Recherche avancée
Par formation
Par date
Par ville
logo HUB Formation
Organisme de Formation
aux Technologies et métiers de L'informatique
La pédagogie au service de la technologie
> > > La Data au cœur de la transformation numérique

La Data au cœur de la transformation numérique

La question n’est plus : « faut-il valoriser son patrimoine de données ? », mais : « comment tirer davantage parti des révolutions technologiques et sociétales autour de la Donnée dans un contexte tiraillé par les contraintes règlementaires d’une part et l’ubérisation des métiers traditionnels d’autre part ? ».Ce séminaire, à la fois opérationnel et stratégique, vous aidera à trouver des réponses à vos questions sur la Data :

Objectifs

  • Quelle place occupent les données dans les nouveaux business models (cf. intermédiation, disruption…) ?
  • Quels sont les risques à ne pas anticiper ces changements ?
  • Quelles sont les orientations dans les différents secteurs de l’économie ?
  • Quels sont les nouveaux usages, métier par métier ?
  • Que faire pour se préparer à ces évolutions majeures ?
  • Quels impacts sur les organisations, les hommes ?
  • Comment faire collaborer la DSI et les métiers autour de ces enjeux ?
  • Quelle évolution peut-on imaginer sur les métiers (leur automatisation, les nouveaux métiers, quels profils doit-on attirer) ?
  • Comment s’y retrouver parmi les nombreuses évolutions technologiques portées par les données ?
  • Quelles architectures pour quels usages ?
  • Quelle place au Cloud, à l’Intelligence Artificielle, au Big Data, à la Blockchain, aux Business Analytics et Dataviz, etc. ?
  • Quels sont les risques induits par les différentes réglementations autour des données ?
  • Comment puis-je valoriser mon patrimoine informationnel ? Monétiser des donnée

Public

  • DSI,
  • responsables informatiques,
  • directeurs de projets,
  • directions métier.

Prérequis

  • Connaissances de base en Systèmes d’Information

Programme de la formation

La transformation numérique portée par les données  

  • Place des données dans la transformation numérique
  • Qu’est-ce que l’Information ?
  • Le modèle d’Ackoff : Donnée, Information et Connaissance.
  • Transformation numérique et impact sur les données.

De l’Informatique au Système d’Information

  • Qu’est-ce que l’Informatique ?
  • Qu’est-ce que le Numérique ?
  • Qu’est-ce que le Système d’Information ?

Pourquoi et comment les données portent la transformation de secteurs clefs de l’économie

  • Les données au cœur des enjeux métiers.
  • Ubérisation et intermédiation.
  • Tous les métiers et tous les services sont concernés :

-

  • - la banque,
  • - l’industrie,
  • - la santé,
  • - l’administration,
  • - la distribution et l’e-commerce.
  • Quel est le poids et la place des données dans les nouveaux business models ?  

Rôle des données dans la transformation numérique

  • Les données au cœur des nouveaux business models.
  • La valeur des données dans la nouvelle économie.
  • Monétisation de l’Information.

Rôle des données dans l’innovation

  • La place des Data comme source d’innovation.
  • La vision 2020 de Davis et Davidson.
  • La Data au cœur des nouveaux usages.

L’économie de la donnée

  • Valorisation des patrimoines informationnels.
  • Monétisation des données.
  • Analyse et évolution des sources de données  

Les différents réceptacles de données pour l’analyse dans l’entreprise

  • Bases de production.
  • Datawarehouse.
  • Business Intelligence.
  • Data Lakes.
  • DMP (Data Management Platform) et CDP (Customer Data Platform) externes.

Le patrimoine informationnel de l’entreprise

  • Que couvre-t-il ?
  • Gestion d’un patrimoine d’informations.
  • Cohabitation entre les différentes générations de systèmes informationnels.

Réseaux sociaux

  • Quels enjeux et risques à ouvrir son Système d’Informations.
  • Les données mises à disposition par les grands acteurs (Facebook, Twitter, Amazon).
  • La culture du consom’acteur.

Objets connectés et Internet des objets

  • Les enjeux de l’IoT et l’impact sur le patrimoine informationnel.
  • De l’information manuelle à l’information automatique.
  • Vers un « Data Deluge » ?
  • Analyse et évolution des modes et architectures de traitement  

Big Data

  • De quoi parle-t-on ?
  • Un peu d’histoire.
  • Des 3Vs aux 5Vs.
  • Explosion des volumes et des usages.
  • Les concepts techniques clefs en grande synthèse.
  • Les grandes briques applicatives au service du Big Data.
  • Mode d’emploi pour lancer une initiative Big Data.

Cloud

  • Positionnement vis à vis de la gestion des données.
  • Enjeux, opportunités et tendances.
  • Risques et intelligence économique.

Intelligence Artificielle

  • Du reporting au monitoring et au prédictif.
  • La génération de données par les données.
  • Machine Learning et Deep Learning.
  • Data Science.
  • Analyse prédictive.
  • Chatbots, Cobots, Sobots...
  • Une évolution logique : connaissance, intelligence.

Business Analytics, Self Service et Dataviz

  • Enjeux, opportunités et tendances.
  • Impacts organisationnels.

La révolution du temps réel

  • Le temps réel s’invite dans de nombreux usages.
  • Quel impact sur les architectures SI et la gestion des services ?

Blockchain

  • Positionnement vis-à-vis de la gestion des Données.
  • Vers un système universel de « notarisation » de la Donnée ?
  • Enjeux et opportunités.

Quantique

  • Quelles possibilités complémentaires liées à une explosion de la puissance de traitement ?

Quels impacts sur la Data et que pourra-t-on en tirer de plus à l’avenir ?

  • Self Service, Smart Data, vers une reprise en main par les utilisateurs métier des données de l’entreprise.
  • Qui profitera demain de l’explosion des données ?
  • Analyse et évolution des impacts sur les usages et le business  

Pour l’individu (travail, vie quotidienne…)

  • Vous avez dit « Big Brother » ?
  • Enjeux pour nos sociétés de l’avènement de l’Intelligence Artificielle.

La place du social

  • Les données collectées et fournies par les partenaires (réseaux sociaux…).
  • Leur rôle dans l’identification et la confidentialité des données.
  • Quels impacts sur la relation aux consommateurs ?

Personnalisation et individualisation

  • Quelles opportunités marketing ?
  • Quels risques règlementaires et réputationnels ?

Pour les entreprises et leurs business models traditionnels

  • Les enjeux pour l’entreprise (risques de disruption, maîtrise de la relation clients, valeur additionnelle…).
  • Les nouveaux métiers, l’automatisation, les modèles collaboratifs.
  • L’impact sur le Web Marketing, le Programmatique.

Les échanges entre organisations et entreprises

  • Intégration de données externes à l’entreprise.
  • Les modèles ouverts d’API et l’ouverture vers l’extérieur.
  • Les échanges internationaux.

Les rapports à la concurrence

  • S’ouvrir pour ne pas disparaître.
  • Partager pour créer de la valeur.
  • Analyse et évolution de l’impact des contraintes règlementaires et politiques des pays  

Vers un coup d’arrêt de l’utilisation et du partage de l’information ?

  • Les enjeux de l’expérience client augmentée.
  • En quoi les Data Management Platform peuvent être remises en cause par ces contraintes règlementaires ?
  • La gestion des données personnelles va-t-elle mettre un frein à tout cela ou n’y aurait-il pas une opportunité marketing rare ?

RGPD, ePrivacy, et autres : quelles conséquences ? Quels risques

  • Le Règlement général sur la protection des Données : que faut-il retenir ? Quelle stratégie adopter ?
  • Rôle du DPO (Data Protection Officer) et évolution de l’action de la CNIL.
  • Les spécificités sectorielles (banque, assurance, santé…) : enjeux et opportunités.

Sur les environnements sociologiques et politiques

  • Ethique, confiance et culture.
  • Le rôle de l’Open Data et de la Datadministration.
  • Evolution induite de l’entreprise et de sa gouvernance  

Gouvernance des données

  • Les grandes fonctions de la gouvernance des données.
  • Les principaux frameworks de gouvernance.
  • La gestion de la qualité des données.

Les grands enjeux de la gestion du patrimoine informationnel

  • Les impacts de la non qualité.
  • La mise en place d’une culture Data.
  • Comment se prémunir du risque d’infobésité.
  • Comment estimer la valeur de son patrimoine informationnel et le gérer en conséquence.

Impact sur le Système d’Information

  • Vers une transition accélérée vers l’externalisation.
  • Vers des architectures de sécurité renforcées.

Organisation et métiers

  • Organisation adaptée aux enjeux de la gestion des données.
  • Les métiers de la donnée et de ses usages.
  • Culture de l’entreprise « Data Driven ».
  • Le drame des silos organisationnels.

Profils et compétences

  • Profils à rechercher ou construire.
  • Compétences clef.