Data au coeur de la transformation numérique

Comprendre l’évolution des usages, la révolution sociétale et les Business Models induits par les enjeux Data au cœur de la transformation numérique. Construire les architectures consommatrices et productrices de données, répondre aux contraintes règlementaires et engager une vraie politique de la data.

  • 2 jours

  • Les dates

S'inscrire
Programme PDF

  • Paris

Retour à nos formations

Contenu

Christophe Legrenzi
Christophe Legrenzi

LE MOT DE L’INTERVENANT

Avec cette formation, nous vous accompagnons dans la compréhension du rôle des données comme carburant de l’innovation et de la transformation numérique. Nous vous aidons à appréhender toutes les révolutions (technologiques, d’usages, sociétales, règlementaires…) pour porter cette transition sans la subir tout en faisant la part des choses sur la maturité des différentes possibilités qui se présentent à vous. Nous vous donnerons également une vision large des tendances et orientations à 2-5 ans tant au niveau de l’individu (consommateur, client, collaborateur), qu’au niveau des organisations et de la société pour vous donner toutes les clefs et vous positionner dans ce vaste objectif.

Comment tirer davantage parti de son patrimoine informationnel ?

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 :

  • Quelle place occupent les données dans les nouveaux business models (cf. intermédiation, disruption…) ?
  • Quels sont les risques à ne pas anticiper ces changements ?
  • Quels 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… ?
  • Quels sont les risques induits par les différentes réglementations autour des données ?
  • Comment puis-je valoriser mon patrimoine informationnel ? Monétiser des données ?
  • Comment garantir la qualité des informations propres à la prise de décision ?

La transformation numérique portée par les données

Place des données dans la transformation numérique

  • Donnée, information et connaissance
  • Transformation numérique et impact sur les données
  • Les données au cœur des enjeux métiers
  • Tous les métiers et tous les services sont concernés
  • De l’informatique au système d’information

Analyse et évolution des générateurs et consommateurs de la Data

  • Que seront les générations Y, Z et suivantes et quel rapport entretiendront-elles avec les données.

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

  • Dans la banque
  • Dans l’assurance
  • Dans l’industrie
  • Dans la santé
  • Dans l’administration
  • Dans la distribution et l’e-commerce

Quel est le poids 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
  • Ethique des usages et différences culturelles

Rôle des données dans l’innovation

  • La place des Data comme source d’innovation
  • La Data au cœur des nouveaux usages

L’économie de la donnée

  • Valorisation des patrimoine 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
  • 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
  • Vers un « data deluge » ?
  • Les impacts secteur par secteur

Analyse et évolution des modes et architectures de traitement

Big Data

  • De quoi parle-t’on ?
  • Un peu d’histoire
  • Explosion des volumes et des usages
  • Les concepts techniques clef 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

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

Ubérisation et intermédiation

  • Toutes les entreprises seront-elles touchées ?
  • Comment (éventuellement) s’en protéger ?

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’ouvertures 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 çà 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 consé-quence

Impact sur le Système d’information

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

Organisation et métiers

  • Organisation adaptées 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