Cursus data manager

Programme de la formation

Jour 1 : Introduction à la gestion des données et rôle du CDO

• Matin : Introduction au rôle et à la stratégie des données
  Objectif : Comprendre l'importance stratégique des données pour l’entreprise.
• Contenu :
  Le rôle et les responsabilités du CDO.
  La place des données dans la transformation numérique de l'entreprise.
  Les enjeux de la donnée pour la compétitivité.
• Après-midi : Gouvernance des données et transformation digitale
  Objectif : Identifier les principales pratiques de gouvernance des données.
• Contenu :
  Gouvernance des données : cadre et principes clés.
  Les leviers de transformation digitale par la donnée.
  Étude de cas : Impact stratégique des données dans des grandes entreprises.

• Matin : La gouvernance des données
  Objectif : Maîtriser les fondamentaux de la gouvernance des données.
• Contenu :
  Définir et mettre en place une politique de gouvernance des données.
  Le Data Lineage et les Data Catalogs.
  Gestion des métadonnées.
• Après-midi : Gestion de la qualité des données
  Objectif : Savoir évaluer et garantir la qualité des données.
• Contenu :
  Les principes du Data Quality Management.
  Outils et processus pour améliorer la qualité des données.
  Étude de cas : Défis de qualité des données dans une organisation.

• Matin : Architectures de données modernes
  Objectif : Comprendre les architectures data adaptées aux besoins stratégiques de l'entreprise.
• Contenu :
  Data Lakes, Data Warehouses et plateformes Cloud.
  Choisir la bonne architecture pour le stockage et l’analyse des données.
  Solutions Big Data : Hadoop, Spark, etc.
• Après-midi : Sécurisation des données et gestion des risques
  Objectif : Savoir sécuriser les données et gérer les risques associés.
• Contenu :
  Sécurisation des données dans les environnements Cloud et on-premise.
  Stratégies de protection contre la fuite et la perte de données.
  Conformité avec les normes de sécurité des données (ISO 27001, etc.).
  Étude de cas : Sécurisation des données dans un environnement multi-cloud.

• Matin : Introduction à l’analyse des données
  Objectif : Comprendre les outils d'analyse et leur application pour l'entreprise.
• Contenu :
  BI, Data Science, Machine Learning et IA : panorama des technologies.
  Construire une culture de la donnée pour favoriser l’analyse.
  Cas d’usage de l'analyse avancée pour l'optimisation des processus.
• Après-midi : Intégration de l’IA et du Machine Learning dans l’entreprise
  Objectif : Intégrer l’IA dans les processus décisionnels.
• Contenu :
  Déploiement d'algorithmes IA/ML dans les entreprises.
  Les cas d’usage IA/ML pour l'optimisation des activités.
  Étude de cas : Implémentation de projets IA dans des secteurs variés.

• Matin : Régulations et conformité des données
  Objectif : Savoir appliquer les normes de conformité aux données sensibles.
• Contenu :
  RGPD, CCPA, et autres législations régissant la gestion des données.
  Principes de confidentialité des données et gestion des consentements.
  Rôles et responsabilités des entreprises vis-à-vis des données personnelles.
• Après-midi : Gouvernance des données sensibles et gestion des risques
  Objectif : Maîtriser la gouvernance des données sensibles et garantir leur protection.
• Contenu :
  Méthodes de gestion des données sensibles (données personnelles, santé, etc.).
  Stratégies de protection des données sensibles et sécurisation des accès.
  Étude de cas : Mise en conformité des pratiques dans une entreprise multinationale.

• Matin : Leadership du CDO et gestion du changement
  Objectif : Développer des compétences de leadership pour piloter la transformation data.
• Contenu :
  Le leadership du CDO dans un contexte de transformation numérique.
  Comment piloter un changement culturel centré sur la donnée dans l’entreprise.
  La communication autour de la stratégie data avec les autres dirigeants.
• Après-midi : Management d’une équipe data performante
  Objectif : Savoir constituer et gérer une équipe data efficace.
• Contenu :
  Identifier, recruter et gérer les talents en Data Science, Data Engineering, etc.
  Développer une équipe pluridisciplinaire (data scientists, analystes, ingénieurs).
  Collaboration avec les autres départements (IT, marketing, finance).
  Étude de cas : Gestion d’une équipe data dans une organisation complexe.

• Matin : Stratégie de valorisation des données
  Objectif : Apprendre à développer une stratégie de valorisation des données pour maximiser la rentabilité.
• Contenu :
  Définir une stratégie de monétisation des données.
  Modèles économiques autour des données (vente, partenariat, produits dérivés).
  Stratégie de gouvernance et d'exploitation des données pour optimiser la performance.
• Après-midi : Optimisation des processus avec les données
  Objectif : Apprendre à optimiser les processus internes grâce à l’exploitation des données.
• Contenu :
  Utilisation des données pour améliorer la prise de décision et optimiser les processus.
  Création et suivi de KPI pour mesurer la performance des initiatives data.
  Étude de cas : Comment les données permettent d’améliorer l'efficacité des processus.

• Matin : Révision et élaboration d’un plan stratégique
  Objectif : Synthétiser les concepts appris et élaborer un plan de gouvernance des données.
• Contenu :
  Révision des points clés et des bonnes pratiques de gestion des données.
  Élaboration d’un plan stratégique de gestion et de valorisation des données dans une organisation.
  Discussion sur les défis de mise en œuvre.
• Après-midi : Présentation des projets et clôture
  Objectif : Mettre en pratique les acquis de la formation et obtenir des retours.
• Contenu :
  Présentation des projets de groupe sur la gouvernance et la stratégie des données.
  Feedback et discussion avec les formateurs.
  Conclusion de la formation et perspectives professionnelles du CDO.