Programme de la formation
Maîtriser la gestion opérationnelle de vos données, de la collecte à l'analyse

• Introduction à la Data Opérationnelle et Stratégies

  - Définition et enjeux de la data opérationnelle pour l'entreprise
  - Cycle de vie de la donnée : de la collecte à la décision
  - Impact de la qualité des données sur les processus métiers
  - Stratégies data : Alignement avec les objectifs business
  - Méthodologies agiles en gestion de données

• Collecte et Acquisition de Données Pertinentes

  - Sources de données internes et externes (API, bases, web scraping)
  - Techniques de collecte structurées et non structurées
  - Outils d'acquisition de données (ETL simplifiés, connecteurs)
  - Aspects éthiques et RGPD dans la collecte de données
  - Planification et automatisation de la collecte

• Organisation et Stockage des Données pour l'Opérationnel

  - Principes de modélisation de données (relationnel, NoSQL, data lake)
  - Choix des systèmes de stockage adaptés aux besoins opérationnels
  - Bonnes pratiques de structuration et de nommage des données
  - Introduction aux bases de données : SQL et concepts NoSQL
  - Sécurité et gestion des accès aux données stockées

• Nettoyage et Préparation des Données pour l'Analyse

  - Identification et gestion des données manquantes, dupliquées
  - Techniques de standardisation et de transformation des données
  - Détection et correction des erreurs et anomalies
  - Outils et scripts pour le nettoyage de données (Excel, Python basics)
  - Importance de la qualité des données pour l'analyse fiable

• Analyse Descriptive et Visuelle des Données

  - Statistiques descriptives de base (moyenne, médiane, mode, écart-type)
  - Introduction aux outils de visualisation (Tableau Public, Power BI basiques)
  - Création de tableaux de bord opérationnels et KPIs pertinents
  - Lecture et interprétation des graphiques (histogrammes, scatter plots)
  - Communication efficace des insights issus des données

• Analyse Prédictive et Décision Opérationnelle

  - Concepts fondamentaux de l'analyse prédictive
  - Identification des corrélations et tendances futures
  - Prise de décision basée sur les données et non l'intuition
  - Cas pratiques d'utilisation de l'analyse prédictive en entreprise
  - Limites et biais de l'analyse prédictive

• Maintenance et Automatisation des Flux de Données

  - Surveillance de la qualité et l'intégrité des données
  - Mise en place de pipelines de données simples (ETL/ELT)
  - Automatisation des rapports et tableaux de bord
  - Planification et suivi des processus data opérationnels
  - Gestion des versions et des changements dans les modèles de données

• Stratégie Data et Culture Orientée Données

  - Construire une feuille de route pour une stratégie data durable
  - Implémenter une gouvernance des données efficace
  - Sensibilisation et formation des équipes à la culture data
  - Mesurer le ROI des initiatives data
  - Évolution des métiers et des compétences liés à la data