Big Data et Knowledge Management

Premier jour

• Les bases du DataMining & Knowlegde Management : l'informatique décisionelle
• Les concepts : Analytics & Big Data
• Un nouvel éco-système dans les entreprises liés au digital
• Les outils : Logiciels de datavisualisation & Storytelling
• Les domaines d'applications : Data Marketing, Data Métiers, IOT, Intelligence artificielle et Machine Learning
• Excel : fonctions de bases de calcul et fonctions avancées d'analyse décisionnelle (principe de fonctionnement d'un tableau croisé dynamique)
• Travaux individuels - fonctions de bases de calcul et fonctions avancées d'analyse décisionnelle (principe de fonctionnement d'un tableau croisé dynamique) :

- Révision utilisation des formules sous Excel
- Cas pratique sur un tableau croisé dynamique
- Réaliser un tableau croisé dynamique avec des fonctions de tri avancés (notion de clé de tri - ordre premier au dernier)
- Remise d'un fichier excel complété par mail sur mail pro Audencia d'Olivier

• Travaux de groupe (mise en place de 4 groupes de 6) :

- Exercice sur 6 sessions de mise ne place d'un dashboard de plus en plus évolué
- Matrice de KPI sous Excel puis Matrice de KPI sous Tableau Software puis en place d'un dashboard avec import de données automatiques2. Datamining theory & best practices

• Les concepts : Analytics & Big Data
• Un nouvel éco-système dans les entreprises liés au digital
• Structurer des référentiels de Data : identifier les datas utiles et organiser les sources
• Les aspects juridiques de la nouvelle loi européenne sur la Data : RGPD, les principales conséquences de la mise en conformité des entreprises à la Loi
• Travaux de groupe : Swot & Business Model Canvas & Mind Mapping - Construire un plan d'actions en tenant compte des nouvelles dispositions de la RGPD pour une entreprise e-commerce
• Travaux de groupe : Poursuite de la création d'une matrice des KPI sous Excel

Deuxième jour

• Les notions de base du l'informatique décisionnelle : Logiciel de datavisualisation
• La méthodologie d'analyse de données (DataMining Methodology)
• Tableau Software : présentation de l'outil Tableau Desktop (environnement de travail)
• Interface - Terminologie - Import de données (notion d'attribut et de mesure)
• Exercice guidé : Trouver des dimensions d'analyses nouvelles sur la base du dashboard automatisés
• Travaux de groupe - Matrice de KPI sous Excel : Restitution Matrice de KPI sous Excel (notion d'onglets de données appelés dans Matrice de suivi KPI)

• Manipulation : analyse de données, les outils existants
• Fonctionnalités avancées : multi dataset, sélecteurs et filtres, mesures dérivées, seuils
• Exercice guidé - Cas pratique : analyse des ventes d'un site e-commerce + répartition géographique des ventes
• Travaux de groupe (mise en place de 4 groupes de 6) : Transformer la matrice de KPI réalisé Excel en dashboard des KPI sous Tableau Software (import manuel des données Excel)

• Notion de workflow et de flux de données - Langage des bases de données
• Données non structurées - Base de données NOSQL et SQL
• Automatisation des imports de données (notion de batch + fréquence des requêtes de base de données) - base de données objets
• Sécurisation des flux de données (protocole de sécurisation HTTPS) et principe de fonctionnement d'une blockchain
• Exercice guidé :Trouver des dimensions d'analyses nouvelles sur la base du dashboard automatisés
• Travaux de groupe : Transformer la matrice de KPI réalisé Excel en dashboard des KPI sous Tableau Software automatisé