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Business Intelligence Agency
Your Potential, Our Passion
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Business Intelligence Agency - BIA Academy
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Catalogue de Formations
2017/2018
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Business Intelligence Agency se veut être un acteur national et international de la transformation et de la
performance des entreprises qui ambitionne de se positionner comme le partenaire stratégique de ses
clients en les accompagnants dans l’analyse et la valorisation de leurs données, le développement et la
maîtrise de leur expérience digitale.
Expert du Conseil et des Technologies, Business Intelligence Agency crée des leviers de création de va-
leur pour aider ses clients à relever leurs enjeux de transformation et de performance.
Au Cameroun, Business Intelligence Agency se veut :
Leader en :
Transformation digitale
Business Intelligence (BI) / Data Mining
Risk Management
Customer Relationship Management (CRM).
Acteur majeur en:
E-Business
Enterprise Information Management (EIM)
Solutions de gestion d’entreprise (ERP, solutions sectorielles…)
Management Consulting
Spécialiste de la réussite des projets à forte valeur ajoutée
Partenaire stratégique des plus grands éditeurs du marché
Notre objectif
Construire des solutions innovantes adaptées au contexte de chaque client avec les meilleures solutions du
marché.
Notre engagement
Apporter la valeur ajoutée de l’expert et garantir la qualité de l’exécution, piliers historiques de notre stra-
tégie d’excellence.
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Notre mission
Transmettre notre savoir-faire à nos clients afin de leur assurer une autonomie complète lors du déploie-
ment de leurs projets, et les accompagner au quotidien.
Nos domaines de compétences
Strategie digitale
Gestion des risques
Business Intelligence / Data Mining
Gestion Relation Client (GRC)
Notre expertise formation
Séminaires état de l’art pour décideurs
Stages pratiques à haute valeur technologique
Inter-entreprise
Intra-entreprise
Transfert de compétence
Charte qualité
Notre charte qualité repose sur une méthodologie claire et répartie en 8 points :
Définir précisément les objectifs de la formation
Analyser les niveaux des stagiaires et leurs attentes pour composer des groupes homogènes
Elaborer un programme de formation pertinent basé sur la pratique
Proposer un support de cours pratique et réutilisable
Gérer toute la chaine logistique dans le respect des contraintes du client
Mettre à disposition des formateurs experts sur les technologies qu’ils enseignent
Evaluer et analyser les résultats des sessions et assurer un suivi
S’inscrire dans une démarche de partenariat avec nos clients
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Sommaire
1 Business Intelligence 7
1.1 Les fondamentaux de la Business Intelligence 7
1.2 Systèmes d'information décisionnels - Concepts et architectures 8
1.3 Modéliser un système d'information décisionnel 11
1.4 SQL 14
1.5 Les fondamentaux du Data Mining 15
2 Big Data 18
2.1 Big Data - L'essentiel 18
2.2 Big Data - Enjeux et perspectives 23
2.3 Big Data - Gouvernance, qualité et traitement des données 27
2.4 Big Data : mise en oeuvre d'une solution complète d'analyse des données 31
2.5 Big Data : Conception et pilotage de projets 35
2.6 Big Data - Analyse, Data Visualization et Data StoryTelling pour la restitution de données38
3 Métiers du Big Data 41
3.1 Cursus Data Scientist 41
3.2 Cursus Data Analyst 48
4 Stratégie et pilotage des SI 53
4.1 Anticiper les impacts des technologies de rupture sur l'entreprise 53
4.2 Conduire le changement dans un projet SI 59
4.3 Urbanisation du système d'information 65
4.4 Schéma directeur du SI : les clés pour une mise en oeuvre efficace 68
4.5 Gérer la performance du SI 72
4.6 Maîtrisez les coûts du SI 76
4.7 Élaborer des tableaux de bord pour la DSI 79
4.8 Elaborer un plan de continuité et de reprise après sinistre 83
4.9 Élaborer un plan de secours informatique (PSI) 88
4.10 Innover pour une DSI - Comment procéder concrètement 91
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5 Strategie digitale 94
5.1 Réussir la transformation digitale de l'entreprise 94
5.2 Intégrer le digital dans vos produits et services 97
5.3 RH : accompagner la transformation digitale de votre entreprise 100
5.4 Knowledge Management, capitalisation et partage des savoirs à l'ère du digital 103
5.5 Manager, développer la culture digitale 106
5.6 DSI : Intégrer la transformation digitale de l'entreprise 109
5.7 Les fondamentaux du digital et des réseaux sociaux 111
6 Méthodes Statistiques 113
6.1 Methodes Statistiques usuelles 113
6.2 Methodes Statistiques non parametriques 115
6.3 Enquête 117
6.4 Analyses multivariées 119
7 Logiciels statistiques 121
7.1 Logiciel R 121
7.2 SAS Base 123
8 Marketing et communication à l’ère du digital 125
8.1 Digital Brand Content 125
8.2 Community Management 128
8.3 Intégrer les médias sociaux à sa stratégie marketing 131
8.4 Stratégie de communication digitale sur les médias sociaux 133
8.5 Les clés du marketing mobile 136
8.6 Concevoir un site ou une application pour mobile et tablette 139
8.7 Publicité sur le web et les réseaux sociaux 141
8.8 Les fondamentaux du Big data 144
8.9 Communication interne et réseaux sociaux d'entreprise 146
8.10 Optimiser l'expérience client grâce au digital 148
9 Gestion Relation Client (GRC ou CRM) 151
9.1 Les fondamenteaux de la GRC 151
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9.2 Réussir la relation avec le client 153
10 Gestion des risques 155
10.1 Gestion des risques: Les fondamentaux 155
10.2 Risque de crédit - Niveau 1 158
10.3 Gestion du risque de liquidité 160
10.4 Gestion du risque opérationnel 162
10.5 RECOUVREMENT : ANALYSE DES DONNÉES & STRATÉGIES DE RELANCES 164
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1 Business Intelligence
1.1 Les fondamentaux de la Business Intelligence
Référence: BI-01 Durée: 3 jours
Objectifs
Présentation de la Business
Intelligence
Enjeux et apports d’un sys-
tème décisionnel
Présentation des techniques
de mise en oeuvre
Présentation des étapes clés
d’un projet décisionnel
Présentation de l’offre du
marché
Public concerné
Manager, Direction informa-
tique, Chefs de projets
Responsables commerciaux,
Contrôle de gestion,
Responsable fonctionnel.
Pré-requis Aucun
Plan de formation
1. Présentation de la Business Intelligence
2. Réussir un système décisionnel
3. Pourquoi construit-on des systèmes décisionnels ?
4. A quoi sert un système décisionnel ?
5. Comment marche un système décisionnel ?
6. Comment exploite-t-on l’information décisionnelle ?
7. Comment construit-on un système décisionnel ?
8. Comment exploite-t-on l’information décisionnelle ?
9. Comment construit-on un système décisionnel ?
10. Risques et facteurs de succès
11. Mode projet
12. L’analyse
13. L’architecture et la réalisation du système
14. La mise en production du système
15. Les offres du marché
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1.2 Systèmes d'information décisionnels - Con-
cepts et architectures
Référence: BI-02 Durée: 2 jour
Avec la généralisation des bases de données relationnelles il y a quelques années, puis, plus
récemment, des progiciels intégrés et des ERP, les entreprises disposent d'une quantité d'in-
formation non négligeable. Pour assurer un pilotage efficace de l'entreprise, ces données es-
sentielles doivent être analysées avec soin. C'est tout l'enjeu de l'informatique décisionnelle qui
doit agréger des données provenant de différentes sources pour restituer un résultat synthé-
tique. Ce séminaire permettra aux participants de découvrir les clés de la mise en place d'un
système d'information décisionnel.
Objectifs
Mesurer les enjeux et im-
pacts d'un projet décisionnel
Savoir concevoir et modé-
liser un entrepôt de données
Découvrir le rôle des diffé-
rents outils de l'informatique
décisionnelle
Connaître les pièges à
éviter lors de la mise en
oeuvre
Public concerné
Plan de formation
1. La problématique de l'entreprise
Le Système d'Information Décisionnel (SID)
La mondialisation des échanges
Le rôle du décisionnel au sein du système d'information
2. De l'infocentre au DataWarehouse
Infocentre
Infocentre - Ensemble de données
DataWarehouse
Orientation sujet (DataWarehouse, Datamart)
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Managers techniques ou
fonctionnels impliqués dans
la mise en place de projets
décisionnels
Consultants maîtrise
d’oeuvre ou maîtrise
d’ouvrage
Responsables techniques
Pré-requis
Bonne connaissance trans-
versale des systèmes
d’information modernes :
compréhension des sys-
tèmes de production (ERP),
sensibilisation aux flux de
données au sein d’une orga-
nisation, connaissance mini-
maliste des bases de don-
nées
Notions basiques de gestion
de projet
Des données intégrées
Des données historisées
Des données non volatiles
3. Le projet décisionnel
Les hommes
L'environnement humain
Une démarche projet
Les critères de réussite
Le projet d'un point de vue technique
Étude de l'existant
Les modèles de données
Les ETL : outils d'extraction
Les SGBD : systèmes de gestion de bases de données
Les outils de restitution
Les architectures techniques
4. Modélisation
Les tables de fait
Les tables de dimension
Les tables d'agrégats
5. Métrologie
Volumétrie
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Le temps
6. Étude de cas
Réalisation d'un modèle en étoile
Les modèles en étoiles multiples et en flocon
Calcul des estimations de volumes
7. Présentation d'outils
La famille des ETL
Les outils de reporting et d'analyse
8. Bibliographie
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1.3 Modéliser un système d'information décision-
nel
Référence: BI-03 Durée: 2 jours
L'informatique décisionnelle est l’un des domaines informatique qui connaît aujourd’hui la plus
forte croissance. Pourquoi ? Tout simplement parce que les entreprises et les managers
d’activités, confrontés à des environnements de plus en plus instables, doivent être en mesure
de décider vite et bien en se basant sur des données fiables. Mais disposer du meilleur outil
décisionnel n’est pas suffisant ! Il est également nécessaire de structurer en amont les données
qui l’alimenteront faute de quoi il risque d’être inopérant. L’objet de cette formation est précisé-
ment d’apporter aux participants les clés pour concevoir un système d’information décisionnel
adapté et évolutif.
Objectif
Savoir créer une architec-
ture de données adaptée aux
besoins décisionnels des
utilisateurs
Choisir et harmoniser
étoiles relationnelles et cubes
OLAP pour concevoir un sys-
tème d’information décision-
nel adapté et évolutif
Public Concerné
Plan de formation
1. Infocentre, DataWarehouse, DataMart
De l'infocentre normalisé au DW : justification de la dé-
normalisation
Du DataWarehouse au DataMart
La conservation des principes de modélisation relation-
nelle à travers la dénormalisation
Modéliser selon les besoins utilisateurs
Sémantique et maintenabilité
Projet descendant (du DW au DM), projet ascendant (du
DM au DW)
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Administrateurs de bases
de données
Développeurs SQL
Chefs de projet fonction-
nels ou techniques
Pré-requis
Connaissance de la modéli-
sation relationnelle classique
2. La modélisation hiérarchique des dimensions
Les règles de construction d'un modèle en étoile
Étoiles et flocons
De l'étoile au cube OLAP
Calculer des volumétries
Anticiper les évolutions fonctionnelles
3. La modélisation des indicateurs
Définir des indicateurs selon un dictionnaire d'entreprise
Agrégation des indicateurs
Pré-calcul et tables d'agrégats en relationnel
Les dimensions indicatrices d'un hypercube
Hiérarchiser les agrégations et préparer la navigation
agrégée
3. Hypercubes et DW relationnels
Intérêts et limites des DM en hypercube
Le mapping relationnel OLAP et ROLAP
L'analyse hybride (HOLAP)
4. Les techniques de reporting
Reporting figé versus analyse dynamique
Le DOLAP dans les outils analytiques
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Les outils de reporting et leur connectivité (DM relationnel
. hypercube)
Client lourd versus interface Web
Gestion des droits et problématiques de diffusion de l'in-
formation
5. Les problématiques fonctionnelles
La validation des données
L'historisation et ses techniques
Modèles types selon les besoins des utilisateurs
6. L'alimentation des DW/ DM
Les ETL
Choisir les modes d'alimentation
Pivots et autres transformations standards
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1.4 SQL
Référence: BI-04 Durée: 2 jour
Objectifs
Une formation pratique aux
aspects essentiels, logique et
syntaxe, du langage SQL.
Ce cours vous apportera une
méthode sûre d’écriture de-
requêtes SQL complexes
Public concerné
Toute personne désirant se
servir de SQL
Pré-requis Aucun
Plan de formation
1. Introduction
2. Interrogation des données
3. Objets d’une base de données
4. Instructions SQL complexes
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1.5 Les fondamentaux du Data Mining
Référence: BI-05 Durée: 5 jours
Objectifs
Comprendre les principes et
la finalité du Data Mining
Identifier les principales
techniques du DM et leur cas
d'utilisation
Mettre en oeuvre sur un cas
simple les méthodes de sco-
ring
Découvrir les méthodes pré-
dictives et les méthodes des-
criptives du DM
Connaitre les principales
étapes d'un projet DM
Public concerné
Cette formation Data Mining
s'adresse aux responsables
commerciaux, responsables
marketing, statisticiens, res-
ponsables informatiques,
chefs de projets et experts
décisionnels.
Plan de formation
1) Le Système d'Information Décisionnel (SID)
Les enjeux du SID : besoins, domaines d'application.
Architecture type d'un SID, état de l'art.
Elaboration des informations décisionnelles.
Conception d'un SID : étapes, optimisation, organisa-
tion des données, dictionnaires.
2) Comprendre le Data Mining (DM)
Définition et finalité du Data Mining (DM).
Quel lien entre le DM et les statistiques, quelle dépen-
dance entre le DM et l'informatique ?
Différence entre DM et OLAP ?
Les attentes des entreprises, les réponses du DM.
3) Les techniques du Data Mining
Les différentes familles du DM.
Les méthodes prédictives et les méthodes descriptives.
Analyse factorielle, typologique
La classification.
Les arbres de décisions, les réseaux de neurones.
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Pré-requis
Connaissances de base
en analyse décisionnelle.
Connaissances de base en
statistiques.
Classification des techniques de DM.
4) La méthode descriptive du Clustering
Définition et méthodologie.
Les critères pour structurer les données à classer.
Evaluation et validation des classes obtenues.
Les différentes sous-familles du Clustering.
Exemple
Présentation d'applications du Clustering.
5) Exemples d'application du DM
Le scoring : définition, finalité, méthodologie.
Exemple
Mise en oeuvre de la méthode de scoring.
6) Les données de l'entreprise
Rappel de la problématique des données du SI.
Qualité des données et administration des données.
Processus de collecte et d'exploration.
Création d'agrégats et de nouvelles données.
Transformation des données.
7) Méthodologie de projet Data Mining
Définition du problème métier à résoudre et des objectifs à
atteindre.
Inventorier, décrire et classer les données.
Concevoir et alimenter la base Data Mining.
Explorer, segmenter des entités analysées.
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Etablir et appliquer les modèles d'analyse.
- Itérer, déployer auprès des utilisateurs.
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2 Big Data
2.1 Big Data - L'essentiel
Référence : BD-01 2 jours
Le Big Data s’installe désormais dans le paysage des solutions de traitement des données
massives. Il permet effectivement, grâce à la maîtrise des informations et des données,
d’optimiser la performance opérationnelle de l’entreprise et ainsi de renforcer ses avantages
concurrentiels. Si pour certains d’entre nous, le Big Data reste un concept imprécis, pour
d’autres, il ouvre donc déjà la voie à de nombreuses applications. Ce séminaire apporte un
éclairage sur les usages et les technologies associées au Big Data. Il répond aux questions de
son exploitation au sein de l’entreprise ou sous la forme externalisée de Cloud DaaS (Data as a
Service).
Objectif
Comprendre le concept
du Big Data
Être capable d'identifier
l’écosystème et com-
prendre les technologies
associées
Savoir anticiper son
intégration dans les activi-
tés informatiques de
Plan de formation
1. Exemples d’usage pertinent du Big Data
Réseaux sociaux : Google, Twitter, Youtube
Gestion des clients (CRM) : Vue 360° des clients / Multicanal
Sécurité informatiques (étude de logs) : identification des tenta-
tives d’attaques
Analyse des logs d’Internet (Web)
Profiling d’individus : ADN numérique
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l’entreprise
Être en mesure de
l’exploiter dans le respect
des règles de sécurité et
de confidentialité
Public concerné
Responsables de la
DSI s'interrogeant sur les
apports et le déploiement
du Big Data
Chefs de projets, Res-
ponsables de métiers et
consultants souhaitant
aborder les projets
Toute personne impli-
quée dans la réflexion et
l'étude du Big Data
Pré-requis
Connaissances som-
maires en informatique
Points forts
Un panorama détaillé
des acteurs et solutions
du marché.
L’expertise d’un consul-
tant en avance de phase
sur le sujet.
Une vision objective
Synthèse des critères de succès d’un projet Big Data et causes
d’échec
2. Définition commune du Big Data selon les grands acteurs
du marché
Caractéristiques techniques des 3V de Gartner (Vélocité, Va-
riété et Volume) et les variantes (Véracité, Valeur, Validité....)
Collecte et traitement des données structurées, semi-
structurées et non-déstructurées
Transformation des données en informations
Création de la valeur à partir des données / Exemple de moné-
tisation
Exemple : gestion des données en cycles, de l’acquisition à la
gouvernance
3. Technologies de référence du Big Data à connaître
Stockage des données à traiter : fichiers, blocs et objets
Différents types de base des données NoSQL (Not Only SQL)
Architecture de cluster et composants économiques
Traitement parallèle des données (Grid)
Hadoop : un modèle d’open source du Big Data adopté par les
grands acteurs de l’informatique (IBM, Oracle, Microsoft, Ama-
zone, EMC, Google...)
Principaux composants d’Hadoop : HDFS (Hadoop Distributes
File System), MapReduce...
Ecosystème et technologies associées à Hadoop : Pig, Flume,
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des apports et limites du
Big Data.
Zookeeper, H-BASE, Lucine, Hive, Oozie, Cassandra, Machine
Learning...
Exemple de traitement en temps réel : traitement des données
à la volée (Data Streaming)
Analyse de données (Data Analytics et Business Intelligent)
4. Introduction aux architectures des solutions de calcul distri-
bué
Stockage objets (pas de verrouillage de fichier dans la cadre
des multiutilisateurs)
Serveurs NoSQL et HDFS (Fichiers distribués)
Scalabilité horizontale
Enjeux des architectures distribuées selon l’organisme CSA
(Cloud Security Alliance) dédié au Big Data : Sécurité, gestion
des données en grandes quantités
Limitations en termes d’usages (Analytiques)
Impacts des choix de technologies et d’architectures sur les
usages (traitement des données en batch, temps réel, strea-
ming ....)
5. Plates-formes Cloud public Big Data aPaaS (Data as a Ser-
vice) à exploiter
IBM Analytics de la plate-forme Bluemix
Amazone Web Services (stockage des données et plates-
formes d’analytiques)
Google Platform Big Data
Microsoft Azure Big Data
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Points communs et différents entre les plates-formes Big Data
6. Trois approches de déploiement du Big Data : sur site et
dans le Cloud DaaS
Cause des nombreux échecs de projets Big Data selon des
cabinets d’étude du secteur
Trois approches de déploiement "sur site" : Hadoop et son
écosystème à télécharger, Big Data en versions distribuées et
Data as a Service
Déploiement sur site : définition des objectifs, choix des solu-
tions d’analyse et d’intégration, présentation des informations
(Data Visualization) / revue des fournisseurs de composants
Big Data
Déploiement sur site en version distribuée : Hortonworks,
MapR, Cloudera, IBM
Déploiement dans les plates-formes Cloud Big Data et les pré-
cautions à prendre (métriques de qualité)
7. Qualité des données
Les 11 principales étapes de traitement des données selon les
organismes internationaux
Processus de qualification des données (temporel, contextuel,
liens aux autres données...) / cadres juridiques (CNIL, usages
libres, payants...), formats ouverts et propriétaires
Approche d’enrichissement avec l’Open Data / WiKiData.org
8. Sécurité des données et confidentialité du Big Data
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Loi européenne et CNIL (protection de la vie privée)
Recommandation des bonnes pratiques de l’organisme interna-
tional CSA (Cloud Security Alliance) pour le Big Data
Panorama des moyens conventionnels de sécurité des don-
nées et d’accès au Datacenter (cryptage et DLP : Data Lost
Prevention....)
9. Impacts du Big Data à anticiper
Évolution des données (Internet des objets, mobilité...)
Impacts sur les compétences des équipes informatiques, de
DRH, du Management...
Rôle de la DSI face à la montée du Big Data et des solutions
numériques
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2.2 Big Data - Enjeux et perspectives
Référence : BD-02 2 jours
Les données sont au coeur de notre économie. Les applications, les logiciels, les objets, génè-
rent des données qui sont collectées, stockées, et disponibles pour être analysées. Et ces don-
nées ont beaucoup de valeur. L’objectif de cette formation est d’expliquer comment des entre-
prises, de toutes industries, de toutes tailles, dans tous les pays du monde, bâtissent de nou-
veaux modèles d’affaires en valorisant les données dont elles disposent déjà où qu’elles vont
collecter. Et de prendre en main de manière pratique, les outils spécifiques au Big Data : ETL,
Hadoop, Visualisation graphique...Nous aborderons des exemples concrets d’entreprises, les
modèles d’affaires qu’elles ont créés, les méthodes qu’elles ont utilisées, et les outils qu’elles
ont déployés. A l’issue de ce séminaire technique, vous saurez concevoir, pour votre entreprise,
un modèle d’affaires basé sur les données. Vous connaîtrez de nombreux cas d’usage, les
principaux outils disponibles sur le marché et leurs meilleurs usages. Vous saurez tracer le
chemin pour transformer votre compagnie en une entreprise « orientée données » (Data Dri-
ven).
Objectifs
Disposer d’une vision
claire du Big Data et de
ses enjeux
Connaître les con-
cepts sous-jacents
Comprendre comment
les entreprises les plus
Plan de formation
1. La définition du Big Data
Phénomène Big Data
Définition opérationnelle et commune selon les grands acteurs
du marché et les instituts d’étude internationaux
Différence entre le Big Data et les systèmes existants de Busi-
ness Intelligence (BI)
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avancées, dans tous les
secteurs économiques,
ont mis en place et tiré
profit de projets Big Data
Connaitre les informa-
tions essentielles pour
lancer une initiative Big
Data
Connaitre
l’écosystème, et les prin-
cipales technologies et
solutions associées au
Big Data
Savoir mesurer les
impacts de tels projets
sur l’entreprise et son
organisation
Public concerné
Toute personne amenée
à participer à un projet
Big Data et qui souhaite
acquérir les bases du
sujet (MOA, Chef de pro-
jet, Urbaniste fonction-
nel, Responsable de
domaine, Développeurs,
Analystes...)
Futurs Data Scientists,
Data Analysts et Data
Stewards
2. Les origines du Big Data
Collecte et traitement des données dans le but commercial
Grandes entreprises utilisatrices du Big Data : Google, Face-
book, Twitter
3. Les facteurs d’évolution du Big Data
La prolifération des données en provenance des réseaux so-
ciaux, de l’Internet des objets, de l’Open Data...
La diminution des coûts de stockage
L’augmentation des capacités de traitement des solutions
éprouvées exploitées par des géants de l’Internet
L’avènement du Cloud Big Data (Data as a Service)
4. Le marché Big Data
Marché Data au niveau mondial
Évolutions et les acteurs de la chaine de l’offre Big Data
Enjeux stratégiques (création de la valeur et d’activités nou-
velles) Opportunités pour les entreprises de services informa-
tiques
5. Les principaux cas d’usages d’analytiques
Description des 4 types d’analytiques fondamentales du Big Da-
ta
usages populaires du Big Data es entreprise
Exemples : Profiling des consommateurs (360° du Client), Sécu-
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Cette formation convient
également aux spécia-
listes le la BI souhaitant
intégrer une dimension
Big Data dans leurs pro-
jets BI
Pré-requis
Savoir manipuler un outil
bureautique comme Ex-
cel et connaitre le fonc-
tionnement d’un système
de gestion de base de
données (SGBD/R)
Points forts
Une approche ex-
haustive du Big Data : de
ses apports à la mise en
oeuvre d’un projet de Big
Data, tous les aspects
sont couverts par le pro-
gramme, en particulier
au travers de cas pra-
tiques.
Les retours
d’expérience et conseils
de consultants experts
Un panorama complet
rité informatique (préventions contre les attaques potentielles),
maintenance préventive des équipements industriels Fraudes fi-
nancières, d’aides sociales ...
6. Les freins et les challenges de sécurité, juridiques et tech-
niques
Etat des lieux des projets : échecs et réussites (causes, facteurs
clés de succès FCS)
Freins financiers et techniques face aux exigences des solutions
de Big Data
Qualification complexe des données
Cadre juridique (CNIL et PLA (Privacy Level Agreement)), Sécu-
rité des données, et enjeux juridiques (juridiction, corrélation in-
terdite ...)
7. Les impacts du Big Data sur l’entreprise
Performance, Avantages concurrentiels et Modèle économique
Chaîne des valeurs, Développement des nouvelles activités...
Productivité et Optimisation des dépenses
8. Les impacts organisationnels
Nouvelle organisation des équipes dans le cadre d’une coopéra-
tion informatique / domaines d’affaires
Impacts sur les équipes en place (compétences en Big Data ...)
Apparition des nouveaux rôles/métiers (data scientists et CDO)
Compétences nouvelles à acquérir
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des outils et solutions
actuellement à disposi-
tion
Tout au long de la
formation, les partici-
pants travailleront sur un
cas pratique, dans un
domaine combinant le
commerce en ligne, une
industrie traditionnelle, et
les médias sociaux. Ce
cas pratique servira de fil
rouge aux ateliers.
9. Le projet Big Data et les technologies fondamentales des so-
lutions
Méthodologie/démarche de gestion d’un projet Big Data
Calcul du retour sur investissement d’un projet Big Data
Démarches recommandées pour lancer un projet Big Data : les
étapes essentielles et les précautions à prendre
10. Bilan et perspectives
L’état de l’offre : solutions privées installées dans les entreprises
et solutions proposées dans le Cloud : AWS, IBM Bluemix,
Google, Microsoft Azure ...)
Les perspectives
11. Conclusion
Les démarches recommandées pour lancer un projet Big Data :
les étapes essentielles et les précautions à prendre
Questions / Réponses
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Your Pential, Our Passion
2.3 Big Data - Gouvernance, qualité et trai-
tement des données
Référence : BG-03 3 jours
Le défi des entreprises de nos jours est de pouvoir se développer dans le contexte chaotique
de l’économie mondialisée. Cet état de fait les oblige à adapter en permanence leurs SI en pre-
nant en compte des processus métiers de plus en plus riches, une architecture fonctionnelle et
logicielle de plus en plus complexe et des technologies en constante évolution. Depuis
quelques années, de nouvelles sources de données sont apparues encore plus déstabilisantes
car souvent non structurées comme par exemple, les objets connectés ou ce qui se passe sur
Internet. Destinée aux professionnels en charge des données, de leur qualité et de leur aligne-
ment sur les besoins et usages métiers de l’entreprise, cette formation apporte les compé-
tences nécessaires pour identifier, collecter et s’assurer de la qualité de l’information.
Objectifs
Comprendre le rôle
stratégique de la gestion
des données pour
l’entreprise
Identifier ce qu’est la
donnée, et en quoi con-
siste le fait d’assurer la
qualité de données
Synthétiser le cycle de
vie de la donnée
Plan de formation
1. Introduction
Les origines du Big Data
La donnée en tant que matière première
La connaissance de la question
De la qualité à la qualité de la donnée ?
Big Data, Données, qualité et stratégie d’entreprise
Problématiques d’alignement de la qualité de la donnée avec les
usages métiers
Les différentes sources de données de l'entreprise, de l’Internet,
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Your Pential, Our Passion
Assurer l’alignement
des usages métiers avec
le cycle de vie de la
donnée
Découvrir les bonnes
pratiques en matière de
contrôle de qualité des
données
Assurer la mise en
oeuvre de la gouver-
nance de la donnée
Disposer d’un premier
aperçu des possibilités
de traitement proposé
par MapR et Hadoop
Public concerné
Toute personne en
charge d’assurer la qua-
lité des données et la
mise sous contrôle des
référentiels dans un pro-
jet Big Data (MOA, Chef
de projet, Urbaniste
fonctionnel, Respon-
sable de domaine, Ana-
lystes, Développeurs,
Data Miners ...)
Futurs Data Scientists,
des objets connectés
Les différentes formes d'exploitation de données
Système d'information opérationnel
Système d'information décisionnel
Big Data et smart Data
2. Enjeux, définition et problématiques liés à la qualité de la
donnée Big Data, le 4eme V, la véracité
Enjeux de mise sous contrôle des référentiels et qualité de la
donnée
Définition et approches du Big Data
Définition de l’information en entreprise, sur Internet, issus des
objets connectés
Définition de la notion de données en entreprise (Granularité)
Identification du cycle de vie de la donnée
Enjeux de la maîtrise de la donnée
Identification de la notion "qualité des données"
Évaluation de la qualité des données Big data
Niveau d'approche et de granularité
Réconciliation des données
Une urbanisation de la donnée est-elle possible ?
Gouvernance de la donnée
3. Cycle de vie et qualité de la donnée
Cycle de vie et gestion de la qualité de la donnée
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Data Analysts et Data
Stewards
Pré-requis
Si aucune connaissance
technique particulière
n’est nécessaire, il est
toutefois recommandé
d’avoir suivi le module
«Big Data - Enjeux et
perspectives » (BD-02)
pour suivre cette forma-
tion dans des conditions
optimales
Points forts
Les règles de cons-
truction d'un référentiel
métier pour assurer la
cohérence des données.
Les retours d'expé-
rience et conseils de
consultants experts.
Création
Collecte
Stockage, base à chaud, base à froid
Exploitation
Archivage
Nettoyage, Suppression, est-ce possible en Big Data ?
Audit de l’intégrité et de de la qualité
Identification la non qualité des données
Traitement de la non qualité des données
Gestion de la qualité des données.
4. Alignement des usages métiers et gouvernance de la don-
née Big Data
Analyse des usages sur la donnée et impacts sur la qualité de la
donnée Big Data structurée ou non
Identification des usages de la donnée de demain et impact sur
la qualité de la donnée
Urbanisation de la donnée, qualité du Big data et de bonnes
pratiques
Stratégie de gestion de la qualité de la donnée
Évaluation de la qualité de donnée
Principes de gouvernance de la donnée et impacts sur la qualité
5. Urbanisation, mise sous contrôle des référentiels et qualité
de la donnée
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Démarche d’urbanisation
Mise sous contrôle de la donnée Big Data
Mise en oeuvre de la qualité de la donnée
Transformation de l’organisation et impact sur la qualité de la
donnée
Moyens d’assurer la qualité de la donnée
Réconciliation avec les référentiels internes
6. Outils et méthodes pour assurer la qualité de la donnée
Outils de gestion des référentiels
Outils de gestion de la qualité de données
Principes d’architecture et de mise en oeuvre
7. Le traitement de données
Considérations techniques du traitement de données en masse
Introduction au calcul distribué
Exemples d’architectures distribuées
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2.4 Big Data : mise en oeuvre d'une solu-
tion complète d'analyse des données
Référence : BD-04 4 jours
Comprendre les besoins métier pour livrer aux décideurs des indicateurs fiables et pertinents,
tel est le rôle attendu des spécialistes Big Data. Précisément conçu pour leur apprendre à
mettre en oeuvre une solution de Big Data en environnement Hadoop, solution phare pour les
traitements Big Data, ce programme reprend le cheminement logique d’un projet d’analyse de
données. De leur collecte initiale à la mise en place d’une solution de stockage HDFS permet-
tant d’organiser un très grand volume d’information, à la réalisation de programmes Pig et Hive
qui, convertis en tâches MapReduce, permettent d’agréger et de filtrer les données pour finale-
ment les analyser, tous les aspects seront abordés.
Objectifs
Disposer des compétences
techniques nécessaires à la
mise en oeuvre d’analyses
Big Data
Comprendre le cadre juri-
dique du stockage et de
l'analyse de données
Savoir utiliser des outils de
collecte opensource
Être en mesure de choisir
la bonne solution de stockage
Plan de formation
1. Collecte de données
Où et comment collecter des données ?
Les sources de données, les API, les fournisseurs, les
agrégateurs...
Les principaux outils de collecte et de traitement de
l’information (ETL)
Prise en main de Talend ETL et de Talend Data Prepara-
tion (outils libres)
Les particularités de la collecte des données semi-
structurées et non-structurées
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de données au regard des
spécificités d'un projet
(OLAP, NoSQL, graph)
Explorer la boite à outils
technologique que constitue
Hadoop et son écosystème et
savoir comment utiliser
chaque brique (PIG, HIVE,
MapR,...)
Apprendre à analyser les
résultats et comprendre la
signification des données ex-
traites
Public concerné
Chefs de projet
Data Scientists, Data Ana-
lysts
Développeurs
Analystes et statisticien
Pré-requis
Si aucune connaissance
technique particulière n’est
nécessaire, il est toutefois
recommandé d’avoir suivi le
module «Big Data - Big Data -
Gouvernance, qualité et trai-
tement des données » (BD-
03) pour suivre cette forma-
tion dans des conditions op-
2. Stocker les données
Les différentes formes de stockage des données : rappel
de l’architecture relationnelle de stockage des données
transactionnelles (SGBD/R) et multidimensionnelles
(OLAP)
Prise en main d’une base de données OLAP
Les nouvelles formes de stockage des données - compré-
hension, positionnement et comparaison : Bases NoSQL,
Hadoop, Spark, Bases de données graph...
Prise en main des bases de données graph (Neo4j)
Panorama des bases de données NoSQL
Particularités liées au stockage des données non-
structurées
Comment transformer des données non structurées en
données structuréesL’écosystème Hadoop
Présentation des principaux modules de la distribution
Apache Hadoop
Présentation et comparaison des principales distributions
commerciales (Cloudera, Hortonworks...)
L’infrastructure matérielle et logicielle nécessaire au fonc-
tionnement de HadoopServeur local ou cloud
Installation d’une machine virtuelle et d’une distribution Ha-
doop
Les concepts de base de l’architecture Hadoop: Data Node,
Name Node, Job Tracker, Task Tracker
Présentation de HDFS (Système de gestion des fichiers de
Hadoop)
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timales
Points forts
Une formation très opéra-
tionnelle durant laquelle s'al-
ternent les phases d'apports
théoriques, d'échanges, de
partage d'expériences.
Une formation basée sur
des données réelles, et un
projet « fil rouge ». Les parti-
cipants seront mis en condi-
tion, comme dans leur entre-
prise, et devront passer par
chaque étape de l’analyse
avant de finalement découvrir
les résultats de leurs ana-
lyses.
Les ateliers s’appuieront
sur des cas réels ; les partici-
pants extrairont, stockeront et
analyseront des données
réelles, en provenance de
données ouvertes, et de don-
nées extraites des médias
sociaux, pour réaliser leurs
analyses dans un environne-
ment le plus proche possible
de la réalité.
Les retours d'expérience et
Prise en main et exercices pratiques dans HDFS
Présentation de MapReduce (Outil de traitement de Ha-
doop)
Les commandes exécutées au travers de PIG
Utilisation de HIVE pour transformer du SQL en MapRe-
duce
3. Analyser les données
Requêter les données
Analyser et comprendre la signification des données ex-
traites
Particularités liées à l’analyse des données non structurées
Analyse statistique : notions de base
Analyse prédictive : comment transformer des données du
passé en prévisions pour le futur
Calculer des tendances
Développer des programmes simples d’automatisation des
analyses (en Python)
Machine Learning : les bases de l’apprentissage machine
Deep Learning : notions de base de l’analyse future auto-
matisée de données non structurées
4. Transformer les données en décisions
Comprendre les besoins et les attentes des utilisateurs bu-
siness
Traduire les demandes des utilisateurs en requêtes
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conseils de consultants ex-
perts du domaine. Évaluer et vérifier la qualité des données extraites en fonc-
tion des résultats obtenus
Définir un indice de confiance permettant d’échanger avec
les utilisateurs business
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2.5 Big Data : Conception et pilotage de
projets
Référence : BD-05 3 jours
Le pilotage d’un projet Big Data est une combinaison harmonieuse entre la rigueur habituelle
nécessaire à la conduite de projets informatiques, et l’agilité indispensable à la conduite de pro-
jets dans un environnement changeant. Les projets Big Data ne sont jamais figés, ils évoluent
parce que les besoins métiers et les sources de données changent en permanence. Gérer un
projet Big Data nécessite également de comprendre les implications juridiques et éthiques de
toutes les décisions. Mais surtout, le big data est un travail d’équipe ; d’une équipe composée
d’utilisateurs, d’informaticiens, de statisticiens et de communicants. Piloter un tel projet néces-
site de comprendre leurs rôles et d’accepter leurs différences : le pilote de projet big data est un
véritable diplomate !
Objectifs
Comprendre les spécificités
propres aux projets Big Data
Savoir constituer une équipe
technique réduite et efficace pour
une meilleure communication avec
les experts métiers
Comprendre comment prendre
en compte la croissance des vo-
lumes de données pour dimen-
sionner l’infrastructure
Savoir définir les livrables du
projet en concertation avec les ex-
Plan de formation
1. Les spécificités d’un projet Big Data
L’importance des environnements techniques
L’importance du cycle de vie des données, des don-
nées de référence, et de la gouvernance
Faire cohabiter des données structurées et non struc-
turées
Différences entre les projets Data Warehouse et Big
Data
Choisir les bons outils de stockage des données
Évaluer et anticiper la croissance du volume de don-
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perts métiers
Être en mesure de budgéter un
projet
Disposer des connaissances et
compétences nécessaires pour
gérer un projet Big Data de A à Z
Public concerné
Toute personne en charge de la
mise en oeuvre et du pilotage d’un
projet Big Data (Chefs de projet,
Data Scientists, Data Miners, ...)
Pré-requis
Il est recommandé d’avoir suivi le
module «Big Data - Enjeux et pers-
pectives » (BD-02) pour suivre
cette formation dans des conditions
optimales
Une première expérience de ges-
tion de projet dans le développe-
ment est un plus pour suivre cette
formation
Points forts
Une formation très opération-
nelle durant laquelle s'alternent les
phases d'apports théoriques,
d'échanges, de partage d'expé-
riences.
Une large place accordée à la
pratique qui permet aux partici-
nées
Évaluer et anticiper les besoins d’évolutions des ar-
chitectures réseaux
Aspects légaux et éthiques : que peut-on collecter,
stocker, analyser
2. L’organisation d’un projet Big Data
Constitution de l’équipe projet : une équipe restreinte
d’experts techniques
Définir les rôles et responsabilités de chacun
Faire dialoguer les experts métiers et statisticiens
avec les experts techniques
Traiter les aspects fonctionnels en parallèle de ceux
liés aux infrastructures
3. Piloter un projet Big Data
Délimitation du périmètre
Définition d’un projet pilote (PoC : Proof of Concept)
Inventorier les données à disposition et définir le
mode de collecte
Dimensionner l’infrastructure technique
Assurer la cohérence du traitement des données
Mettre à disposition les résultats
Définir les livrables
Réaliser une estimation budgétaire
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pants d'acquérir rapidement
Une formation très participative :
les échanges animés lors des diffé-
rents ateliers donnent lieu à
l’élaboration de différents scenarios
et mènent à la création d’une boite
à outils pour le manager Big Data
4. Gérer le projet au quotidien
Faut-il opter pour une gestion agile ?
La boite à outils du chef de projet Big Data
Indicateurs et outils de mesure de l’avancement du
projet : mise en place de la méthode Nautile de me-
sure et de suivi des projets décisionnels agiles
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2.6 Big Data - Analyse, Data Visualization et
Data StoryTelling pour la restitution de
données
Référence : BD-06 3 jours
Une étude réalisée à Stanford a démontré que les participants à une réunion se souviennent
pour 5 % des statistiques qui leur sont présentées, et pour 63 % de l’histoire qui leur est racon-
tée. Pourtant beaucoup des présentations réalisées en entreprise se contentent de mettre bout
à bout des graphiques similaires. Comment alors retenir l’attention du lecteur ou de l’auditeur ?
D’abord, il faut connaître la grammaire graphique, autrement dit, savoir quelle représentation
graphique utiliser pour chaque type de données. Il faut ensuite savoir construire une histoire en
s’appuyant sur des méthodes scientifiques reconnues. Et une fois cette étape achevée, reste à
illustrer l’histoire créée à l’aide de graphiques parlants et de visualisations inspirantes.
Objectifs
Etre en mesure de concevoir un mo-
dèle de documents répondant aux at-
tentes de de l’entreprise, en fonction du
sujet analysé
Maîtriser une méthode simple et effi-
cace de restitution de données
Connaître la grammaire graphique et
savoir sélectionner le bon graphique
pour représenter la bonne donnée
Savoir bâtir un schéma narratif qui
captive votre auditoire et renforce la
crédibilité de vos analyses
Plan de formation
1. Data Visualisation ou la découverte de la
grammaire graphique
Passer simplement des chiffres aux graphiques
Jouer avec les 3 dimensions
Les concepts essentiels de la grammaire gra-
phique : Quels sont les principaux types de gra-
phique existants? - Les graphiques proposés par
Excel et tous les autres. - Comment choisir le
bon graphique pour représenter la bonne donnée
?
Couleurs et formes : comment les choisir
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Maîtriser les outils de Tableau Soft-
ware pour restituer les résultats
Public concerné
Toute personne en charge de la resti-
tution des données analysées : Mana-
gers, Architectes, administrateurs de
bases de données, analystes et consul-
tants en informatique ou en intelligence
d’affaires (BI), programmeurs et déve-
loppeurs.
Cette formation convient également
aux responsables marketing et commu-
nication, aux chargés de communication
graphique et plus généralement à toute
personne amenée à réaliser des pré-
sentations de haut niveau
Futurs Data Scientists, Data Analysts
et Data Stewards
Pré-requis
Si aucune connaissance technique par-
ticulière n’est nécessaire, il est toutefois
recommandé d’avoir suivi le module
«Big Data - Enjeux et perspectives »
(BD-02) pour suivre cette formation
dans des conditions optimales
La formation nécessite de connaître les
bases de la Business Intelligence, de
Présentation détaillée de Tableau Software : me-
nus, fenêtres, fonctions, vocabulaire
Passer de l'idée d'un graphique, à sa représenta-
tion physique, puis à sa formalisation dans un
outil
2. Data Storytelling : Introduction
Qu'est-ce que le storytelling : exemples concrets
en vidéo
Le data storytelling : appliquer les techniques de
la mise en récit aux données d’entreprise
Présentation et analyse critique des méthodes de
data storytelling de Apple, et de Hans Rosling
Storytelling des idées
Storytelling des données
3. Construire son histoire
Le Pitch
Le scénario
Le schéma narratif
Faire le lien entre ces 3 éléments : appliquer les
méthodologies scientifiques de la pyramide de
Gustav Freytag et de l’alternance de phases
Le rôle des personnages dans l’histoire
Les 10 règles à respecter pour écrire une bonne
présentation
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savoir manipuler des données,
d’identifier des indicateurs, de bâtir des
tableaux de bord et de manipuler un
tableur comme Microsoft Excel.
Points forts
Une formation très opérationnelle
durant laquelle s'alternent les phases
d'apports théoriques, d'échanges, de
partage d'expériences et de mise en
pratique
Une large place accordée à la pra-
tique qui permet aux participants d'ac-
quérir rapidement les bases de la mise
en récit des données
Les conseils de consultants experts
en Data Visualization
4. Les outils
Panorama des fonctions de storytelling des outils
de BI
Le module Data Storytelling de Tableau Software
Panorama des autres outils : outils de représen-
tation graphiques, outils de développement
5. Les bonnes pratiques de la mise en récit de
données
Le rôle du présentateur
Scénarisation de la présentation
Comment « Être »
10 règles pour garder en mémoire sa présenta-
tion
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3 Métiers du Big Data
3.1 Cursus Data Scientist
Référence : MBD-01 20 jours
Les entreprises collectent aujourd’hui de tels volumes d’informations que leur exploitation avec
des méthodes traditionnelles est devenue impossible. Pourtant, ces informations sont des
mines d’or ! Mais encore faut-il savoir les traiter, les analyser et en tirer la substantifique moelle.
C’est précisément la mission qui incombe au Data Scientist qui en imaginant de nouveaux mo-
dèles et en utilisant de nouveaux outils va donner du sens aux données et en extraire de la va-
leur pour aider l'entreprise à prendre des décisions. A la fois spécialiste des données, des
chiffres, des statistiques, des outils informatiques et grand connaisseur du secteur pour lequel il
analyse des données, le Data Scientist est aussi un créatif qui doit savoir faire preuve
d’imagination et un communiquant capable de restituer de façon claire et convaincante le résul-
tat de ses analyses.
Objectif
Disposer d’une vision
claire du Big Data, de ses
enjeux, de son écosys-
tème et des principales
technologies et solutions
qui y sont associées
Maitriser le cycle de vie
de la donnée et savoir ga-
Plan de formation
1. BIG DATA – ENJEUX ET PERSPECTIVES (2J)
Objectif : Découvrir à travers de nombreux cas d’usage les
concepts, technologies et perspectives du Big Data et dispo-
ser d’une première expérience pratique des outils spéci-
fiques au Big Data
Définition du Big Data : Modèles d’affaires, architecture, envi-
ronnement juridique, compétences, emplois
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rantir la qualité des don-
nées
Etre en mesure d’aligner
les usages métiers avec le
cycle de vie de la donnée
Savoir utiliser R pour
analyser des données et
restituer des résultats à
l’aide de graphiques
Comprendre comment
utiliser des algorithmes
d'auto-apprentissage
adaptés à une solution
d'analyse
Disposer des compé-
tences techniques néces-
saires à réalisation
d’analyses Big Data
Maitriser la boite à outils
technologique que consti-
tue Hadoop et son écosys-
tème et savoir comment
PIG, HIVE, MapR,...
Savoir concevoir des
modèles de documents et
des graphiques répondant
aux attentes de
l’entreprise, en fonction du
sujet analysé
Public concerné
Cas d’usage : comment des grandes et des petites entreprises
utilisent le Big Data
Présentation des principales solutions logicielles qui compose
un système Big Data
Les éléments d’architecture d’un système Big Data : schéma
d’architecture, traitement de la donnée, stockage des don-
nées, construction d’une architecture
Les freins et les challenges : échecs et réussites des projets,
freins financiers et techniques, qualité des données, cadre ju-
ridique et éthique des projets Big Data
Les impacts organisationnels : organisation des équipes, nou-
veaux rôles/métiers, besoin en compétences
Le projet Big Data : méthodologie et démarche, calcul du ROI,
étapes d’un projet réussi
2. BIG DATA - GOUVERNANCE, QUALITE ET
TRAITEMENT DES DONNEES (3J)
Objectif : Disposer des connaissances et compétences
nécessaires pour identifier et collecter des données et
s’assurer de leur qualité et de leur alignement sur les be-
soins et usages métiers de l’entreprise
Introduction : la donnée en tant que matière première, aligne-
ment de la qualité de la donnée avec les usages métiers,
sources de données, systèmes d’information opérationnel et
décisionnel, Big Data et smart Data
Enjeux, définition et problématiques liés à la qualité de la don-
née Big Data, le 4ème V, la véracité : définitions, cycle de vie
de la donnée, qualité des données, gouvernance de la donnée
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Analystes, statisticiens,
spécialistes BI et toute
personne souhaitant évo-
luer vers une fonction de
Data Scientist
Pré-requis
La connaissance du lan-
gage SQL est nécessaire
pour suivre ce cursus. Il
est conseillé d’avoir suivi
la formation «Interroger
des bases de données
avec le langage SQL» (BI-
04) ou de disposer des
connaissances équiva-
lentes.
Disposer de connais-
sances en statistiques ou
avoir suivi la formation «
Introduction à l'analyse
statistique »
Points forts
haque participant établit
son propre planning de
formation. En fonction de
la date de début choisie
parmi celles proposées ci-
dessous, nos Conseillers
Formation proposent diffé-
rentes dates pour chacun
Cycle de vie et qualité de la donnée : création, collecte, stoc-
kage, exploitation, archivage, nettoyage, gestion de la qualité
Alignement des usages métiers et gouvernance de la données
Big Data : identification des usages, Urbanisation de la don-
née, gestion de la qualité de la donnée
Urbanisation, mise sous contrôle des référentiels et qualité de
la donnée
Assurer la qualité de la donnée : Outils et méthodes de ges-
tion des référentiels et de la qualité des données
Le traitement de données : Considérations techniques, calcul
et architecture distribués
Conclusion et plan d’actions
3. LES FONDAMENTAUX DE L'ANALYSE STATISTIQUE
AVEC R (3J)
Objectif : Disposer des connaissances nécessaires pour
utiliser le logiciel libre de traitement des données « R » qui
permet de réaliser des analyses statistiques et de les resti-
tuer sous forme graphique
Introduction : présentation de R
Installation de R ou Microsoft R Open sur MS Windows ou
Scientific Linux
Utilisation : console de commande, dossier de travail, espace
de travail, historique des commandes, script
Manipulation de packages : installation, désinstallation, mise à
jour
Types de données : manipulations de scalaires, de nombres
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des modules du cursus.
Pour des raisons
d’efficacité pédagogique, il
est fortement recommandé
de suivre les modules
dans l’ordre présenté sur
ce programme.
L’alternance de formations
et de périodes de mise en
pratique en entreprise fa-
vorise l’acquisition rapide
et durable de nouveaux
savoirs.
Animé par un expert spé-
cialiste du sujet traité, cha-
cun des 7 modules aborde
un aspect spécifique de la
thématique de formation.
A travers de nombreuses
mises en situation, les par-
ticipants mettront en pra-
tique les aspects théo-
riques abordés au cours
des différentes étapes du
cursus.
complexes, de variables, de vecteurs, de matrices, de textes,
de dates et de durées
Import et export de données : données Excel, Access, csv,
xm, json, MySQL, Oracle, fichiers SAS
Manipulation de données : utilisation du SQL, data frames,
tris, filtres, fusions, doublons
Analyse de données : synthèses, valeurs absentes, variables
pseudo-aléatoires, statistiques descriptives, intégration numé-
rique et algébrique
4. ANALYSE STATISTIQUE AVANCEE AVEC R (3J)
Objectif : Etre en mesure d’exploiter les fonctionnalités
avancées de R et être ainsi à même d’analyser tous types de
données dans un projet Big Data
Introduction : analyses avancées avec R
Travailler avec des échantillons
Réaliser des tests d'ajustement : tests d’Anderson-Darling et
de Shapiro-Wilk
Estimation et intervalles de confiance
Analyses statistiques avancées : test t-Student, test de Pois-
son, test binomial exact, proportions, transformations de Box-
Cox et de Johnson
Analyse de la variance et de la covariance : ANOVA à fac-
teur(s) fixe(s), test de Student, test de Tukey HSD, test de Le-
vene et Bartlett, ACP, AFE
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5. DATA MINING ET MACHINE LEARNING (2J)
Objectif : Maîtriser le Data Mining et le Machine Learning
pour explorer de très importants volumes de données et
construire des modèles répondant aux problèmes très variés
des entreprises
Introduction : Data Mining vs Big Data, vs Machine Learning
vs Deep Learning, apprentissage supervisé vs non supervisé
et méta-apprentissage
Ingénierie de la décision : analyse procédurale hiérarchique,
problème d’association stable, chaîne de Markove discrète,
jeu d’entraînement et de test
Sélection d’instances : échantillonnages balancés et stratifié
Data Mining (fouille de données) : analyse en composantes
principales, analyse d'affinité, agglomération hiérarchique et
dendrogrammes, positionnement multidimensionnel, K-means,
SVM
Machine Learning : régression logistique binaire, GLM, One-R,
regroupements, arbres aléatoires, K-NN, détections automa-
tiques d’interactions, analyses discriminantes, réseaux de
neurones
Text Mining : analyse statistique de corpus, détection de
langues, de genres, table de contingence de mots, analyse de
sentiments, LSA
Big Data : gestion de gros volumes de données
6. BIG DATA : MISE EN OEUVRE D'UNE SOLUTION
COMPLETE D'ANALYSE DES DONNEES (4J)
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Objectif : Savoir mettre en oeuvre une solution complète
de Big Data en environnement Hadoop et disposer des com-
pétences nécessaires au traitement et à l’analyse des don-
nées
Collecter les données : sources, outils, données semi-
structurées et non-structurées
Stocker les données : formes de stockage, technologies, don-
nées non structurées, écosystème Hadoop, infrastructure ma-
térielle et logicielle, MapReduce, PIG, HIVE
Analyser les données : requêtes, analyse de données non
structurées, analyse statistique et prédictive, tendances, pro-
grammes d’automatisation des analyses, Machine Learning,
Deep Learning
Transformer les données en décisions : besoins utilisateurs,
traduction en requêtes, vérification de la qualité des données,
indice de confiance
7. BIG DATA - ANALYSE, DATA VISUALIZATION ET
DATA STORYTELLING POUR LA RESTITUTION DE
DONNEES (3J)
Objectif : Etre en mesure de concevoir des modèles de do-
cuments adaptés aux besoins métiers de l’entreprise et sa-
voir mettre en oeuvre différentes techniques de visualisation
graphique, de mise en récit et de présentation permettant de
valoriser les données
Data Visualisation ou la découverte de la grammaire gra-
phique : des chiffres aux graphiques, les 3 dimensions, Ta-
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bleau Software, de l'idée d'un graphique à sa formalisation
dans un outil
Data Storytelling : présentation, exemples, techniques de la
mise en récit des données, Storytelling des idées et des don-
nées
Comment construire son histoire : pitch, scénario, schéma
narratif, méthodologies, 10 règles pour écrire une bonne pré-
sentation
Les bonnes pratiques de la mise en récit de données : scéna-
risation de la présentation, 10 règles pour garder en mémoire
sa présentation
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3.2 Cursus Data Analyst
Références : MBD-02 14 jours
De nombreuses entreprises s’interrogent pour exploiter au mieux de leurs intérêts les immenses
quantités de données dont elles disposent. Mais comment faire pour les faire « parler » ? En
fonction du secteur d’activité de l’entreprise et des axes stratégiques fixés par la direction, le
Data Analyst doit collecter et fouiller toutes les données à sa disposition pour finalement fournir
des jeux de données de qualité qui permettront à l’aide d’outils spécifiques de Data Mining et
d’apprentissage automatique (Machine Learning) de déterminer des modèles, schémas ou ten-
dances qui au final aideront l’entreprise à améliorer ses performances. A l’issue de ce cursus
de 14 jours, les participants auront acquis les connaissances et compétences techniques
propres au métier du Data Analyst.
Objectif
Disposer d’une vision
claire du Big Data, de ses
enjeux, de son écosys-
tème et des principales
technologies et solutions
qui y sont associées
Maitriser le cycle de vie
de la donnée et savoir ga-
rantir la qualité des don-
nées
Etre en mesure d’aligner
les usages métiers avec le
cycle de vie de la donnée
Plan de formation
1. BIG DATA – ENJEUX ET PERSPECTIVES (2J)
Objectif : Découvrir à travers de nombreux cas d’usage les
concepts, technologies et perspectives du Big Data et dispo-
ser d’une première expérience pratique des outils spéci-
fiques au Big Data
Définition du Big Data : Modèles d’affaires, architecture, envi-
ronnement juridique, compétences, emplois
Cas d’usage : comment des grandes et des petites entreprises
utilisent le Big Data
Présentation des principales solutions logicielles qui compose
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Savoir transformer de
gros volumes de données
hétérogènes en informa-
tions utiles
Comprendre comment
utiliser des algorithmes
d'auto-apprentissage
adaptés à une solution
d'analyse
Disposer des compé-
tences techniques néces-
saires à la mise en oeuvre
d’analyses Big Data
Maitriser la boite à outils
technologique que consti-
tue Hadoop et son écosys-
tème et savoir comment
utiliser chaque brique
(PIG, HIVE, MapR,...)
Savoir concevoir des
modèles de documents et
des graphiques répondant
aux attentes de
l’entreprise, en fonction du
sujet analysé
Public concerné
Toute personne souhaitant
évoluer vers une fonction
de Data Analyst
Pré-requis
La connaissance du lan-
gage SQL est nécessaire
un système Big Data
Les éléments d’architecture d’un système Big Data : schéma
d’architecture, traitement de la donnée, stockage des don-
nées, construction d’une architecture
Les freins et les challenges : échecs et réussites des projets,
freins financiers et techniques, qualité des données, cadre ju-
ridique et éthique des projets Big Data
Les impacts organisationnels : organisation des équipes, nou-
veaux rôles/métiers, besoin en compétences
Le projet Big Data : méthodologie et démarche, calcul du ROI,
étapes d’un projet réussi
2. BIG DATA - GOUVERNANCE, QUALITE ET
TRAITEMENT DES DONNEES (3J)
Objectif : Disposer des connaissances et compétences
nécessaires pour identifier et collecter des données et
s’assurer de leur qualité et de leur alignement sur les be-
soins et usages métiers de l’entreprise
Introduction : la donnée en tant que matière première, aligne-
ment de la qualité de la donnée avec les usages métiers,
sources de données, systèmes d’information opérationnel et
décisionnel, Big Data et smart Data
Enjeux, définition et problématiques liés à la qualité de la don-
née Big Data, le 4ème V, la véracité : définitions, cycle de vie
de la donnée, qualité des données, gouvernance de la donnée
Cycle de vie et qualité de la donnée : création, collecte, stoc-
kage, exploitation, archivage, nettoyage, gestion de la qualité
Alignement des usages métiers et gouvernance de la données
Big Data : identification des usages, Urbanisation de la don-
née, gestion de la qualité de la donnée
Urbanisation, mise sous contrôle des référentiels et qualité de
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pour suivre ce cursus. Il
est conseillé d’avoir suivi
la formation «Interroger
des bases de données
avec le langage SQL»( BI-
04) ou de disposer des
connaissances équiva-
lentes
Points forts
Chaque participant éta-
blit son propre planning de
formation. En fonction de
la date de début choisie
parmi celles proposées ci-
dessous, nos Conseillers
Formation proposent diffé-
rentes dates pour chacun
des modules du cursus.
Pour des raisons
d’efficacité pédagogique, il
est fortement recommandé
de suivre les modules
dans l’ordre présenté sur
ce programme.
L’alternance de forma-
tions et de périodes de
mise en pratique en entre-
prise favorise l’acquisition
rapide et durable de nou-
veaux savoirs.
Animé par un expert
la donnée
Assurer la qualité de la donnée : Outils et méthodes de ges-
tion des référentiels et de la qualité des données
Le traitement de données : Considérations techniques, calcul
et architecture distribués
Conclusion et plan d’actions
3. DATA MINING ET MACHINE LEARNING (2J)
Objectif : Maîtriser le Data Mining et le Machine Learning
pour explorer de très importants volumes de données et
construire des modèles répondant aux problèmes très variés
des entreprises lorsque les méthodes statistiques tradition-
nelles deviennent inopérantes
Introduction : Data Mining vs Big Data, Data Mining vs Ma-
chine Learning vs Deep Learning, apprentissage supervisé vs
Apprentissage non supervisé et méta-apprentissage
Ingénierie de la décision : analyse procédurale hiérarchique,
problème d’association stable, chaîne de Markove discrète,
jeu d’entraînement et jeu de test
Sélection d’instances : échantillonnages balancés et stratifié
Data Mining (fouille de données) : analyse en composantes
principales, analyse d'affinité, agglomération hiérarchique et
dendrogrammes, bagging de dendrogrammes, positionnement
multidimensionnel, K-means, SVM
Machine Learning : régression logistique binaire, GLM, One-R,
regroupements, arbres aléatoires, K-NN, détections automa-
tiques d’interactions, analyses discriminantes, réseaux de
neurones
Text Mining : analyse statistique de corpus, détection automa-
tique de langues, de genres, nuage de mots, table de contin-
gence de mots, analyse de sentiments, LSA
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spécialiste du sujet traité,
chacun des 5 modules
aborde un aspect spéci-
fique de la thématique de
formation.
A travers de nom-
breuses mises en situa-
tion, les participants met-
tront en pratique les as-
pects théoriques abordés
au cours des différentes
étapes du cursus.
Big Data : gestion de gros volumes de données
4. BIG DATA : MISE EN OEUVRE D'UNE SOLUTION
COMPLETE D'ANALYSE DES DONNEES (4J)
Objectif : Savoir mettre en oeuvre une solution complète
de Big Data en environnement Hadoop et disposer des com-
pétences nécessaires au traitement et à l’analyse des don-
nées
Collecter les données : sources, outils de collectes et de trai-
tement, données semi-structurées et non-structurées
Stocker les données : les formes de stockage, technologies,
données non structurées, écosystème Hadoop, infrastructure
matérielle et logicielle, MapReduce, PIG, HIVE
Analyser les données : Requêter, analyse de données non
structurées, analyse statistique et prédictive, tendances, pro-
grammes d’automatisation des analyses, Machine Learning,
Deep Learning
Transformer les données en décisions : besoins utilisateurs,
traduction en requêtes, vérification de la qualité des données,
indice de confiance
5. BIG DATA - ANALYSE, DATA VISUALIZATION ET
DATA STORYTELLING POUR LA RESTITUTION DE
DONNEES (3J)
Objectif : Etre en mesure de concevoir des modèles de do-
cuments adaptés aux besoins métiers de l’entreprise et sa-
voir mettre en oeuvre différentes techniques de visualisation
graphique, de mise en récit et de présentation permettant de
valoriser les données
Data Visualisation ou la découverte de la grammaire gra-
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phique : des chiffres aux graphiques, les 3 dimensions, pré-
sentation de Tableau Software, de l'idée d'un graphique à sa
formalisation dans un outil
Data Storytelling : présentation, exemples, techniques de la
mise en récit des données, Storytelling des idées et des don-
nées
Comment construire son histoire : Pitch, scénario, schéma
narratif, méthodologies, 10 règles à respecter pour écrire une
bonne présentation
Les outils : fonctions de storytelling des outils de BI, le module
Data Storytelling de Tableau Software, autres outils
Les bonnes pratiques de la mise en récit de données : rôle du
présentateur, scénarisation de la présentation, 10 règles pour
garder en mémoire sa présentation
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4 Stratégie et pilotage des SI
4.1 Anticiper les impacts des technologies de rup-
ture sur l'entreprise
Référence: SPI-01 Durée: 2 jours
Si Internet est aujourd’hui connu de tous, c’est notamment grâce à l’essor des box intervenu
ces dernières années. Mais quand au début des années 2000, les opérateurs ont lancé leurs
boitiers offrant un accès illimité à la "toile", c’est dans l’indifférence qu’ils ont été accueillis. Cet
exemple illustre ce qu’est une innovation technologique et comment sa généralisation la "trans-
forme" en technologie incontournable...Devant la déferlante d’innovations régulièrement relayée
par la presse spécialisée, qui sait vraiment prédire quelles seront les technologies "phare" de
demain ? Ce séminaire propose de balayer les récentes innovations du monde informatique et
d’en comprendre les concepts pour aider les participants à en mesurer l’intérêt pour leur orga-
nisation et leur impact éventuel sur la mission qui leur est confiée.
Objectifs
Identifier les évolutions
actuelles qui pourraient révo-
lutionner l’avenir
Savoir décrypter les inno-
vations de rupture qui an-
noncent des évolutions pour
les entreprises et leurs sala-
riés
Apprendre à analyser et
Plan de formation
1 Impacts des innovations
Mode d’adoption des technologies et l’évolution vers les
services
Les impacts sur l’organisation des entreprises et notre
mode de vie
Mutation du SI : passage du mode "silos", et des ap-
proches modulaires
Analyse des impacts des modes de management de projet
: du Linéaire "à l'Agile"
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découvrir ces concepts ou
projets opérationnels afin
d’étudier les impacts concer-
nant les activités de produc-
tion ou de services
Disposer de clés de lec-
ture pour aider à mesurer
l'intérêt de l'utilisation d'une
technologie récente dans un
contexte professionnel
Public concerné
Tout acteur de la DSI inté-
ressé par les dernières inno-
vations technologies
Pré-requis
Aucun
Points forts
Un panorama exhaustif
des évolutions technolo-
giques les plus récentes Le
passage en revue de leurs
apports potentiels dans un
contexte professionnel.
Le partage d'expérience
de consultants en avance de
phase.
2. SOA : un SI plus réactif et modulaire
Les niveaux de références : vue métier, vue fonctionnelle,
vue applicative, vue technique
Les outils de déploiement d'applications distribués et le ni-
veau de granularité des services
Le BPM, la gestion des processus métiers et les langages
de flux
La place des Web Services, analyse des mécanismes d'in-
teraction
3. Cloud Computing
Le SaaS : impact et organisation
Un mode de déploiement spécifique des applications
Du cloud privé au cloud public
Les différents modes de distribution, DaaS TaaS, PaaS,
Iaas
Les services du cloud et les modes de gestion et de factu-
ration
Les impacts juridiques et de sécurités
Positionnement des acteurs
4. Big Data : Importance des données
La place du Big Data et l'Open Data : les technologies dis-
ponibles
Les fonctionnalités du MDM (Master Data Management)
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La formalisation des règles de gestion et les typologies
d'architectures
Amélioration de la pertinence de la recherche : le Web
Sémantique
5. Evolution des réseaux
Réseau de WAN, MAN, LAN, PAN, BAN
La montée en puissance des réseaux mobiles de la 3G
vers la 4 G
LTE : positionnement du Bluetooth, Wifi, HSPA et des sa-
tellites
La sécurisation VPN - Ipsec et MPLS
La virtualisation des réseaux
6. Mobilité et poste utilisateur
La gestion des interfaces : client passif, lourd, léger, riche
et zéro, virtualisation du poste
Le "responsive web design" la place des navigateurs
Chrome, Firefox, Opera, IE
La virtualisation du poste client, ultrabooks, chromebooks,
smartphones et la place du BYOD
Les différents "devices" smartphone, tablette, tabphone,
PC et les langages de développement
Quelle place pour les applications mobiles
Quel avenir pour la bureautique ?
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7. L’entreprise numérique
Management de l’information
Gestion des connaissances
Réseaux sociaux
Intelligence économique .veille.le web sémantique
Gestion des droits
Document numérique, gestion de la dématérialisation
Les éditions numériques
8. Le passage du Web 2.0 au Web 3.0
Passage du mode lecture au mode "lire et écrire"
Perception du web 2.0 et la mutation vers le 3.0
Panorama des réseaux sociaux : Facebook, LinkedIn, Via-
deo, etc...
Le partage et la maîtrise de l’information, flux RSS, wiki,
blog, twitter, monde virtuel
Les impacts sur les utilisateurs et les entreprises
Les spécificités des espaces et outils de partage : les
mashups, les widgets
La place de la réalité virtuelle
9. Les objets connectés
Les infrastructures d'intégration
Les objets grand public portés ("wearable") Lunettes (Ho-
loLens), lentilles de contact, Smartwatch
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Les objets "entreprise" : les objets techniques intégrés au
produit : étiquette (suivi), électronique (gestion
d’équipements)
Les objets "grand public" industrialisés (lunettes connec-
tées, caméras)
Positionnement des robots et des drones Domotique :
thermostats, interrupteurs, électroménager, sécurité intru-
sion- incendie, météo, pot de fleur, voiture
10. L'impression 3D
Le mouvement "Maker", un développement international
Disruptif : une technologie de rupture face à la technologie
de continuité
Les évolutions proches des modes de déploiement de l'in-
formatique, la démarche "opensource"
Les impacts sur le renouveau industriel, l'aménagement du
territoire, et la compétitivité
Les changements de la relation client, vers la "coproduc-
tion"
Une créativité puissante vers des objets "dynamiques" à
amélioration progressive
Les modèles économiques : les secteurs concernés
Évolution vers trois axes majeurs : "personnalmanufacto-
ring", prototypage rapide "manufacturing industriel"
11. Les technologies de rupture
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La place des drones, projet Hyperloop
La cartographie du cerveau humain
Les puces neuromorphiques
Les génomes modifiables
La révolution de la vision virtuelle
Les robots d’assistance
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4.2 Conduire le changement dans un projet SI
Référence: SPI-02 Durée: 2 jours
Il n’est pas rare que des projets extrêmement bien menés tout au long de leur cycle de vie se
transforment en échec faute d’avoir obtenu l’adhésion des utilisateurs à la démarche engagée.
L'objectif de cette formation est de rendre immédiatement opérationnel les participants en
termes d’accompagnement du changement notamment sur les projets de transformation digi-
tale. Il s’agit de comprendre et maîtriser la construction d’un projet de conduite du changement
efficace et à moindre coût. En 2 jours, tous les leviers et les composantes d’une conduite de
changement réussie sont analysés en détail.
Objectifs
Savoir construire un plan
et un projet de changement
en réduisant les risques
Connaitre les règles fon-
damentales pour bien com-
muniquer, former et accom-
pagner
Être en mesure d’initialiser
et de maintenir une dyna-
mique de réussite d’un projet
de changement
Connaitre les outils clés de
succès à maîtriser pour
augmenter la probabilité de
Plan de formation
1ère partie : Comprendre, anticiper, éviter les pièges du change-
ment
1. Comprendre les causes et la nature des résistances aux chan-
gements
Typologie des besoins de changement
Problématique des entreprises et des collaborateurs
Les causes profondes des résistances : quelles consé-
quences ?
Le processus de réaction aux changements dans le temps
: les cinq phases et leur problématique
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réussite
Public concerné
Responsable de conduite du
changement, manager
d’activité en transformation,
directeur et chef de projet,
consultant en organisation et
SI mais également membre
de la maîtrise d’ouvrage
(MOA)
Pré-requis
Aucun
Points forts
Des aspects théoriques
largement complétés de re-
tours d'expériences de la part
du consultant
Une formation très partici-
pative : les échanges animés
lors des différents ateliers
mènent à la création d’une
boite à outils pour la conduite
du changement
Une formation élaborée
conjointement par un DSI et
un expert en conduite du
changement
2. Maîtriser les sept axes critiques du changement dans
l’entreprise
Les trois chemins possibles du changement et comparatif
Comment anticiper ou lever les résistances pour réussir un
projet de gestion du changement ?
Quels sont les sept axes critiques à maîtriser pour réussir
un changement : le sens et sa diffusion, les acteurs, la
gestion d’impact et de risques, le mode de gouvernance du
changement et la communication, le déploiement d’un sys-
tème d’information, l’organisation et la prise en compte de
la maturité de l’entreprise
2ème partie : Phase de construction d'un projet d'accompagne-
ment du changement
1. Le processus global du changement
La démarche générale de la conduite du changement
Élaborer la stratégie globale de déploiement et de conduite
du changement associée, en prenant en compte tous les
paramètres : le business, les hommes, l’organisation, les
processus, le système d’information
2. L’analyse des changements
Analyser l’impact des changements. Comment mener ra-
pidement un diagnostic objectif ? Les pièges à éviter
Élaborer la cartographie socio-dynamique
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Évaluer les risques du changement sur le business, les
hommes, les structures, les processus. Analyse des pertes
de productivité. Les actions à entreprendre pour les mini-
miser. Évaluer les risques de rejet. Quelles conséquences
? Comment s’y prendre pour minimiser l’ensemble des
risques ?
Quelles actions raisonnables mettre en oeuvre ? Les con-
ditions du succès
Atelier n°1 : élaborer une analyse d’impact à partir d’une étude de
cas réelle
1. La construction d’un projet d’accompagnement aux change-
ments
Définir et adapter les actions de changement et
d’accompagnement au changement
Identifier les étapes, les planifier et budgéter les actions re-
tenues : comment définir un bon timing des actions de
changement ?
Formaliser les objectifs et les indicateurs du changement.
Piloter et suivre les gains métier et financiers attendus des
nouvelles activités : suivi et reporting des indicateurs à
l’aide d’un tableau de bord
Organiser le projet de gestion du changement. Les diffé-
rentes organisations possibles à mettre en oeuvre : avan-
tages et inconvénients respectifs
Élaborer le plan général d’accompagnement au change-
ment, définir les actions techniques à engager au bon
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moment et les alternatives.
2. Les compétences attendues du manager du changement
Les qualités attendues.
Son rôle et ses moyens. Quelles sont les tâches à réaliser
? Comment définir ses objectifs à atteindre ?
3ème partie : Phase de réalisation d'un projet d'accompagnement
du changement
1. Définition et mise en oeuvre du plan de communication
Les enjeux de la communication. Pourquoi, quand et
comment communiquer ? La communication interne (CE,
DP, syndicats, personnel). La communication externe
(clients, partenaires, actionnaires). Les supports et les ca-
naux de communication
Construire un plan de communication ? Exemples
Les principes de base de la communication sur les projets
de changement. Les meilleures pratiques : les règles de
l’écrit et de l’oral. Le timing. La périodicité. Le contenu. Les
messages clés selon la situation
Comment suivre l’exécution des actions de communication
et évaluer leur efficacité sur le terrain ?
Les outils et les médias de la communication
Les enquêtes de satisfaction : intérêts et limites. Quelle
fréquence ?
Atelier n°2 : élaborer un plan de communication à partir d’une
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étude de cas réelle
1. Définition et mise en oeuvre du plan de formation
Construire un plan de formation. Où sont les vraies difficul-
tés ? Les enjeux
Les principes de base. Comment, par quels moyens et par
qui ?
Le modèle d’évaluation de l’efficacité des formations
Les outils de la formation
Atelier n°3 : élaborer un plan de formation à partir d’une étude de
cas réelle
1. Définition et mise en oeuvre du plan de support et
d’accompagnement des utilisateurs
Construire un plan d’accompagnement
Les principes de base. Comment, par quels moyens et par
qui ?
Les outils d’accompagnement (coaching. monitorat indivi-
duel et collectif, support hotline aux utilisateurs)
Les pièges à éviter
2. Définition et mise en oeuvre du plan de réorganisation
Construire un plan d’organisation des processus
Les principes de base : comment, quand, par quels
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moyens et par qui ?
Les outils de la réorganisation
Les pièges à éviter
3.Les indicateurs de pilotage de la conduite du changement
Mesurer l’acceptabilité du changement dans l’entreprise
Liste des indicateurs de pilotage
Les principes de base : quel tableau de bord mettre en
oeuvre ?
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4.3 Urbanisation du système d'information
Référence: SPI-03 Durée: 2 jours
Le patrimoine informatique de l’entreprise est tel qu'il n'est plus économiquement envisageable
et souvent trop risqué de le refondre complètement. La problématique consiste donc à rendre
son système d'information le plus réactif possible tout en préservant le patrimoine informatique
de l'entreprise. La démarche d’urbanisation permet de répondre à cette attente en alignant les
métiers, les processus fonctionnels, l'architecture applicative et technique sur les objectifs de
l'entreprise afin de sauvegarder la cohérence entre les différentes fonctions impliquées, et les
nouvelles technologies.
Objectifs
Mesurer les évolutions et
anticiper les mutations des
systèmes d'information
Comprendre l'impact des
règles d'urbanisation sur le
système d'information
Construire les fondements
des règles d'urbanisation
Identifier les différentes
architectures et s'orienter
vers un scénario adapté
Savoir identifier et évaluer
Plan de formation
1. Les enjeux pour l’entreprise
La place de l’urbanisme dans la gouvernance du SI
Mutation du « modèle silos » au « modèle modulaire »
La place de l’urbanisation dans le cadre du schéma direc-
teur
Enjeux pour l’entreprise : les objectifs et les avantages de
la démarche d’urbanisation
2. Démarche méthodologie
Les grandes phases et les étapes à respecter
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le ROI
Public concerné
Urbanistes souhaitant faire
évoluer le SI
Directeurs du système
d'information, en charge de
l'alignement du SI sur les
objectifs de l'entreprise
Chefs de projet devant
cartographier l'entreprise
Toute personne impliquée
dans un projet d'urbanisation
du système d'information
Pré-requis
Aucun
Points forts
Un contenu étayé
d'exemples concrets et de
bonnes pratiques
La présentation d'une mé-
thodologie d'urbanisation.
Les retours d'expériences
d'un consultant expert en
systèmes d'information.
La place des vues : stratégique, métier, fonctionnelle, ap-
plicative, technique
Le process d’une approche « top-down » ou « bottom-up »
Les étapes de la méthodologie, les phases d’itérations et
de convergences
Les concepts : MOPUSI - TOGAF – Praxeme
3. Vue stratégique
Les niveaux de référence
Le positionnement des métiers opérationnels et supports
La granularité des fonctionnalités
Les objectifs des référentiels des données et des règles :
MDM et BRMS
4. Vue métier
La sémantique des termes : processus, procédures, activi-
tés, opérations, service
Les objectifs de la cartographie, et différents modes d'im-
plémentation
Cartographie des procédures, des processus, des activités
et opérations
Les outils opérationnels : Méga, Aris, Windesign, etc.
5. Vue fonctionnelle
La mise en place du zonage : les règles de mise en place
des zones, quartiers et blocs
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Fiche des processus et matrice des métiers
La mise en place des méta-modèles et zonage de réfé-
rence
Les finalités de classement : traitement, métier, ressource
Rédaction du livrable et du plan de convergence.
Vue applicative
Concept : intégration, traitement, cadencement, transport,
connecteur, transformation, routage
Les composants et middleware ESB
Les fonctionnalités du BPM
Les objectifs d’une architecture SOA.
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4.4 Schéma directeur du SI : les clés pour une
mise en oeuvre efficace
Référence: SPI-04 Durée: 2
jours
Etablir un schéma directeur est une activité ambitieuse qui vise à préparer l’avenir du système
d’information de l’entreprise et de sa Direction des Systèmes d’information. La conduite d’un
“schéma directeur” est un moment critique qui permet de faire le bilan des actions passées afin
d’élaborer un plan de progrès, d’identifier les nouveaux projets de refonte du SI et leur roadmap
pluriannuelle et de préparer les budgets d’investissement et de fonctionnement. Etablir un
schéma directeur est aussi l’occasion de repositionner la DSI en lui donnant de nouveaux rôles
et responsabilités.
Objectifs
Comprendre le rôle et les
apports d’un schéma direc-
teur pour l’entreprise
Être en mesure de
s’assurer de la pertinence et
de la faisabilité de la mise en
oeuvre d’un schéma direc-
teur afin de rassurer sa direc-
tion générale et les directions
métier
Être en mesure
d’organiser le lancement d’un
projet de schéma directeur
Plan de formation
1. Le schéma directeur vecteur de performance d’entreprise
Les objectifs de rénovation.modernisation, de manage-
ment et de pilotage d’un SI : - Comment rendre
l’entreprise.l’organisation plus performante ? - Comment
rendre l’entreprise.l’organisation plus innovante ? - Com-
ment mieux piloter l’entreprise.l’organisation ?
Objectifs poursuivis par un schéma directeur
2. Les différents types de schémas directeurs informatiques
Différences entre schéma directeur et plan informatique
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Comprendre comment
mener des projets adaptés à
la stratégie de l’entreprise
Public concerné
Directeur des métiers (di-
recteurs des ventes, du mar-
keting, DAF, DRH ...)
Directeur des systèmes
d’information
Manager d’une DSI, direc-
teur et chef de projet, consul-
tants en management des SI
MOA, AMOA, AMOE
Pré-requis
Aucun
Points forts
Illustré par des exemples
concrets (démarches, li-
vrables) issus de différents
secteurs économiques, ce
séminaire répond aux préoc-
cupations actuelles des DSI
face aux nouvelles technolo-
gies, nouvelles offres
d’externalisation et aux nou-
veaux besoins des marchés.
Les différents types de schéma directeur
Quel type de schéma directeur faut-il dérouler ?
Passer d’une approche orientée “technologie” à une ap-
proche orientée “performance métier”
3. Les principales méthodes d’élaboration du schéma directeur
Les principales méthodes d’élaboration d’un schéma direc-
teur : - Le point sur Racine - Le point sur la méthode Nolan
Norton - Le point sur Information System Planning
Les basics d’une démarche de bon sens : - Examen des
étapes : pour chaque étape, description des objectifs, du
cahier des charges de l'étape, des phases associées, des
techniques et outils généralement utilisés. Les structures
de travail souhaitables (qui et avec qui travailler) et leur ni-
veau d'implication au niveau central ou local
Le triangle Processus – Outils – RH à respecter pour
mettre en oeuvre le bon SI
Synthèse des avantages de chaque démarche
4. Les bonnes pratiques d’un schéma directeur
Les différents niveaux d’alignement stratégique (5 strates
d’un SI)
Qu’est-ce que l’alignement stratégique ? Quels sont les
besoins d’aujourd’hui et de demain ?
Le niveau d’informatisation des entreprises selon le mo-
dèle de la chaîne de valeur de Porter
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L'apport des retours d'ex-
périences de consultants ex-
périmentés.
Les conseils et bonnes
pratiques pour réussi la mise
en place d’un schéma direc-
teur porteur de valeur.
Stratégie métier et stratégie des systèmes d’information
L’analyse des processus actuels et futurs
Les étapes du processus de construction d’un futur SI
Sélectionner les projets porteurs de valeur ajoutée pour
l’entreprise : - L’évaluation économique des projets - La
planification budgétaire - Comment gérer un portefeuille de
projets résiduels et issus d’un schéma directeur ? - La ges-
tion des demandes de maintenance et d’évolution de
l’ancien SI - Choisir les projets le plus adaptés
Les outils “standards” à utiliser pour les différentes phases
(niveau de maturité, cartographies, portefeuille projets)
Quelle organisation faut-il mettre en place pour mener un
changement de SI ? Sur quels métiers SI et métier et
quelles instances peut-on mettre en place ?
Plan type de schéma directeur des systèmes d’information
5. Le plan de mise en oeuvre du schéma directeur
Les trois étapes fondamentales du cycle de mise en
oeuvre d’un schéma directeur
Quel planning type ou roadmap ?
Les scénarios de mise en oeuvre
Les freins à traiter
Le pilotage de la mise en oeuvre d’un schéma directeur
La conduite du changement (plan de communication, de
formation et d’accompagnement) et ses différents outils
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6. Les pistes de solutions pour profiter des nouvelles opportunités
Les opportunités technologiques : - Gestion des données
MDM, le BI - Le positionnement des approches intégrées,
de type ERP, CRM, etc - La virtualisation - La mobilité
Les opportunités des nouveaux modes de travail et
d’organisation : - La gouvernance d’un SI - L’organisation
de la DSI - L’urbanisation et l’architecture d’un SI - Centre
de Services Partagés (CSP) et externalisation - Les mé-
thodes agiles - La sécurité du SI - Les référentiels (ITIL,
PMBok, Prince2, Cobit, ISO 27000, eSCM) - La dématéria-
lisation - Web Marketing ou le marketing digital
Les opportunités des nouvelles offres de service : - Le
Cloud Computing - L’externalisation des fonctions d’une
DSI (les développements, la production, le support utilisa-
teurs, la TMA)
7. La validation d’un schéma directeur
La revue du schéma directeur : pourquoi, les thèmes à va-
lider, comment, par qui, sous quel délai ?
L’audit du schéma directeur par un tiers
Le réseautage
Le partage d’expérience et capitalisation
8. Synthèse et débat
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4.5 Gérer la performance du SI
Référence: SPI-05 Durée: 3 jours
Pour améliorer la performance globale du système d'information et le rendre porteur de valeur
pour l’entreprise, la cellule de pilotage doit maîtriser les composantes économiques, organisa-
tionnelles, techniques et humaines liées au contexte de leur organisation. Dès lors, les déci-
deurs informatiques sauront gérer de façon optimale au quotidien le fonctionnement du SI ainsi
que ses évolutions.
Objectifs
Appréhender l’ensemble
des clés de pilotage pour le
SI
Comprendre comment
améliorer en continu la per-
formance technico-
économique du SI
Connaître les sources de
progrès du point de vue éco-
nomique, organisationnel et
technique
Public concerné
Responsables ou directeurs
informatique en charge du
pilotage du système d'infor-
mation
Plan de formation
1ère partie : Aspects économiques - gouvernance et chaîne de
valeur
1. Une démarche globale
Le pilotage du SI par l’analyse de la valeur
Au-delà de la maîtrise des coûts, la création de valeur pour
l’entreprise par le SI
2. Modélisation des activités du SI selon un référentiel tel que
CoBiT ou ITIL®
Instances d’arbitrage des solutions en fonction de l’intérêt
économique avant tout
Prestations, catalogue et facturation de la DSI
3. Outils de traçage de la performance du SI en production
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Pré-requis
Aucun
Points forts
Les clés pour concevoir et
mettre en oeuvre une dé-
marche d'optimisation de la
performance du SI.
Une approche pragma-
tique permettant d'identifier
les principales sources de
progrès au regard de son
contexte.
Indicateurs de suivi et de disponibilité
Plans qualité et sécurité
Tableaux de bord et enquêtes de satisfaction
4. Gestion des applications, vision métier
Coût et valeur ajoutée des projets et des maintenances
Calcul de ROI et de taux de rendement des investisse-
ments
5. Gestion des projets au service des produits à créer ou implan-
ter
Logiciels et progiciels
Architectures techniques
Solutions réseaux et télécoms
6. Achat de prestations informatiques et gestion de la sous-
traitance
Quels créneaux ?
Quelles formes de contrat, d’engagement, de suivi ?
En mode projet (régie, forfait, autres formes)
En processus (TMA, infogérance, ASP)
2ème partie : Aspects organisationnels - passer de la gouver-
nance aux mécanismes opérationnels
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1. Structures et procédures dédiées à la relation avec les maî-
trises d’ouvrage
Pour le suivi, les maintenances et évolutions du SI en pro-
duction
Notion de portefeuille des travaux, de lotissement et de
versions
2. Cadrage et montage des projets en cohérence avec l’approche
économique produits
Méthode et usages de conduite de projets pilotés par les
fonctions métiers à couvrir et les livrables associés
Réduction des risques
Mesure de la qualité et démarche de réception des travaux
3. Procédures et outils d’information documentaire
Implantation aux niveaux des métiers utilisateurs, des ver-
sions applicatives et des configurations techniques
Place du knowledge management pour assurer la pérenni-
té des connaissances
4. Méthode et procédures d’organisation globale du système
d’information
Aspects projets et maintenance
Accompagnement au changement et entretien en continu
des compétences par la formation et le tutorat des acteurs
techniques
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Pistes d’amélioration de la performance individuelle pour le
SI
3ème partie : Aspects techniques - professionnalisme et maîtrise
du SI
1. Solutions globales pour l’entreprise
Basées sur les chaînes et outils d’intégration applicative
et d’informatique décisionnelle : EAI, ETL, BPM...
2. Urbanisation et architectures applicatives au service des solu-
tions globales
Cartographies et outils de développement
Outils de mise au point et de déploiement des solutions
Plates-formes et environnements dédiés
3. Revue des stratégies de pointe en nouvelles technologies pour
le SI
La maîtrise de la RetD pour savoir associer l’état de l’art et
l’innovation dans les solutions proposées
4. Architectures techniques
Serveurs et postes de travail,
Systèmes, réseaux et télécoms
Outils de fiabilisation du SI
Sécurisation des accès
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4.6 Maîtrisez les coûts du SI
Référence: SPI-06 Durée: 2 jours
Dans la recherche du professionnalisme autour des techniques de l'information, la maîtrise des
coûts est désormais un point incontournable. La mise en oeuvre de tous les leviers concourant
à cet objectif est un sujet de préoccupation partagé par l'ensemble des responsables qui sont
en charge du SI.
Objectifs
Identifier les méthodes,
démarches et systèmes de
mesure et contrôle permet-
tant de mieux garantir le suc-
cès d'une démarche d'amé-
lioration des coûts informa-
tique
Savoir identifier et évaluer
les risques financiers
Être en mesure de maîtri-
ser les couts liés au SI
Public concerné
Tout responsable souhai-
tant évaluer le cout réel de
son informatique et les
Plan de formation
1. Identifier le cadre budgétaire et comptable de l'entreprise et les
outils associés
Contrôle de gestion, approches classique et contempo-
raine : ABC, ABB, ABM
Gestion budgétaire et cadre de pilotage à court terme :
budget, priorité et arbitrage
Les outils les plus adaptés pour l'articulation entre le con-
trôle de gestion et la gestion de portefeuille de projets ou
d'affaires
Le mode de financement de la RetD informatique dans
l'entreprise
2. Bâtir une typologie de référence pour les centres de coûts du
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sources d'économie possible
Manager informatique en
charge de la mise en place
d'une politique de maîtrise
des coûts
Pré-requis
Aucun
Points forts
Le passage en revue de
l'ensemble des leviers et
bonnes pratiques permettant
de maîtriser les coûts infor-
matiques.
De nombreux retours
d'expériences de la part de
consultants experts en pilo-
tage des systèmes d'informa-
tion.
ITIL® est une marque de
commerce du Cabinet Office
déposée au Royaume Uni et
auprès d'autres pays.
SI
Les coûts de production : catalogue de services
Les coûts d'infrastructure et l'optimisation des modes de fi-
nancement
Les coûts de recherche et d'évolution du SI
Ramener les coûts informatiques à la valeur du SI
3. Savoir faire une évaluation des risques financiers en vue de les
réduire
Approches complémentaires d'évaluation des risques
Formulation d'une charte d'acceptation et de partage du
risque entre les commanditaires de projets, les donneurs
d'ordre et les sous-traitants
Comment anticiper
Le principe et le calcul des provisions pour aléas dans les
projets
4. Comprendre et utiliser l'approche par l'étude des coûts globaux
Rappel sur l'analyse fonctionnelle
Les coûts d'obtention et d'enrichissement du patrimoine in-
formatique
Les coûts de possession et d'entretien
L'approche par les coûts globaux
5. Définir un plan de réduction des coûts dans un contexte SI
Identification des gisements pour un scénario de plan à
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court terme
Consolidation du plan court terme pour stabiliser les bons
usages et la mobilisation générale autour des coûts du SI
Les indicateurs de mesure du progrès continu
Plan de suivi basé sur les facteurs critiques identifiés pour
un contexte donné ; traduction sous forme de tableaux de
bord de pilotage et de gouvernance
6. Réduire les coûts en mode sous-traitance
Identification des vrais risques et atouts de l'externalisation
d'activités ou de services
Le choix du mode de sous-traitance et de contrat en fonc-
tion du degré de risque
Le cadre de suivi des travaux sous-traités en mode projet
ou en mode processus
Contractualisation et pilotage concerté des facteurs de
risques
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4.7 Élaborer des tableaux de bord pour la DSI
Référence: SPI-07 Durée: 2 jours
Pour respecter les grands principes de gouvernance et analyser précisément l'activité de la DSI
et la performance du SI, il est nécessaire de recourir à des tableaux de bord. Mais qu'attendre
d'un tableau de bord ? Faut-il opter pour une approche "systémique", "fonctionnelle" ou encore
"équilibrée" ? Mesure-t-on de la même façon un département "Etudes" qu'un service dédié à la
production ? Les décisions à prendre doivent-elles porter sur des aspects financiers ? Sur des
délais ?... Autant de questions auxquelles les participants trouveront les réponses au cours de
ce séminaire.
Objectifs
Identifier et maîtriser les
principes de construction de
tableaux de bord
Être capable d'analyser la
performance du SI et la quali-
té des prestations d'une DSI
à l'aide de tableaux de bords
adaptés
Savoir créer des tableaux
de bord directement utili-
sables en entreprise à l'issue
du séminaire
Public concerné
Directeurs du système
Plan de formation
1. Les principes fondamentaux des tableaux de bord
Pourquoi mettre en oeuvre un tableau de bord de la DSI :
qu'est-ce que la gouvernance du SI ?
Les trois préoccupations clés du contrôle : profitabilité,
taux d'utilisation, taux de fonctionnement
Les quatre composantes de la gouvernance du SI : opéra-
tion.évolution.produit.services
L'art de bien gérer les investissements :
La gestion de programme, des engagements, du porte-
feuille
L'utilisation des tableaux de bord pour gérer, contrôler, dé-
cider, anticiper
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d'information souhaitant réa-
liser des tableaux de bord
pour suivre l'activité du SI
Tous les acteurs de la DSI
devant produire des tableaux
de bord
Pré-requis
Aucun
Points forts
L'apport de bonnes pra-
tiques pour mesurer l'activité
et la performance du sys-
tème d'information.
La présentation d'une mé-
thodologie d'identification des
indicateurs les plus perti-
nents au regard de son con-
texte.
Les retours d'expérience
de consultants spécialistes
du pilotage des systèmes
d'information.
Un atelier est consacré à
la présentation des tableaux
de bord des participants vo-
lontaires pour commentaires
et recommandations.
2. Les étapes et les principes de construction
Définition du tableau de bord informatique : objectifs, ca-
ractéristiques, propriétés
Le périmètre du tableau de bord de la DSI
Les principes d'un pilotage efficace
Différentes méthodes de construction, avantages et incon-
vénients respectifs
Identifier les indicateurs de performance les plus pertinents
Le tableau de bord générique et ses indicateurs
Les sources d'information
3. Les erreurs à éviter dans la construction de votre tableau de
bord
Votre tableau de bord est-il en phase avec vos objectifs ?
Aligner le pilotage de l'informatique et le pilotage d'entre-
prise
Passer d'une logique "technicienne" à une logique
"d’entreprenariat"
Les indicateurs dépourvus de signification
Interpréter les indicateurs, le système de décision - action
et la gestion des alertes
Mesurer les coûts cachés et les sources d'improductivité
Les ratios de comparaison type (benchmarking)
Le format des informations
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4. Construction du tableau de bord de la Direction des Systèmes
d’Information
Élaboration d'un tableau de bord standard
Le tableau de bord des Etudes et Développements
Le tableau de bord de la Production et Exploitation
Le tableau de bord des Services aux clients.utilisateurs
5. Le tableau de bord du fonctionnement interne de la DSI
Comment piloter efficacement les activités de support de la
fonction informatique : la roadmap ?
Quels tableaux de bord pour les Études, la Production, le
Service Utilisateurs ?
La gestion des achats et de la sous-traitance
Le suivi des actifs informatiques
La gestion des ressources humaines et des compétences
Les principaux indicateurs du tableau de bord interne à la
DSI
Spécificités d’un SI externalisé
6. Le tableau de bord informatique pour la Direction Générale
Comment sensibiliser les responsables métiers aux enjeux
des nouvelles technologies ?
Une vision transversale opposée à l'approche verticale tra-
ditionnelle
Comment et quand faut-il communiquer avec sa Direction
Générale ?
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Les préoccupations et les messages à faire passer à la Di-
rection Générale
Les principaux indicateurs du tableau de bord informatique
pour la Direction Générale
7. Le tableau de bord prospectif (“balanced scorecard” ou BSC)
Les principes fondateurs du tableau de bord prospectif
Les quatre dimensions : financière, client, processus in-
ternes, innovation
Les apports de la BSC pour la fonction informatique
8. La mise en place des tableaux de bord
La démarche de mise en oeuvre
Les acteurs incontournables
Exploiter les référentiels de processus (CobiT, ITIL, CMMI)
Les ressources nécessaires
Aligner le pilotage de l'informatique et le pilotage d'entre-
prise
Mettre en place une démarche d'amélioration continue de
vos tableaux de bord
Premier bilan : Votre plan d’action
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4.8 Elaborer un plan de continuité et de reprise
après sinistre
Référence: SPI-08 Durée: 2 jours
La continuité des activités est plus que jamais au coeur de la préoccupation des entreprises et
des instances de réglementation. Bien au-delà de la dimension informatique à laquelle il est
trop souvent confiné, un Plan de continuité des activités (PCA) est avant tout centré sur les mé-
tiers, et vise à assurer la robustesse de l’entreprise face à tout type de risque opérationnel.Ce
séminaire donne les clés pour prendre en compte toutes les dimensions de la continuité des
activités, puis concevoir et mettre en oeuvre son PCA. Elle s’appuie sur les meilleures pratiques
en vigueur et sur la dernière norme ISO 22301.
Objectifs
Évaluer les risques et en-
jeux de la reprise après si-
nistre et de la continuité de
service
Élaborer les plans répon-
dant aux besoins de
l’entreprise dans ce domaine
Connaître les méthodes et
outils pour choisir le type de
site de reprise et réussir les
projets
Sélectionner les technolo-
Plan de formation
1. Les risques et enjeux de la continuité de service
Les enjeux de la continuité de service
Les différentes catégories de menaces (sinistres naturels,
incidents techniques majeurs, services publics…)
Les contraintes réglementaires devenues exigences : re-
commandations ISO, normes Bâle II, contrats
d’assurances…
Comment garder des coûts acceptables par rapport aux
besoins exprimés ?
Des tests réguliers pour garantir la pérennité et l’efficacité
des plans de continuité de service
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gies, architectures et solu-
tions les plus pertinentes
Connaître les meilleures
pratiques et bâtir un budget
réaliste
Appliquer d’une manière
pragmatique les recomman-
dations de la norme ISO
22301 :2012
Public concerné
Directeurs du système
d’information
Responsables de la sécu-
rité informatique et télécom-
munications des entreprises
Chefs de projet en charge
du plan de continuité de ser-
vice.reprise après sinistre
Architectes en charge du
choix des solutions de re-
prise
Directeur des risques
Pré-requis
Aucun
Points forts
Les clés pour concevoir et
mettre en oeuvre un PCA
Les concepts clés
Définitions et modèles de plans de continuité de ser-
vice.des activités (PCA) et de plans de reprise après si-
nistre (PRA)
Sur quelles bases choisir des objectifs de temps de reprise
(RTO), de point de reprise (RPO) et de temps de reprise
du réseau (NTO) ?
Les classes de services permettent de prendre en compte
la criticité des activités et des processus
Quel(s) site(s) de reprise pour répondre aux différents be-
soins et contraintes ?
Positionner le plan de reprise après sinistre d’une entre-
prise avec le modèle de maturité
Les technologies de base indispensables
2. Les fondations technologiques et fonctionnelles de la reprise
après sinistre
La démarche d’amélioration continue proposée dans la
cadre de la norme ISO 22301 :2012
Établissement d’une analyse d’impact sur les activités
(BIA, activités critiques, mesure des risques, coûts)
Constitution du « business case » : l’estimation des be-
soins et des ressources
Bâtir un plan de continuité de service (objectifs de reprise,
portée du plan, procédures, priorités…)
Le caractère indispensable des tests et mises à jour du
plan
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efficace.
Une approche pragma-
tique permettant d'identifier
les meilleures solutions au
regard de son contexte.
Les outils pour bâtir un
budget réaliste.
Les retours terrain de con-
sultants experts.
Les recommandations
pour appliquer les normes en
vigueur (ISO 22301 : 2012,
BS 25999).
Les sites de reprise
Les types de sites de reprise suivant les degrés
d’opérationnalité (actif.passif), les niveaux
d’investissement, etc.
Choisir entre une externalisation ou un développement en
interne du site de reprise
Quelle distance entre sites ? Dizaines, centaines ou mil-
liers de kilomètres ?
La problématique des équipements du site de reprise
Les architectures de continuité de service
Connaître les technologies de reprise après sinistre
Comment répondent-elles aux objectifs de temps de re-
prise et de point de reprise ?
Impact des contraintes opérationnelles et de distance sur
le choix des technologies
Quels sont les types de solutions de sauve-
garde.restauration adaptés ?
Les miroirs et techniques de réplication de données (syn-
chrone, asynchrone) sont devenus incontournables
Considération des solutions d’archivage (bases de don-
nées, messagerie, données patrimoniales.)
Quelles fonctionnalités pour les serveurs : clustering, load
balancing, NAS, etc. ?
Traitement des réseaux LAN, SAN et des chemins mul-
tiples
Présentation des architectures multi-sites
Cas concrets d’utilisation de technologies et de méthodes :
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disque-à-disque, virtualisation, ILM, classes de service et
accords de niveaux de service (SLA)
3. Formalisation communication et entrainement
Le plan de gestion de crise et de communication
La cellule de crise et les procédures associées
Les procédures à prévoir dans le cadre du plan de secours
informatique et la reprise d'activité informatique
Le plan de continuité des opérations, formalisation des
procédures métiers. Exemple de procédure de secours
Les plans de formation et la sensibilisation des utilisateurs
Le plan de tests et d'entrainement. La préparation, le suivi
et le retour d’expérience. Les documents à prévoir (proto-
cole de test, fiche de tests, etc.)
La mise en place de procédures et les moyens de suivi et
maintien en condition opérationnel du PCA
4. Les méthodes et outils pour réussir les projets
Les meilleures pratiques et plusieurs cas réels
Les méthodes d’appréciation des risques (normes ISO
31000, ISO 27005, méthode EBIOS de l’ANSSI, Méthode
MEHARI du Clusif)
Un exemple de plan de reprise après sinistre
Pratiques pour garantir la cohérence des données
Méthodes et outils des projets de continuité de service
Les bonnes pratiques pour obtenir l’expression des be-
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soins
Les outils pour réaliser l’analyse d’impact sur les activités
Utiliser la méthode des scénarii
Contrôler la qualité de service : outils de mesure et ta-
bleaux de bord
Intérêt des modèles ITIL et CobiT pour la continuité de
service
Les composants d’un budget de continuité de service
Éléments pour comparer les coûts des différentes architec-
tures
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4.9 Élaborer un plan de secours informatique
(PSI)
Référence: SPI-09 Durée: 2 jours
Le plan de secours informatique (PSI) qui est en réalité le volet informatique d’un plan de conti-
nuité ou de reprise d’activité (PCA.PRA) prévoit le scenario du pire, telle que la destruction d’un
Datacenter par exemple. Les équipes en charge de l’élaboration d’un PSI doivent réfléchir à la
mise en oeuvre des moyens techniques, organisationnels et humains qui permettront à
l’entreprise de poursuivre son activité dans les meilleures conditions possibles en cas de si-
nistre. Ce séminaire de 2 jours qui passe en revue tous les aspects d’un plan de secours infor-
matique, fournit aux participants des clés et des méthodes qui leur permettront, de retour dans
leur entreprise, d’élaborer ou d’améliorer leur PSI.
Objectifs
Comprendre comment
concevoir et suivre une dé-
marche appropriée de con-
ception d’un plan de secours
informatique dans le cadre
de la mise en oeuvre d’un
Plan de Continuité d’Activités
Acquérir une démarche
méthodologique simple et
efficace
Savoir réaliser l'étude
technique et fonctionnelle qui
mènera à la mise en oeuvre
Plan de formation
1. Introduction
Objectifs de la formation
La place du plan de secours informatique dans le cadre du
Plan de continuité d’activités
2. L’organisation
Le comité de crise
La cellule de coordination
Les équipes d’intervention
Les services utilisateurs
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du PSI
Public concerné
Directeur du système
d’information
Responsable sécurité des
systèmes d’information
Responsable PCA
Responsable des risques
Responsable de
l’organisation
Pré-requis
Aucun
Points forts
Une approche méthodolo-
gique participative permettant
des échanges entre les parti-
cipants et le formateur sur
des retours d’expériences
concrets : le formateur ac-
compagne des responsables
de la continuité d’activité de-
puis plusieurs années dans
l’accomplissement de leurs
missions.
Le support de formation
est utilisé pour présenter les
éléments théoriques et les
2. Les documentations
De communication
De mise en oeuvre
De gestion
De contrôle
3. Les solutions de secours informatiques
Typologies et moyens de secours
Types de mise en oeuvre
Préparation
4. Les solutions de secours informatiques
Typologies et moyens de secours
Types de mise en oeuvre
Préparation
5. Les solutions de secours de la téléphonie
Le raccordement au réseau
Les moyens téléphoniques de secours
Le routage
6. Le sauvetage des locaux et équipements
7. Les sauvegardes et restaurations
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applications pratiques. Le
support est adapté au con-
texte actuel et aux obliga-
tions réglementaires en vi-
gueur.
Des documents annexes
illustrent les cas concrets
abordés durant la formation.
Les types de sauvegarde (physiques, logiques, complètes,
incrémentales, applicatives, journalisations)
Les techniques de duplication, de sauvegarde et de res-
tauration
Les architectures
8. Le secours des impressions
9. Le secours des accès au réseau internet
Le raccordement
Le reroutage
10. Le contrat de secours
Objet
Nature détaillée des prestations
Procédure de déclenchement
Conditions de fonctionnement
Logistique
Tests et répétitions
Gestions de priorités
Engagements et responsabilités
Aspects financiers
Évolutions
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4.10 Innover pour une DSI - Comment procéder
concrètement
Référence : SPI-10 2 jours
Les entreprises misant chaque jour davantage sur les évolutions à valence technologiques pour
améliorer leurs performances, les DSI vont irrémédiablement voir leurs missions et leurs res-
ponsabilités évoluer. On n’attend plus seulement d’elles de s’aligner sur la stratégie de
l’entreprise mais aussi, et c’est un changement aussi majeur qu’incontournable, de contribuer
elles-mêmes à cette stratégie. Conséquence directe de cette évolution de fond, les DSI vont
devoir très rapidement mettre en place des processus, des outils et des équipes en charge
d’innover. Mais comment le faire ? Comment une DSI peut-elle innover ? Dans quels domaines
? Avec quels résultats ? Quelles sont les meilleures pratiques ? Et les pièges à éviter ? Autant
de sujets qui sont couverts par ce séminaire de 2 jours.
Objectif
Comprendre ce qu’est
innover pour une DSI
Disposer d’une large pa-
lette de dispositifs
d’innovation
Découvrir les meilleures
pratiques d’innovation en
s’appuyant sur des expé-
riences opérationnelles
Découvrir les méthodes
Plan de formation
1. Les technologies IT et leur importance stratégique
La multiplicité des technologies et des innovations en in-
formatique
L’évolution des besoins des entreprises
La compétitivité et l’innovation, la concurrence
Les nouveaux « business models » possibles
2. Le nouveau rôle de la DSI
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éprouvées de mise en place
de dispositif d’innovation.
Public concerné
Directeur du système
d'information ou leur adjoint
Directeurs de l’innovation
(en poste ou en prise de
fonction)
Pré-requis
Aucun
Points forts
Un séminaire conçu et
animé par des consultants
experts en organisation de
la DSI et en innovation
Des exposés illustrés de
nombreux retours
d’expériences qui favorisent
l’identification de solutions
efficaces
Une synthèse claire des
bonnes pratiques appli-
cables selon votre contexte
sera facile à réaliser
En découlera un plan
d’actions réaliste et immé-
Améliorer sa propre performance
Contribuer à la valeur de l’entreprise
Les thématiques facteurs de changement que doit maitri-
ser la DSI
La nécessité d’information et de formation des collabora-
teurs de la DSI
Débat : la DSI doit-elle avoir le leadership sur l’innovation
?
3. Les dispositifs d’innovation
Les 3 types d’innovation
Les dispositifs
Les conditions de réussites de l’innovation Rôle et mis-
sion de chaque dispositif
Les profils pour chaque dispositif
Le dimensionnement des dispositifs (ex de la veille tech-
nologique)
L’écosystème et partenariats d’un point de vue financier
et juridique (startup, pôles de compétitivité, monde aca-
démiques, ...)
L’importance fondamentale des réseaux
Les sources d’information (Media spécialisés, cabinets
d’analystes, publications, livres blancs, conférences,
Webcasts, présentations de solutions par les acteurs du
marché)
Les outils de l’innovation
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diatement opérationnel
4. Méthodes de réalisation, de mise en oeuvre, d’amélioration et
d’adaptation continue de processus d’innovation
Mettre en place un dispositif d’innovation (ex : une cellule
de veille, xxx)
Les processus de chaque dispositif d’innovation
Structurer et classer l’information
Savoir sélectionner et proposer des innovations ou de
nouvelles technologies
Informer et former la DS
Informer et former les métiers
Trouver et sélectionner des projets pilotes
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5 Strategie digitale
5.1 Réussir la transformation digitale de l'en-
treprise
Référence: DIGI-01 Durée: 2 jours
Le digital touche toutes les fonctions de l’entreprise, il est un des leviers d’innovation et de dé-
veloppement et défait les silos par direction.
L’entreprise n’a plus le choix : nécessité de s’adapter à une nouvelle économie connectée,
prendre de l’avance dans un environnement mouvant. Cette formation répond aux besoins des
dirigeants qui souhaitent aborder la transformation digitale de leur entreprise ou de leur busi-
ness unit.
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Objectifs
■Comprendre les enjeux de
la transformation digitale de
l'entreprise.
■ Acquérir une vision d'en-
semble de la transformation
digitale et des compétences
clés.
■ Actionner les leviers orga-
nisationnels, managériaux et
humains.
■ Repenser son Business
Model à l'heure du digital.
Public concerné
■Dirigeant, Responsable
Stratégie.
■ Responsable Business
Unit, Responsable Commer-
cial ou marketing.
■ Consultant, et toute per-
sonne en charge de la trans-
formation digitale de
l’entreprise.
Pré-requis
Aucun
Plan de formation
1. Cerner les enjeux de la transformation digitale
■Analyser les tendances d'une économie en mutation.
■ Clarifier le rôle des technologies digitales : mobile, médias so-
ciaux, analytics, cloud computing, objets connectés.
■ Améliorer la connaissance des clients : E-CRM et Big data.
■ Viser la convergence des fonctions marketing, vente, relation-
client (vision 360° et mutlicanal).
■ Mesurer les enjeux pour les DSI : sécurité, BYOD, digital work-
place…
2. Identifier et développer les nouvelles compétences digitales
■Intégrer l'évolution et l'apparition de nouveaux métiers : Com-
munity Manager, Chief Data Officer, Data Scientist…
■ Situer le rôle de la fonction RH dans la transformation digitale
de l'entreprise.
■ Favoriser l'utilisation des médias sociaux, des outils collabora-
tifs, du réseau social d'entrepris.
3. Élaborer et déployer une stratégie digitale
■Les stratégies de transformation digitale : globale, par étape et
par fonction, spin-off.
■ Impliquer les consommateurs et les clients dans l'entreprise :
co-innovation, medias sociaux…
■ Situer le degré de maturité de son entreprise face à la trans-
formation digitale.
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Points forts
exemples de transformation
digitale.
stimuler la réflexion indivi-
duelle.
échanges de bonnes pra-
tiques tout au long de la for-
mation pour accélérer l'ap-
propriation des contenus.
■ Repenser son Business Model à l'heure du digital.
■ Les approches disruptives : Mobile first, Lean start-up, Groth
hacking.
4. Digitaliser le management et l'organisation : les clés du succès
■Identifier les facteurs-clé de succès dans un projet de transfor-
mation numérique.
■ Fluidifier les process et accélérer les prises de décision.
■ Préparer au nouveau rôle des managers : passer du manage-
ment au leadership.
■ Instaurer un dispositif de gouvernance digitale.
■ Digitaliser l'état d'esprit de l'entreprise.
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5.2 Intégrer le digital dans vos produits et ser-
vices
Référence: DIGI-02 Durée: 1 jour
Aujourd’hui, le digital bouleverse tous les secteurs d’activités. Le digital est à la fois un risque,
pour des acteurs traditionnels, d’être bousculés dans leur business model par des nouveaux
entrants qui viennent capter une partie de la valeur de la chaîne de valeur. C’est aussi une for-
midable opportunité de repenser l’expérience client. Dans une économie basée sur la connais-
sance, l’échange et le traitement d’informations global et en temps réel sont au cœur de la
chaîne de valeur. Cette formation va vous permettre de découvrir et mettre en œuvre une dé-
marche pragmatique et opérationnelle pour proposer à vos clients une expérience plus riche et
cohérente mêlant activité traditionnelle et digital.
Objectifs
■Explorer les possibilités of-
fertes par le digital.
■ S’inspirer par l’exemple
des ruptures induites par le
digital.
■ Identifier les opportunités
offertes par le digital pour
enrichir l’expérience de vos
clients dans vos produits et
vos services.
.
Plan de formation
1. Découvrir comment la technologie digitale impacte les produits,
services et les business models
■Les technologies digitales par l’exemple : mobiles, bornes, ta-
blettes, moyens de paiement mobiles, réalité augmentée, 3D,
objets connectés, impression 3D…
■Les usages du digital par l’exemple : •médias sociaux, plate-
formes collaboratives, intermédiation, accès à l’information,
crowdsourcing, communautés en ligne, comparateurs…
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Public concerné
■Responsable innovation.
■ Responsable digital.
■ Chef de produit ou service,
responsable marketing
■ Chef de projet innovation,
chef de projet de dévelop-
pement.
■ Directeur Marketing & Stra-
tégie.
■ Directeur R&D.
■ Dirigeant de PME.
■ Responsable communica-
tion.
Pré-requis
Aucun
Points forts
anorama des techno-
logies, usages et business
model digitaux comme
source d’inspiration pour les
participants.
simple mise au point par nos
experts, pratique et outillée,
pour identifier de manière
■Les business models du digital par l’exemple : comment le nu-
mérique rompt les chaînes de valeur traditionnelles : •freemium,
intermédiation, mutualisation, partage, consommation collabora-
tive…
Mise en situation
La révolution digitale : analyse de cas
2. Pratiquer une démarche originale en 4 étapes pour imaginer le
"parcours digital du client"
■Se mettre dans "la peau du client" : le parcours client.
■ Imaginer les produits et services du futur : pratiquer l’outil du
futur idéal.
■ Identifier les fonctionnalités et technologies digitales appro-
priées à mon contexte.
■ Réaliser un mapping des attentes du client avec les fonctions et
solutions digitales existantes.
■ Réaliser une cartographie de vos services et applications digi-
tales dans la "matrice d’expérience digitale du client".
■ Initier votre "matrice d'expérience digitale".
Mise en situation
Étude de cas : matrice d'expérience digitale
3. Construire votre plan d'actions digital
■Élaborer votre plan d’actions digital par la pratique de 2 outils :
•la matrice "valeur . efforts" pour trier vos idées par le potentiel de
création de valeur.
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créative les sources de va-
leur digitales.
et service pour s'entraîner.
quelle que soit votre activité.
séance, par les participants,
dans leur environnement sur
les produits, services et busi-
ness models de leur entre-
prise ou organisation.
• La "chaîne de valeur" pour identifier le potentiel de création de
nouveaux business models.
Mise en situation
Étude de cas : plan d'actions digital
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5.3 RH : accompagner la transformation digi-
tale de votre entreprise
Référence: DIGI-03 Durée: 1 jour
Plusieurs études montrent que les responsables des ressources humaines en Europe négligent
l’impact de la digitalisation, tant sur les pratiques RH que sur les dimensions organisationnelles.
Or, digitaliser les pratiques RH n’est plus une option mais un impératif. C’est aussi un état
d’esprit car :
■ Le digital ouvre vers une nouvelle organisation du travail et des gisements de performance ;
■ Le digital s’installe dans les modes de fonctionnement et processus RH (recrutement, forma-
tion ; gestion des talents, Workforce Management, …) ;
■ Le digital modifie tous les métiers et les fonctions de l’entreprise ;
■ Le digital transforme nos habitudes, nos modes de travail et de communication ;
■ Le digital implique un changement de posture du manager et une évolution de la culture ma-
nagériale.
Cette formation permettra à tout acteur de la fonction RH de comprendre les enjeux de la digita-
lisation et de situer le rôle de la Fonction RH dans l’accompagnement de ces transformations. Il
lui permettra d’identifier les compétences digitales requises demain, de diagnostiquer la culture
de son entreprise et les pratiques RH actuelles et d’identifier des pistes de travail prioritaires
pour initier les changements.
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Objectifs
■Repérer les impacts de la
digitalisation sur la stratégie,
l'organisation du travail, les
emplois et les compétences,
les modes de communica-
tion, de coopération et de
management.
■ Diagnostiquer la maturité
digitale de son organisation
et accompagner les change-
ments.
■ Se doter d’un référentiel de
compétences digitales pour
réussir demain.
■ Innover et digitaliser ses
pratiques et processus RH
(recrutement, mobilité, forma-
tion, "HR analytics", commu-
nautés de pratiques, etc.)..
Public concerné
■DRH, RRH, Chef de Projets
RH, Responsable Digitalisa-
tion ou cadre de la fonction
RH souhaitant avoir une vue
d’ensemble sur les impacts
du digital sur la fonction RH
et mettre en œuvre la trans-
formation digitale dans leurs
organisations ou domaines
Plan de formation
1. Identifier les enjeux et les impacts du digital sur l’entreprise
■Le digital : une question de survie ?
■ Analyser les macro-tendances (technologiques, sociétales, gé-
nérationnelles…) et identifier leurs impacts sur l'entreprise et les
business models. Quelles opportunités ? Quels points de vigi-
lance ?
■ Clarifier le vocabulaire (numérique, digital, big data, BYOD,
cloud, etc.).
■ En quoi le digital transforme nos modes de fonctionnement, nos
styles de management, le rapport au travail, les relations entre les
individus, etc.
2. Situer le rôle de la Fonction RH dans la transformation digitale
de l’entreprise
■Identifier les compétences digitales pour demain.
■ Accompagner les managers dans leur changement de rôle et
de posture vis-à-vis des équipes.
■ Favoriser l’utilisation des médias sociaux et des outils collabo-
ratifs au sein de l’entreprise.
■ Mettre en place des accords ou règles du jeu (droit à la décon-
nexion, etc.).
■ Diagnostiquer la culture de son organisation et prioriser les
chantiers.
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de compétences RH
Pré-requis
Aucun
Points forts
stimuler la réflexion indivi-
duelle.
échanges de bonnes pra-
tiques tout au long de la for-
mation pour accélérer
l’appropriation des contenus.
découvrir les médias sociaux
et appuyer la pédagogie
(murs digitaux, quiz en ligne,
mind-mapping, forum pour
les questions, etc.).
3. Identifier les impacts sur les processus RH
■Le recrutement digital (sourcing, e-réputation, marque em-
ployeur, e-éthique).
■ La communication digitale et régulation sociale (opportunités et
risques juridiques).
■ La formation à l’ère du digital (vers une ingénierie de formation
multimodale).
■ Capitalisation et transfert des savoirs et savoir-faire (commu-
nautés de pratiques et KM 2.0).
■ Gestion des performances et des talents (nouveaux critères et
opportunités générées par les SIRH).
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5.4 Knowledge Management, capitalisation et
partage des savoirs à l'ère du digital
Référence: DIGI-04 Durée: 2 jours
La gestion et le partage des connaissances (Knowledge Management ou KM) sont des enjeux
clés pour le développement et la pérennité de l'entreprise.
À l'issue de cette formation KM, les participants auront acquis une méthodologie leur permettant
de mettre en place et de faire vivre cette démarche en interne.
Ils sauront identifier, capitaliser et transférer les savoirs stratégiques, en tirant parti des nou-
veaux outils Web 2.0 pour faciliter et démultiplier la mise en œuvre et l’implication des différents
acteurs.
Cette formation au Knowledge Management est l’occasion d’explorer les usages des médias
sociaux (wiki, blog, réseau social, …)
Objectifs
Identifier les modes
de capitalisation et de
transfert des connais-
sances.
Acquérir les mé-
thodes pour mener à
bien une capitalisa-
tion des savoirs clés :
identifier, modéliser,
Plan de formation
1. Poser des bases communes
Comprendre les enjeux de la transmission des "connais-
sances" au sein de son entreprise.
Clarifier les notions (savoir, savoir-faire, compétences, in-
formation, connaissances, capital intellectuel…).
Du KM traditionnel à l’émergence du KM2.0.
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recueillir, formaliser,
exploiter, faire vivre.
Définir les conditions
de réussite : évaluer
et reconnaître les
contributions, animer
les communautés de
pratiques, organiser
le tutorat, etc.
Public concerné
■ Responsable RH, DRH
ou personne missionnée
dans le développement du
capital humain.
Responsable opérationnel
(directeur, manager) et.ou
expert responsable du main-
tien du capital expertise.
Community manager de-
vant animer la capitalisation
et la transmission des con-
naissances.
Pré-requis
Aucun
Points forts
Toutes les techniques de
la capitalisation et du KM
immédiatement réutili-
2. Repérer les connaissances clés à capitaliser et à transférer
Se doter de la démarche Cergos K3M :
1 ère étape : construire la cartographie.
2 ème étape : analyser la cartographie en repérant le ni-
veau de maîtrise (au sens de l’entreprise) des champs de
connaissances.
3 ème étape : définir son plan d’actions.
3 Enrichir les actions du Knowledge Magagement avec les mé-
dias sociaux : l’émergence du KM2.0
Repérer les leviers de transformation.
Concrètement, qu'est-ce que le KM2.0 ?
4. Mettre en œuvre concrètement les modes de capitalisation et
de transfert des connaissances
La capitalisation par interview.
Une alternative : utiliser le tutorat ou compagnonnage pour
capitalise.
Créer une base de connaissances.
Co-capitaliser à travers un wiki.
Diffuser l’expertise à travers un Blog.
Mettre en place une communauté de pratiques.
5. Réussir son projet KM
Prendre en compte les 4 dimensions clés : culturelle, stra-
tégique, structurelle et technologique.
Identifier et lever les réticences et résistances ?
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sables par les participants
(grilles d'entretiens de re-
cueil de la connaissance,
outils de cartographie des
connaissances, etc.).
Des temps d'entraîne-
ment et d'échanges de
bonnes pratiques. Les
participants conduisent
des entretiens de recueil
de savoirs et s’entraînent,
au travers d’études de
cas à choisir les bons ou-
tils. Ils se familiarisent, de
manière interactive, avec
des outils du Web 2.0.
(wiki, Blog, réseau d'ex-
perts…).
Mobiliser et reconnaître les contributeurs.
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5.5 Manager, développer la culture digitale
Référence: DIGI-05 Durée: 2 jours
Le digital fait une incursion massive dans les entreprises. Tout le monde ne réagit pas de la
même façon face aux outils associés. Certains rencontrent des difficultés à les utiliser. Pour
obtenir de leur part l'utilisation des différents outils, il est nécessaire de les accompagner. Il faut
qu'ils y trouvent du sens et s'engagent dans un mouvement de partage et de don dans l'entre-
prise. Le rôle du manager prend toute son importance pour développer la culture digitale dans
l'entreprise. L'objectif de cette formation est de lui fournir les outils pour réussir.
Objectifs
Identifier les difficultés
rencontrées par les salariés
face au digital.
Lever les difficultés asso-
ciées à l'utilisation du digital.
Montrer les apports du
digital pour gagner en effica-
cité et en confort de travail.
Montrer les écueils éven-
tuels du digital pour s'en pro-
téger.
Public concerné
Tout manager d'une en-
Plan de formation
1. Identifier les outils du digital et leur valeur ajoutée
Intranet, extranet.
Panorama des média sociaux : réseaux ; blogs ; forums...
Identifier leurs notoriétés, leurs utilisations, leur image.
2. Accompagner les salariés dans la révolution digitale
Le déroulement du processus d'appropriation du change-
ment.
Démontrer la volonté claire de la direction d'utiliser ces ou-
tils efficacement pour le bien collectif.
Les résistances au changement et les actions à mener.
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treprise où le digital s'im-
pose.
Chef de projet dans le do-
maine du digital.
Pré-requis
Aucun
Points forts
Cette formation s'appuie
sur des exemples d'entre-
prise ayant développé la cul-
ture du digital en interne.
Cette formation permet,
par l'échange de bonnes pra-
tiques de lever les craintes
face au digital dans son en-
treprise.
Démonstration de la né-
cessité évidente du besoin
d'un accompagnement des
personnes dans ce change-
ment de culture.
3. Connaître les réticences des acteurs à utiliser les outils digi-
taux
Les acteurs eux mêmes :
Connaissance des outils ;
Ce qui va être vu et partagé : degré de confidentialité ;
La déshumanisation des rapports entre personnes.
Les managers :
Leur rôle dans un contexte digital ;
Les évaluations des équipes : quand les personnes
peuvent être évaluées sur Linkedin par exemple
(badges Mozilla) ;
Laisser le pouvoir à d'autres.
4. Distinguer ce qui peut être digitalisé de ce qui ne peut l'être
Donner et recevoir : le principe de l'échange entre per-
sonnes.
Que donne-t-on ?
Qu'échange-t-on ?
Les erreurs à éviter.
Le professionnel et le personnel.
L'accès direct donné aux clients.
5. Charte, formation… créer les outils pour garantir l'appropriation
des outils digitaux par les salariés
Établir une charte interne d'utilisation des outils du digital.
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Créer une antenne répondant aux questions sur ce qui est
permis ou non.
Former les personnes à l'utilisation des outils.
Repenser l'organisation pour s'adapter à ces nouvelles fa-
çons de travailler.
6. Déployer les outils pour engendrer le partage
Montrer par des exemples les apports du partage.
Prendre l'exemple du Knowledge Management et ses bien-
faits.
Rassurer sur les outils.
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5.6 DSI : Intégrer la transformation digitale de
l'entreprise
Référence: digi-06 Durée: 2 jours
Sous les effets conjugués de l’évolution des usages, de la mobilité et de la dématérialisation
tout azimut, il se dessine une nouvelle donne pour la DSI. Elle doit devenir le "partenaire numé-
rique" de l'entreprise en lui permettant de saisir les opportunités business de la digitalisation. En
abordant les points essentiels d'une transformation digitale réussie du SI, cette formation vous
permettra de relever le défi !
Objectifs
Comprendre les principes,
les enjeux et les défis de la
transformation Digitale du SI
Situer le rôle et les atten-
dus de la DSI
Identifier les propositions et
les solutions d'une DSI Digi-
tale
Public concerné
DSI, Directeur et respon-
sable informatique
Chef de projet informa-
tique
Toute personne devant
Plan de formation
1. Comprendre la transformation digitale du SI
Une transformation du backoffice au client.
Comparer vitesse industrielle et vitesse numérique.
Coopération digitale interne.
Digitaliser les services clients.
Un levier de différenciation.
La création de valeur par le SI.
Digitaliser le poste de travail.
Le collaborateur numérique.
La mobilité : omnicanaux et multi-devices.
Gérer les flux et les débits.
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appréhender une transforma-
tion digitale.
Pré-requis
Connaissances d'Internet et
des enjeux posés par les
nouvelles technologies
d'échange, de communica-
tion et de partage
Points forts
Cette formation s'appuie
sur des exemples d'entre-
prise ayant développé la cul-
ture du digital en interne.
Cette formation permet,
par l'échange de bonnes pra-
tiques de lever les craintes
face au digital dans son en-
treprise.
Démonstration de la né-
cessité évidente du besoin
d'un accompagnement des
personnes dans ce change-
ment de culture.
Contrôler l'information.
Les impacts réglementaires.
2. La DSI et l'entreprise digitale
Mettre le SI au cœur de la création de valeur numérique.
Les leviers de la transformation et les modèles associés.
Fédérer les initiatives et définir une cible intégrée.
La sécurité et entreprise digitale.
Adapter le SI au BYOD, aux RSE et à la mobilité.
Intégrer des solutions Cloud et SaaS.
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5.7 Les fondamentaux du digital et des ré-
seaux sociaux
Référence: digi-07 Durée: 2 jours
Sous les effets conjugués de l’évolution des usages, de la mobilité et de la dématérialisation
tout azimut, il se dessine une nouvelle donne pour la DSI. Elle doit devenir le "partenaire numé-
rique" de l'entreprise en lui permettant de saisir les opportunités business de la digitalisation. En
abordant les points essentiels d'une transformation digitale réussie du SI, cette formation vous
permettra de relever le défi !
Objectifs
Comprendre les principes,
les enjeux et les défis de la
transformation Digitale du SI
Situer le rôle et les atten-
dus de la DSI
Identifier les propositions
et les solutions d'une DSI
Digitale
Public concerné
DSI, Directeur et respon-
sable informatique
Chef de projet informa-
tique
Toute personne devant
Plan de formation
1. Comprendre la transformation digitale du SI
Une transformation du backoffice au client.
Comparer vitesse industrielle et vitesse numérique.
Coopération digitale interne.
Digitaliser les services clients.
Un levier de différenciation.
La création de valeur par le SI.
Digitaliser le poste de travail.
Le collaborateur numérique.
La mobilité : omnicanaux et multi-devices.
Gérer les flux et les débits.
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appréhender une transforma-
tion digitale.
Pré-requis
Connaissances d'Internet et
des enjeux posés par les
nouvelles technologies
d'échange, de communica-
tion et de partage
Points forts
Une formation répondant
aux besoins spécifiques des
managers en charge de l'in-
formatique.
Des retours d'expériences
et des cas concrets de trans-
formation digitale dans diffé-
rents métiers.
Des ateliers pour s'appro-
prier les points clés.
Contrôler l'information.
Les impacts réglementaires.
2. La DSI et l'entreprise digitale
Mettre le SI au cœur de la création de valeur numérique.
Les leviers de la transformation et les modèles associés.
Fédérer les initiatives et définir une cible intégrée.
La sécurité et entreprise digitale.
Adapter le SI au BYOD, aux RSE et à la mobilité.
Intégrer des solutions Cloud et SaaS.
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6 Méthodes Statistiques
6.1 Methodes Statistiques usuelles
Référence: STAT-01 Durée: 2 jours
Objectifs
Réviser ou acquérir les con-
cepts statistiques fondamen-
taux (statistiques descriptives
et statistiques inférentielles),
comprendre et mettre en
oeuvre les principales
méthodes de statistiques
usuelles
Public concerné
Toute personne susceptible
d’exploiter et d’analyser sta-
tistiquement des données,
quel que soit son secteur
d’activité.
Pré-requis
Il est souhaitable de maîtriser
les concepts mathématiques
tels que racine carrée,
Plan de formation
1. Définitions
terminologie statistique, typologie des variables, échantillonnage,
randomisation et distributions statistiques.
2. Statistiques descriptives
distribution en fréquences, paramètres de position et de disper-
sion, dissymétrie et aplatissemen.
3. Distributions théoriques
variables aléatoires, lois de probabilité : binomiale, Poisson et
normale.
4. Statistiques inférentielles
problèmes d’estimation (distribution d’échantillonnage, intervalle
de confiance…), tests d’hypothèses : principe, hypothèses et
risques, uni et bilatéralité, développement des tests de normalité.
5. Typologie et développement pratique des tests usuels, test-t de
Student et test-t sur séries appariées, analyse de la variance à un
facteur sur séries indépendantes, corrélation et régression li-
néaire simple.
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logarithmes... Des notions de
base en statistique consti-
tuent un atout
supplémentaire.
6. Panorama des autres familles statistiques
• méthodes non paramétriques,
• analyse des plans d’expériences,
• analyse multivariée.
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6.2 Methodes Statistiques non parametriques
Référence: STAT-02 Durée: 2 jours
Objectifs
Acquérir une bonne maîtrise
des méthodes non paramé-
triques (position du pro-
blème, hypothèses testées,
principe de calcul, puis-
sance...) et porter un regard
critique sur ces méthodes en
comparaison des méthodes
paramétriques usuelles.
Public concerné
Chercheurs, analystes et
responsables de services
d’études quel que soit le sec-
teur d’activité (recherche
scientifique et médicale, in-
dustrie, marketing...) confron-
tés aux problèmes des va-
riables qualitatives ou des
petits échantillons.
Pré-requis
Il est souhaitable de bien
maîtriser les concepts statis-
Plan de formation
1. Rappels : les tests statistiques
• terminologie, typologie des variables, hypothèses et risques,
• uni et bilatéralité,
• condition de validité d’un test classique et puissance d’un test.
2. Tests paramétriques et tests non paramétriques
• spécificité des tests non paramétriques,
• parallèle entre les tests usuels paramétriques et non paramé-
triques.
3. Développement pratique des principaux tests non paramé-
triques
• test de Mac Nemar,
• test T de Wilcoxon,
• test U de Mann-Whitney,
• test Q de Cochran,
• test de Friedman,
• test H de Kruskal-Wallis,
• corrélations des rangs de Spearman et de Kendall.
avec pour chaque test :
• but, hypothèses et conditions de validité,
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tiques fondamentaux
(distributions statistiques,
problème d’estimation, tests
d’hypothèses...) et les tests
statistiques usuels.
• mode de calcul,
• interprétation des résultats.
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6.3 Enquête
Référence: STAT-03 Durée: 2 jours
Objectifs
Acquérir les concepts de
base, essentiels pour la défi-
nition (que veut-on analy-
ser…), la conception (quelles
questions poser, comment et
à qui…), la mise en place
(définition du questionnaire,
technique d'échantillon-
nage…), le suivi (collecte,
saisie et contrôle des don-
nées…) et le traitement sta-
tistique (descriptifs, gra-
phiques, tests d'hypo-
thèse…) d'une enquête afin
d'atteindre l'objectif initiale-
ment fixé.
Public concerné
Toute personne devant "ma-
nager" une enquête, de sa
mise en place à son
dépouillement, qu'il s'agisse
d'une enquête à caractère
Plan de formation
1. La définition des besoins
• objectif de l'enquête et formalisation des hypothèses (que re-
cherche-t-on, que veut-on mettre en évidence,),
• définition du panel : quelle population prendre en considération
et comment,
• contraintes de temps, de lieu et de budget.
2. La conception du questionnaire
• les différents types de questions : les Q.R.M., les questions ou-
vertes, le précodage…,
• cohérence dans la suite des questions et entre les questions,
• conception d'un questionnaire par les auditeurs.
3. La collecte et la saisie des informations
• méthode d'échantillonnage et taille de l'échantillon,
• pondération et redressement,
• préparation des données (post codage…) et les divers modes
de saisie,
• contrôle de la qualité des données et détection des erreurs de
saisie,
• traitement des questions ouvertes : analyse lexicale, diction-
naires, transformation en questions fermées.
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commercial, d'une enquête
d'opinion ou de satisfaction,
d'enquêtes sociologiques-
Pré-requis
Ce séminaire ne requiert pas
de compétences particulières
en statistiques et la
connaissance d'un logiciel de
traitement d'enquêtes n'est
pas indispensable.
4. Le dépouillement et l'analyse de données
• filtres : concept et mise en place,
• tris à plat, tris croisés, tests de dépendance (test du Chi2…) et
régression linéaire simple,
• analyse graphique des données (diagramme, nuage,…),
• analyse et interprétation des résultats,
• introduction à l'analyse multivariée (ACP, AFC, ACM, régression
multiple…).
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6.4 Analyses multivariées
Référence: STAT-04 Durée: 2 jours
Objectifs
L’analyse multivariée est un
ensemble d’outils aidant à la
compréhension de tableaux
de données (individus x va-
riables) généralement très
grands et pour lesquels les
méthodes classiques biva-
riées ne suffisent plus à ap-
préhender la structure afin de
décrire ou expliquer un phé-
nomène.
L’objectif de ce séminaire
est donc d’établir le
lien entre ces informations et
les méthodes d’analyse ainsi
que de mettre en pratique
les méthodes descriptives
classiques d’analyse multiva-
riée.
Public concerné
Chefs de projet, ingénieurs
d’études, responsables de
Plan de formation
1. Introduction à l’analyse multivariée
• lien entre informations et analyses.
2. Pratique des méthodes descriptives classiques
• typologie (classification) et segmentation,
• analyse factorielle en composantes principales (ACP),
• analyse factorielle des correspondances simple et multiple
(AFC, AFCM),
• analyse multidimensionnelle non métrique (MDS),
avec pour chaque méthode :
• hypothèses de base et limites d’utilisation,
• principe de la méthode,
• signification statistique et pratique,
interprétation et validation des résultats.
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marché et analystes, dans
des domaines aussi variés
que la production, le marke-
ting, la finance, la recherche
biomédicale, l’agronomie.
Sensibilisés aux problèmes
d’analyse multidimension-
nelle.
Pré-requis
Il est souhaitable de bien
maîtriser les concepts statis-
tiques fondamentaux
(distributions statistiques,
problème d’estimation, tests
d’hypothèses…) et les
méthodes de statistiques
usuelles.
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7 Logiciels statistiques
7.1 Logiciel R
Référence: LOGI-01 Durée: 3 jours
Objectifs
Voir et approfondir les no-
tions fondamentales néces-
saires à la compréhension et
la mise en oeuvre de l'ana-
lyse statistique des résultats.
Public concerné
Programmeurs, créateurs de
rapports, statisticiens, char-
gés de recherche, analystes
et dataminers.
Toute personne ayant une
première expérience en sta-
tistique et souhaitant parfaire
ses connaissances dans la
programmation avec R
Pré-requis
Aucun
Plan de formation
Introduction : découverte de R
Etape 1 : l'Analyse descriptive des données (tableaux et gra-
phiques)
Individus et variables ou la construction du tableau de don-
nées
comment repérer les individus ?
définir les variables,
Classement des données :
données quantitatives : continues, discrètes,
données qualitatives : nominales, ordinales,
Distribution de fréquence :
loi de probabilité usuelle : le cas de la loi normale,
Choisir la mesure de tendance centrale la plus adaptée :
avantages et inconvénients de la moyenne et de la mé-
diane
Mesures de dispersion :
la variance, son interprétation,
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l'écart-type, son interprétation,
les percentiles.
Les représentations graphiques associées :
histogramme, nuages de points, boîte à moustache...
Mise en oeuvre sous R
Etape 2 : décrire les relations entre deux variables
Entre deux variables qualitatives :
le tableau de contingence ou tableau croisé,
le test du chi²,
mise en oeuvre sous R.
Entre deux variables quantitatives :
le tableau de données,
notion de corrélation,
régression linéaire simple,
mise en oeuvre sous R.
Etape 3 : les tests statistiques
La théorie des tests :
notion de risque de 1ère espèce, de 2ème espèce,
puissance d'un test,
tests paramétriques et non-paramétriques 2 à 2 : principes,
avantages et inconvénients
Mise en oeuvre sous R des tests paramétriques
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7.2 SAS Base
Référence: LOGI-02 Durée: 3 jours
Objectifs
Familiarisation avec
l’interface et utilisation des
fonctionnalités de base de
SAS
Découverte du langage SAS
et de ses concepts fonda-
mentaux
Présentation des étapes SAS
Création, exécution et correc-
tion de programmes
Découverte de la gestion des
données avec le Système
SAS et des procédures per-
mettant la restitution
d’informations
Public concerné
Programmeurs SAS, créa-
teurs de rapports, statisti-
ciens, chargés de recherche,
analystes et dataminers.
Toute personne ayant une
Plan de formation
1. Introduction
2. Les étapes DAT
3. Tri des tables
4. Procédures
5. Les fonctions
6. Combinaison des tables
7. Les formats Date.Time
8. Lecture et écriture de fichiers non SAS
9. Utilitaire de gestion de données
10. Contrôle des entrées et sorties I.O
11. Synthèse des données
12. Lecture et écriture de différents types de données
13. Transformation de données
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première expérience en SAS
et souhaitant parfaire ses
connaissances dans la pro-
grammation avec SAS
Pré-requis
Aucun
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8 Marketing et communication à l’ère du digital
8.1 Digital Brand Content
Référence: MCD-01 Durée: 2 jours
Le Digital Brand Content permet aux marques de diffuser du contenu sur leurs valeurs, leurs
technicités, leur organisation ou management sans être intrusives auprès de leurs communau-
tés. Le Digital Brand content est un formidable levier de communication qui peut être relayé à
l'infini sur les réseaux sociaux. Le Digital Brand Content est aussi un formidable levier en In-
bound Marketing. Cette formation de deux jours en délivre tous les aspects.
Objectifs
Connaître les caractéris-
tiques du Digital Brand Con-
tent.
Acquérir les principes clés
d'une stratégie de Digital
Brand Content.
Savoir utiliser le Digital
Brand Content dans une stra-
tégie d'Inbound Marketing
S'approprier les différents
médias et techniques à utili-
ser en Digital Brand Content
et Inbound Marketing.
Plan de formation
1. Élaborer une stratégie de Digital Brand Content
Une alternative aux publicités.
Définir le contenu de marque.
Élaborer sa stratégie :
Objectif, communautés cibles, médias, style et ton,
fréquence…
La logique OSEP (Paid, Shared, Owned, Earned media).
Intégrer le Digital Brand Content à son plan média off et on
line.
Budget et indicateurs de performance.
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Identifier les indicateurs
de mesure des campagnes.
Public concerné
Responsable webmarke-
ting.
Chef de projet Webmarke-
ting.
Responsable Branding.
Chargé de communication.
Pré-requis
Connaître les fondamen-
taux du Webmarketing, ou
avoir suivi la formation "Les
clés du Webmarketing.
Points forts
Formation pratique et con-
crète : de nombreux cas et
exemples actualisés sont
partagés en groupe et les
participants sont invités à
échanger sur leurs expé-
riences.
Deux blogs pour échanger
avec sa communauté et ac-
tualiser ses connaissances :
www.communication-
digitale.net et
www.marketing-startegie.fr.
2. Définir les différents types de contenu à diffuser
Quel contenu de marque pour quelle communauté ?
Choisir le ton des messages :
humour, informatif, divertissant, émotionnel…
Le story telling :
l'histoire qui crée le mythe, l'émotion ou l'amusement.
Contenus d'expertise :
devenir le guide de son secteur.
Contenus ludiques :
favoriser le jeu, la viralité et l'interaction.
Gérer les aspects juridiques et les droits d'auteurs.
3. Déterminer les formats et médias pertinents
Cartographie des formats :
vidéos, photos, billets techniques, slides share, livres
blanc, webinar, TV, séries, clips…
Choisir le format adéquat selon l'objectif : événementiel,
présence dans la durée…
Mixer plusieurs formats :
quels médias et réseaux sociaux pour favoriser la dif-
fusion.
Le blog dans une stratégie de Digital Brand Content en
BtoB.
4. Stratégie d'Inbound Marketing et Digital Brand Content
Co-production de contenu avec les internautes.
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La qualité d'un pro-
gramme de formation déve-
loppé par Cegos (© Copy-
right Cegos) en interne.
Utiliser les UGC (User generated Content) de sa com-
munauté.
Obtenir et mesurer l'engagement des internautes :
like, commentaires, viralité et métriques à suivre
(SMO).
Les étapes du tunnel de conversion.
Mixer le Digital Brand Content à des actions promo-
tionnelles :
tweets sponsorisés, inMail sur Linkedin, bannières etc.
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8.2 Community Management
Référence: MCD-02 Durée: 3 jours
Comment votre marque existe-t-elle sur les réseaux sociaux ? Qu'en disent les internautes, les
communautés en ligne ? Est-il possible de les influencer pour valoriser votre image, doper votre
prospection commerciale ? Ou plus simplement d'être présent sur les réseaux, voire dans cer-
tains cas, répondre à la rumeur… Cette formation vous permettra de mieux cerner le rôle de
community manager et de mettre en place vos premières actions avec efficacité.
Objectifs
Réussir ses premiers pas
dans la fonction de communi-
ty manager.
Utiliser les leviers
d’influence sur Internet.
Animer une communauté
en ligne.
Public concerné
Responsable de commu-
nication.
Responsable marketing.
Chef de projet Web en
agence ou chez l'annonceur.
Plan de formation
1. Identifier la place et les missions du community manager
Profil et compétences d'un community manager.
Intégrer le community manager au sein des services de
l’entreprise.
2. Écouter les communautés sur le Web
Évaluer son e-réputation auprès des internautes.
Monter un dispositif de monitoring sur Internet.
Analyser les flux d'information.
3. Animer et développer une communauté sur les réseaux so-
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Attaché de presse et toute
personne désirant apprendre
et décrypter les codes du
management de communau-
té sur Internet.
Community manager en
prise de fonction.
Community manager occa-
sionnel.
Pré-requis
Maîtriser la micro-
informatique et avoir une
bonne pratique de l’Internet.
Points forts
Cette formation est mise à
jour en permanence et per-
met de faire le point sur les
évolutions des technologies
et des usages de Internet en
temps réel.
Un hashtag #CegosCM
pour recevoir un fil de veille
pendant et à l’issue de la
formation
ciaux
Définir process, règles éditoriales et axes de discussion.
Les différentes étapes de construction d’une communauté.
Établir une stratégie cross-média.
Définir les critères de performances (KPI).
Connaître et utiliser des outils de community management.
4. Community manager : être présent sur Facebook
Les clés du succès sur Facebook.
Créer et animer une page Facebook.
Faire connaître sa page grâce aux campagnes publici-
taires.
Suivre les évolutions et les nouvelles fonctionnalités.
5. Créer un profil Twitter
Comprendre les codes de communication Twitter.
Créer et animer un profil de marque.
Acquérir des followers.
Organiser un live-tweet.
6. Saisir des nouvelles opportunités sur les réseaux sociaux
Picture marketing sur Pinterest, Instagram, Snapchat.
Réseaux sociaux professionnels : LinkedIn, Viadeo, Sli-
deshare.
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7. Gérer la e-réputation au quotidien
Du "fail" à gestion de crise : les différentes typologies de
crise sur Internet.
Intégrer l’importance de la gouvernance et des social me-
dia guidelines.
Anticiper et gérer un fail ou un bad buzz.
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8.3 Intégrer les médias sociaux à sa
stratégie marketing
Référence: MCD-03 Durée: 2 jours
Intégrer les médias sociaux (réseaux sociaux, blogs, micro-blogs, interfaces communau-
taires…), à son action marketing, avec une stratégie cohérente et profitable est l'enjeu des di-
rections marketing. Cette formation aux médias sociaux, traite les spécificités des différents
médias sociaux, les opérations marketing à mener en B to B ou en B to C, et les leviers à ac-
tionner auprès de sa communauté.
Objectifs
Acquérir une méthode et
des outils opérationnels pour
développer sa stratégie mar-
keting sur les médias so-
ciaux.
S'approprier les méca-
nismes des médias sociaux
pour écouter, recruter et fidé-
liser ses clients.
Intégrer les spécificités
des médias sociaux pour dé-
velopper ses communautés
et ses produits.
Plan de formation
1. La stratégie marketing à l'heure des médias sociaux
Panorama des médias sociaux :
cartographie des réseaux sociaux, blogs et forums.
Usages et attitudes des consommateurs internautes.
Rôle du Social Media Manager et les défis du multicanal.
2. Construire sa stratégie marketing sur les médias sociaux
Enjeux et objectifs pour la marque : notoriété & image sur
les médias sociaux.
Le Brand Content : assoir la crédibilité de la marque.
Enjeux et objectifs de marketing relationnel sur les médias
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Public concerné
Responsable webmarke-
ting, webmarketeur, chef de
produit.
Chef de projet marketing.
Directeur et responsable
marketing.
Pré-requis
Cette formation nécessite de
connaître la démarche mar-
keting et les bases de la stra-
tégie marketing.
Points forts
Des outils et méthodes
pour chaque étape de la
mise en œuvre, sont remis
aux participants.
De nombreux exemples
de réussites illustrent les fa-
cettes de la stratégie marke-
ting sur les médias sociaux.
Un plan marketing Social
Media est remis aux partici-
pants, prêt à l'utilisation de
retour en entreprise.
sociaux : acquisition & fidélisation.
Enjeux et objectifs de croissance : création de trafic &
ventes.
Impact des médias sociaux sur la segmentation.
3. Promouvoir sa marque et son offre sur les médias sociaux
Les leviers de la participation d'une communauté 2.0.
Veille et e-réputation de marque.
Les influenceurs : les identifier et les impliquer pour pro-
mouvoir son offre.
Le marketing participatif : les facteurs clés de succès de la
co-création.
4. Prospecter, conquérir et fidéliser sur les médias sociaux
Les meilleurs médias sociaux pour prospecter, conquérir
ou fidéliser.
Étapes clés d'une démarche opérationnelle : objectifs,
cibles, médias sociaux et KPI.
Construction des programmes de conquête et de fidélisa-
tion : stratégie et plan d'actions.
5. Mesurer ses actions sur les médias sociaux
Les outils de mesure : ROI, KPI…
Le tableau de bord Social Media.
Le plan marketing Social Media.
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8.4 Stratégie de communication digi-
tale sur les médias sociaux
Référence: MCD-04 Durée: 2 jours
Comment votre marque existe-t-elle sur les réseaux sociaux ? Qu'en disent les internautes, les
communautés en ligne ? Est-il possible de les influencer pour valoriser votre image, doper votre
prospection commerciale ? Ou plus simplement d'être présent sur les réseaux, voire dans cer-
tains cas, répondre à la rumeur… Cette formation vous permettra de mieux cerner le rôle de
community manager et de mettre en place vos premières actions avec efficacité.
Objectifs
Savoir élaborer une stra-
tégie de communication digi-
tale.
Intégrer les médias so-
ciaux dans sa stratégie de
communication.
Acquérir les leviers pour
réussir : évènements, publici-
tés, liens avec blogs et com-
munication de crise sur les
médias sociaux.
Public concerné
Responsable de la
communication digitale.
Plan de formation
En amont, un questionnaire d’auto-positionnement pour se situer
et définir ses priorités
1. Élaborer sa stratégie de communication digitale
Mettre en place son dispositif de veille.
Écouter les communautés ; le monitoring de sa e-
réputation.
S'adapter aux comportements et usages sur les médias
sociaux et les sites participatifs.
Bâtir un plan de communication 2.0 : quels medias et ré-
seaux sociaux pour quels objectifs ?
Choisir le ton de sa communication.
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Responsable, chargé(e)
de communication.
Cadre en charge de la
communication externe ou
globale.
Attaché(e) de presse.
Chargé(e) de Relations
Publiques.
Pré-requis
Avoir un compte sur un ré-
seau social au moins (Face-
book, Twitter, Linkedin…) et
l'utiliser régulièrement.
Points forts
Travail sur des sujets d'ac-
tualité : la formation est mise
à jour en permanence avec
des exemples récents de
l'actualité de la communica-
tion digitale.
Les participants réalisent
en sous-groupes des travaux
pratiques correspondant à
des cas concrets.
Définir des indicateurs de mesure et de performance (KPI).
2. Communiquer sur les médias et réseaux sociaux
Les nouveaux métiers : community manager, consultant
SMO, Social media manager.
Les 6 missions à mettre en place pour piloter une stratégie
"social media".
Point sur l'évolution des différents médias sociaux : Face-
book ; Twitter ; Youtube ; Slideshare ; Pinterest ; Insta-
gram…
3. Réaliser un évènement sur les médias sociaux
Intervenir dans les communautés.
Monter un événement en ligne.
Créer un dispositif cross-media pour valoriser un événe-
ment.
Les nouveaux outils pour les journalistes : social media re-
lease et pressroom.
4. Identifier les opportunités publicitaires
Business models des réseaux et médias sociaux.
Le ROI attendu.
Les régies publicitaires : Facebook, Twitter, Linkedin.
5. Mesurer les actions de communication digitale
Connaître les différentes métriques : like, share, reach, im-
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pressions, RT, followers…
Le Edgerank de Facebook.
La mesure de l'engagement et du ROI.
Le Social Media Management System (SMMS).
6. Repérer et communiquer avec les blogueurs influents
Comprendre l'économie des blogs.
Construire la relation Marque-Blogueurs.
Monétisation des espaces sur les blogs : billets sponsori-
sés, affiliation, publicité.
7. Gérer la communication de crise en ligne
Les typologies de crise sur Internet : fail, bad buzz, crise…
Anticiper et savoir réagir : Dark site ou blog de crise.
Processus de réponse sur les réseaux sociaux.
Évaluation du transfert des aquis pour valider la mise en œuvre
en situation de travail
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8.5 Les clés du marketing mobile
Référence: MCD-05 Durée: 2 jours
2 Millions de mobinautes au Cameroun, soit 55% de la population agée de 18 à 35 ans. Dans
ce contexte, le marketing mobile devient un canal relationnel indispensable entre une marque
ou une entreprise et ses clients. Les fonctionnalités du mobile se développpent et créent ainsi
de plus en plus d'interactions possibles.
Objectifs
Identifier l'impact du mar-
keting mobile pour sa
marque.
Intégrer le marketing mo-
bile dans une stratégie multi-
canal.
Acquérir outils et tech-
niques pour générer du trafic
et renforcer sa visibilité sur
mobile.
Public concerné
Responsable Marketing-
Communication ou chef de
projets marketing chargé de
mettre en place l'Internet
Plan de formation
1. Se repérer dans le monde complexe du mobile
Eco système et acteurs : opérateurs, constructeurs, plate-
formes, OS…
Usages : utilisateurs, sites et applications les plus fréquen-
tés, part de marché des OS…
2. Appréhender les spécificités du mobile
Le besoin d’utilitaire avant tout.
Tout savoir sur le SoLoMo.
Connaître les caractéristiques du mobile - pourquoi ré-
volutionne-t-il nos vies ?
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mobile.
Webmarketeur en prise de
fonction.
Chef de projet marketing
mobile.
Pré-requis
Aucun.
Points forts
Des ateliers pratiques
permettent au participant de
s'approprier immédiatement
les contenus et les outils ou
méthodes.
L'intervenant est un expert
du Marketing mobile et inter-
vient régulièrement en entre-
prise.
De nombreux exemples de
réalisation en France et à
l'international illustrent la
formation.
3. Intégrer le marketing mobile dans une stratégie multi-canal
Objectifs d’image, notoriété, recrutement, fidélisation,
vente…
Stratégie mobile - intégrer le mobile à son offre produit .
service.
Spécificités du multi-canal mobile.
4. Comprendre les technologies mobiles
Côté serveur (backend, APIs, etc.).
Site mobile ou application native.
Mobile Friendly, Responsive design et Mobile Optimized.
5. Rentabiliser son site ou application mobile
Appréhender les leviers et les mécanismes de monétisa-
tion.
Mettre en place les paiements via mobile.
6. Communiquer et générer du trafic par le mobile
Actionner les outils du marketing mobile.
Générer de l’audience.
M-Commerce et M2Store . trafic en point de vente.
Gérer la nouvelle relation client.
7. Renforcer sa visibilité sur mobile
Optimiser sa présence sur mobile.
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Mettre en œuvre le marketing des applications.
Maîtriser les bases de l’ASO - App Store Optimization.
8. Activité à distance
Pour illustrer un apport de connaissances : un vidéocast "3
bonnes pratiques de la publicité sur mobile".
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8.6 Concevoir un site ou une application pour
mobile et tablette
Référence: MCD-06 Durée: 2 jours
"Mobile first". Le mobile d’abord, tel est le mot d’ordre des concepteurs d’applications digitales.
Le mobile et les tablettes sont devenus les points d’entrée principaux sur le Web et les réseaux
sociaux. Au-delà de la déclinaison du site Web pour smartphone, les entreprises développent
aujourd’hui des sites adaptatifs grâce au responsive design ou créent leurs propres applications
pour mobile et tablettes. Cette formation vous aidera à concevoir et piloter vos projets pour mo-
bile et tablette.
Objectifs
Comprendre l’écosystème
de l’Internet mobile.
Être en capacité de faire
les bons choix et d'échanger
avec les équipes techniques.
Concevoir et piloter un site
ou une application pour mo-
bile ou tablette adapté aux
besoins des utilisateurs.
Gérer le projet en considé-
rant les aspects graphiques,
ergonomiques et techniques.
Public concerné
Plan de formation
1. Cerner l'écosystème du mobile
Historique, les acteurs et leur stratégie - Apple, Google,
Microsoft, opérateurs mobiles.
Comprendre la Révolution Mobile.
Distinguer les applications potentielles du mobile (utili-
taires, contenus, géolocalisation, M-Commerce…).
Les chiffres clés (et où les trouver !).
2. Identifier les technologies du mobile
Enjeux stratégiques et différences entre site mobile et ap-
plication.
La gestion des budgets, l’évaluation des coûts.
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Chef de projets mobile.
Webmanager, webmarke-
ter, webmaster.
Responsable, cadre mar-
keting et.ou communication
en charge du pilotage d'un
site Web ou d'une application
mobile.
Pré-requis
Connaissance du monde
Web et utilisation de supports
mobiles.
Points forts
Une formation concrète :
des travaux pratiques, des
analyses de sites web mo-
biles, des cas concrets réali-
sés en sous-groupes.
La pédagogie favorise les
échanges entre participants ;
l'animateur apporte des ré-
ponses personnalisées à
chacun.
Les modes de développement : natif ; hybride ; frame-
works cross-platform.
Le fonctionnement côté serveur ; les APIs.
3. Comprendre les spécificités des sites Internet mobile
Les approches : Mobile friendly, Mobile optimized, Res-
ponsive design et Adaptive Design.
Les technologies web HTML5, CSS, Javascript.
Les fonctionnalités avancées de HTML5.
4. Conception et ergonomie mobile
L'approche de conception Mobile First.
Règles d'or de l'ergonomie sur mobile.
Expérience utilisateur mobile (UX) et spécificités iOS . An-
droid.
Introduction à Material Design.
Maquettage d'application et de site mobile.
5. Gérer le projet en mode Agile
Penser mobile et agile.
Composer une équipe-projet mobile.
Gérer des prestataires ou internaliser le développement.
Les spécificités des projets mobiles.
Les particularités liées aux tablettes.
Méthodologies de tests et qualité.
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8.7 Publicité sur le web et les réseaux
sociaux
Référence: MCD-07 Durée: 2 jours
Les campagnes publiciataires sur le web et les réseaux sociaux sont un moyen efficace d'amé-
liorer sa visibilité sur la Toile et d'attirer de nouveaux clients. La moindre efficacité du référen-
cement naturel sur les moteurs de recherche, la diminution de la portée organique des mes-
sages sur les réseaux sociaux conduit aujourd'hui les responsables marketing et communica-
tion à mieux exploiter les ressources des solutions publicitaires disponibles sur le web et les
réseaux sociaux.
Objectifs
Préparer et mener votre
campagne publicitaire sur le
web et les réseaux sociaux.
Mesurer la performance de
vos actions publicitaires sur
le web et les réseaux so-
ciaux.
Attirer des clients grâce au
web et aux réseaux sociaux.
Public concerné
Responsable de la
communication digitale.
Responsable de com-
Plan de formation
1. Utiliser le nouvel écosystème digital OSEP
Paid Media (achat d’espace), Owned Media (Brand Con-
tent), Earned Media (les conversations), Share Media (co-
creation).
Le nouvel écosytème publicitaire digital avec les Adex-
changes.
Le fonctionnement des régies publicitaires.
2. Définir votre stratégie publicitaire
Intégrer votre publicité dans la stratégie globale de com-
munication.marketing.
Préparer un événement.
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munication.
Chargé(e) de communica-
tion.
Cadre en charge de la
communication externe ou
globale.
Attaché(e) de presse.
Responsable de la publici-
té.
Responsable marketing.
Pré-requis
Cette formation nécessite
une bonne connaissance du
web et des réseaux sociaux
et de ses spécificités.
Points forts
Des cas pratiques sont
présentés par l'animateur.
La pédagogie favorise les
échanges entre participants ;
l'animateur apporte des ré-
ponses personnalisées à
chacun. sonnalisées à cha-
cun.
Tour d'horizon des modèles publicitaires existants.
3. Réussir sa campagne display
Définir sa stratégie display.
Les modes d'achat du display : CPM, CPC, CPL, CPA, …
Les formats : bannières, skyscrapers, bouton, pré-roll, …
Adexchange, DMP (Data management plateform) et RTB
(Real time bidding).
4. Augmenter l'engagement de vos abonnés sur les réseaux so-
ciaux
Les modèles publicitaires à l'engagement sur Twitter.
La publicité pour booster des publications sur Facebook.
5. Vendre un produit via la publicité
Promouvoir un produit sur les réseaux sociaux.
Générer de l'engagement et du partage.
Générer du trafic sur un site e-commerce.
Monétiser les relations avec les influenceurs grâce à l'affi-
liation.
6. Les aspects techniques et juridiques de la publicité sur les ré-
seaux sociaux
Penser le contenu en amont des campagnes.
Créer des contenus images ou vidéos pour Youtube.
Aborder les droits photos et vidéos pour la publicité.
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7. Mesurer la performance de vos campagnes
Insérer des marqueurs statistiques dans vos bannières.
Calculer le ROI de vos campagnes.
Évaluer les performances selon les médias
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8.8 Les fondamentaux du Big data
Référence: MCD-08 Durée: 2 jours
Le Big data est essentiel pour gérer une masse de données grandissante, d'horizons divers,
non structurée et changeante à chaque seconde. Le Big data n'est plus une option pour le
webmarketing et la communication digitale, il est une des composantes de la connaissance
client, de la surveillance de sa e-réputation et du suivi des actions.
Objectifs
Comprendre les enjeux et
les principes clés du Big da-
ta.
Se familiariser avec les
applications spécifiques du
Big data.
Identifier les compétences
pour mieux contribuer aux
projets Big data.
Public concerné
Responsables webmarke-
ting et communication digi-
tale.
Dirigeants et cadres diri-
geants de business unit ou
Plan de formation
1. Comprendre le Big data
Principes et enjeux du Big data.
Les 3V du Big data : volume, vélocité et variété.
Exemples d’applications pour l’entreprise.
2. Passer de la donnée-client au Big data
La base de données clients : typologie et modèles.
Le Big data : l’avènement des données non-structurées.
De l'analyse reporting à l'analyse prédictive.
L'optimisation la connaissance-client et les flux de don-
nées.
3. Se familiariser avec les applications du Big data
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de PME.
Responsable digital.
Directeur commercial et
Relation client.
Pré-requis
Aucun
Points forts
Tous les aspects du Big
data liés aux clients sont en-
visagés : marketing et com-
munication digital, commer-
cial et relation clients.
Une pédagogie interactive
permet d'être au cœur des
problématiques du Big data.
Les consultants forma-
teurs sont des experts et in-
terviennent régulièrement en
entreprise sur ces aspects.
Communication digitale :
surveiller et analyser les conversations en ligne ;
gérer l’e-réputation ;
construire et développer la notoriété et la visibilité de
l’entreprise.
Marketing digital :
surveiller et optimiser les performances des sites ;
personnaliser la relation online ;
offrir le bon produit ou service au bon moment au
bon public.
Commercial :
adapter et personnaliser l’offre ;
proposer des actions commerciales instantanées ;
surveiller sa concurrence et s'adapter rapidement.
Satisfaction client :
croiser en temps réel le comportement et la satisfac-
tion des clients.
4. Contribuer aux projets Big Data
Expressions et recueil des besoins.
Expertises internes, externes.
Identifier les architectures logicielles (Hadoop, NoSQL,
Storm…).
Cerner les approches méthodologiques et la constitution
d’équipes.
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8.9 Communication interne et réseaux
sociaux d'entreprise
Référence: MCD-09 Durée: 2 jours
Cette formation aux réseaux sociaux d'entreprise vous permettra de dynamiser votre Intranet et
de préparer votre entreprise aux nouveaux enjeux des réseaux sociaux d'entreprise.
Objectifs
Utiliser les outils de l'Intra-
net collaboratif et du réseau
social d'entreprise.
Améliorer la communica-
tion interne.
Créer et animer des com-
munautés internes.
Public concerné
Manager et cadre, web-
manager, chef de projets
Web, responsable de site
Web.
Community manager in-
terne.
Responsable et collabora-
teur des services de commu-
Plan de formation
1. Intranet collaboratif : utiliser les nouveaux outils de la commu-
nication
Identifier les nouveaux usages et les attentes des collabo-
rateurs.
Découvrir les fonctionnalités-clés de l'intranet 2.0.
Utiliser les outils d'assemblages :
Mashups, RSS, widgets…
Blogs, wikis, partage de favoris…
Optimiser son intranet pour les smartphones et les ta-
blettes (mobilité, applications…).
2. Organiser et gérer l'information en réseau
Gérer l'information et la documentation (GED, CMS,
Workflow…).
De l’intranet à l’extranet : l'ouverture des plates-formes.
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nication, de documentation.
Responsable informatique.
Responsable Intranet.
Responsable Communica-
tion Interne.
Pré-requis
Aucun
Points forts
Nombreux apports métho-
dologiques.
Les participants réalisent
en sous-groupes des travaux
pratiques correspondant à
des cas concrets.
La pédagogie favorise les
échanges entre participants ;
l'animateur apporte des ré-
ponses personnalisées à
chacun.
Des documents de réfé-
rence vous sont remis à l'is-
sue de votre formation.
Utiliser l'indexation.
Appréhender les problèmes juridiques liés aux contenus
numériques.
3. Repenser l'Intranet : les réseaux sociaux d'entreprise
Enjeux, opportunités et impact des réseaux sociaux d'en-
treprise.
Stimuler la communication interne et les communautés en
réseau.
Piloter et animer le dispositif de communication.
Appréhender les nouveaux métiers : contributeurs, com-
munity managers, curators.
Découvrir les outils et plates-formes de réseau social
d’entreprise.
4. Faire vivre et animer l'Intranet collaboratif ou le RSE
Placer le collaborateur au centre de l'Intranet . RSE (profi-
ling, personnalisation, contenus participatifs, UGC, charte,
…).
Enrichir les contenus grâce au multimédia (videos, pod-
casts…).
Promouvoir l'Intranet . RSE avec des outils d'animation
(Serious-Game, newsletter, chat, jeux, concours, ques-
tionnaires…).
Analyser les comportements des intranautes.
Tirer parti des outils d'analyse de fréquentation
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8.10 Optimiser l'expérience client grâce au digital
Référence: MCD-10 Durée: 2 jours
Application mobile, blogs, réseaux sociaux… Le client dispose de plus en plus d'outils pour
connaître et entrer en relation avec les marques. Il est de plus en plus informé, avisé et exi-
geant. Ces modifications induites par l'avènement des outils du digital transforme le marketing
et amène de nouveaux réflexes marketing comme l'expérience client (UX), la notion d'engage-
ment ou bien le customer centric management.
Cette formation permet de comprendre les impacts de cette transformation afin d'identifier les
facteurs clés de succès d'une stratégie marketing orientée client ainsi que ses outils de pilo-
tage.
Objectifs
Identifier et comprendre
les enjeux du digital.
Identifier l’impact du digital
sur le client BtoB et BtoC.
Maîtriser les enjeux des par-
cours clients omni-canal.
Appréhender les enjeux de
l’expérience client et de la
notion d’engagement.
Public concerné
Plan de formation
1. Comprendre les impacts du digital sur les clients
La fin des 4 P pour un marketing plus relationnel et émo-
tionnel.
L’impact du digital sur le parcours client et les points de
contact.
Des exigences plus affirmées dans la relation marketing et
commerciale.
De nouveaux métiers experts de l’expérience client : UX.
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Responsable marketing et
commercial.
Responsable communica-
tion.
Pré-requis
Cette formation nécessite
de connaître la démarche
marketing et les bases de la
stratégie marketing
Points forts
Formation opérationnelle
qui permet d'appréhender les
impacts du digital sur l'expé-
rience client.
Sensibilisation et
exemples concrets.
Atelier et jeu interactif pour
comprendre le parcours
client.
2. Le diagnostic de l’expérience client
Les choix de stratégies en termes d’expérience client : fo-
cus sur des cas d’école.
Les différences avec les stratégies de relation client.
Les expériences de marques et leurs composants sur le
digital.
3. Les composants de l’expérience client sur le digital
La compréhension des émotions et des besoins du client
pour générer l’engagement.
La sélection des points de contacts et canaux prioritaires
sur le digital.
La construction d’un discours de marque adapté à la rela-
tion avec le client.
Les outils adaptés à chaque étape :
l’emailing, le téléphone ; les applications mobiles ; le maga-
sin connecté ;
l'e-merchandising ; les medias sociaux ;...
4. Construire une nouvelle expérience client
La définition des objectifs à atteindre et chantiers prioritaires.
L’élaboration des scénarios relationnels en fonction des cibles.
La visualisation des parcours clients et des points critiques.
L’enrichissement de la fiche client.
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4. Construire une nouvelle expérience client
La définition des objectifs à atteindre et chantiers priori-
taires.
L’élaboration des scénarios relationnels en fonction des
cibles.
La visualisation des parcours clients et des points cri-
tiques.
L’enrichissement de la fiche client.
La définition d’une road map UX.
5. Le pilotage de l’expérience client
La transversalité comme levier clé.
Les KPI’s à définir.
Quelles datas (CX, net promoter score…) pour quel ta-
bleau de bord.
Mettre en œuvre un baromètre de satisfaction.
La co-construction de nouvelles expériences client.
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9 Gestion Relation Client (GRC ou CRM)
9.1 Les fondamenteaux de la GRC
Référence: CRM-01 Durée: 3 jours
Objectifs
Choisir une solution,
l’intégrer au système
d’information de l’entreprise.
Lancer des projets pilotes.
Etre initié à la prise en main
d’une solution.
Public concerné
DSI, Maitrise d’ouvrage, con-
sultants, chefs de projets,
développeurs
Plan de formation
1. Introduction
2. Problématiques et enjeux du CRM
CRM : la réalité
Les fonctions cibles du CRM
Les objectifs du CRM
3. Le CRM en action
Données et Marketing direct :
• Maîtriser les données clients
• Le marketing et les contacts
• Processus de collecte
• Qualité des données : le challenge
• La journalisation CRM
• La connaissance du client
Campagnes, Mailings :
• Outils de gestion de campagne SFA
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Pré-requis
Il est conseillé de posséder
une connaissance du SI.
• Gérer le cycle de vie du client
• Identification du client
• Les composants clefs du SFA
Centres d’appels :
• Les relations entreprises-clients au téléphone
• Différentes approches de service
• Importance des SLA
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9.2 Réussir la relation avec le client
Référence: CRM-02 Durée: 2 jours
Objectifs
■Comprendre le mécanisme
de la satisfaction du client.
■ Identifier les pratiques et
qualités qui fidélisent les
clients.
■ Développer une qualité de
contact qui fait la différence.
■ Développer une écoute
active et empathique.
■ Gagner en capacité
d’influence.
■ Susciter la confiance du
client.
Public concerné
Toute personne en contact
direct ou indirect avec le
client.
Plan de formation
1. Comprendre les moteurs de la préférence du client
■Resituer sa contribution sur le parcours du client.
■ Distinguer les attentes implicites et explicites des clients.
■ Analyser le mécanisme de la satisfaction du client.
■ De la satisfaction à la fidélité : l'enjeu de la préférence client.
2. Offrir une présence empathique à son client
■Respecter les codes sociaux de l'entrée en relation.
■ Intégrer l’impact des émotions sur la communication interper-
sonnelle.
■ Apporter respect et considération au client.
■ Développer la confiance du client au cours de l'échange.
3. S'engager activement dans le service du client
■Relier sa mission à l’ambition de l’entreprise.
■ Tenir sa place face au client.
■ Conduire l'entretien par étapes.
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Pré-requis
Cette formation ne nécessite
pas de prérequis.
4. Influencer avec intégrité les clients
■Viser des ventes et des décisions pérennes.
■ Mettre en valeur soi, son entreprise, sa prestation de service à
travers le choix des mots.
■ Susciter l’adhésion du client par la méthode de l'argumentation
structurée.
5. Ancrer la préférence du client
■Valider toujours la satisfaction des clients.
■ Oser conseiller ses clients.
■ Anticiper, solliciter… et savoir surprendre.
■ Préserver la relation à long terme dans les situations délicates.
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10 Gestion des risques
10.1 Gestion des risques: Les fondamentaux
Référence: RISK-01 Durée: 4 jours
Le risk management est un dispositif fondamental à intégrer dans votre organisation. Pour vous
permettre une meilleure gestion de vos risques de crédit, de marché et pouvoir mesurer vos
risques opérationnels, nous avons conçu cette formation pratique afin d'optimiser vos outils de
Risk Management bancaire selon les dernières exigences réglementaires et prudentielles.
Objectifs
Comprendre la réalité des
risques bancaires et leurs
coûts
Aborder la définition «mesure
et gestion» des différents
risques : marché, crédit, opé-
rationnel
Comprendre l’impact de la
réforme Bâle 2 et de son
évolution vers Bâle 3 sur les
fonds propres de la banque
Public concerné
Analystes financiers.
Ingénieurs risques. MOA
Plan de formation
1. Le bilan de la banque
Principe d’un bilan de banque
Impact des principales opérations sur le bilan de la banque
Impact sur le compte de résultat
Études de cas : comprendre à travers des exercices, l’évolution
du bilan d’une banque et les risques sous-jacents
2. Typologie des risques
Principe, mesure et exemples pour chaque type de risque
Risque de marché
Risque de crédit et de contrepartie
Risque de liquidité
Risque global de taux
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en front et middle office ou
risques.
Pré-requis
Connaissances de base des
marchés financiers et des
instruments financiers.
Risque opérationnel
Environnement règlementaire et Bâle 2 . Bâle 3
Instances règlementaires : nationales, internationales
Obligations règlementaires et prudentielles: Bâle 2 et Bâle
3
Le coût des fonds propres
Le risque de marché : taux, change, action
La mesure du risque de marché et la notion de VaR
Les différents types de VaR : définition, mesure et applica-
tions
TP Excel : illustration de calculs de VaR
Le risque de crédit-contrepartie
Mesure du risque
Notations internes et externes
Modèles de mesure
Réalité du risque de contrepartie sur les marchés
Gestion globale du risque de crédit et portefeuille de crédit
Le risque opérationnel : réalité et gestion
Prise en compte dans Bâle 2
Gestion du risque opérationnel et organisation au sein des
banques
Calcul de fonds propres règlementaires
Calcul de l’exigence de fonds propres
Application des ratios de Bâle 2
Le coût du capital - introduction au RAROC
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TP : illustration à partir d’extraits du dernier rapport annuel
d’une banque
Le risque global de taux
3. Mesure et gestion du risque de liquidité
Les ratios actuels et les évolutions prévues
Situation de crise de liquidité pour une banque
Étude de cas : comprendre la mesure et la gestion du risque de
liquidité par une banque
4. Coût du risque et exigences de rentabilité
Les normes et le besoin en capital
Coût du capital et exigences de rentabilité
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10.2 Risque de crédit - Niveau 1
Référence: RISK-02 Durée: 3 jours
Objectifs
Acquérir les fondamentaux
de la gestion du risque de
crédit
Intégrer des réflexes simples
en matière d’appréciation du
risque de crédit
Diffuser les meilleures pra-
tiques et favoriser les
échanges sur des cas con-
crets
Public concerné
Collaborateurs des fonctions
souhaitant acquérir une vi-
sion d’ensemble du risque de
crédit
Collaborateurs désireux
d’évoluer vers des fonctions
requérant une maitrise du
risque de crédit
Plan de formation
1. Introduction et cadre du risque de crédit
2. Définition et illustration des différentes facettes du risque de
crédit
Evolutions réglementaires
Dispositif de gestion du risque de crédit en place
Typologie et comparaison des différentes formes de risque
de crédit selon les instruments concernés (crédit amortis-
sable, autorisation de découvert, crédit revolving)
3. Organisation du processus d’octroi du crédit
Schéma d’octroi de crédit, système de délégation et
d’autorisations
Analyse des risques de crédit au niveau transactionnel
Notation interne, taux de perte et ROE.RAROC prédictif
Facteurs d’atténuation des risques : garanties et collaté-
raux
Rôle du comité de crédit et prise de décision
4. Evaluation du risque de crédit
Analyse des documents financiers : bilans . comptes de
résultat . business plans . principaux ratios financiers
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Pré-requis
Connaissances de base des
marchés financiers et des
instruments financiers.
Analyse sur dossier (dire d’expert) et approches plus quan-
titatives (scoring)
Mesure des principaux indicateurs de risque : probabilité
de défaut (PD), perte en cas de défaut (LGD)…
Les crédits syndiqués : engagement . risque de syndica-
tion . prise finale . rôle de l’agent
5. La gestion du risque de crédit
Le suivi des dossiers de crédit en cours de vie
La revue régulière des crédits et l’analyse des signaux
d’alerte
La prise en compte des « effets de contagion »
Le suivi des risques sectoriels et le suivi du risque pays
Approche par transaction et approche par portefeuille (ef-
fets de concentration.diversification)
Le suivi des limites par engagement . par signature . par
secteur . par pays
La prise en compte des garanties et suretés
Transfert et atténuation du risque de crédit : dérivés de
crédit, pooling, fonds de garantie,
caution, garanties physiques…
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10.3 Gestion du risque de liquidité
Référence: RISK-03 Durée: 4 jours
Objectifs
Comprendre les implications
règlementaires
Maîtriser la gestion du risque
de liquidité
Savoir analyser les mesures
de liquidité
Public concerné
Collaborateurs des fonctions
souhaitant acquérir une vi-
sion d’ensemble du risque de
crédit
Collaborateurs désireux
d’évoluer vers des fonctions
requérant une maitrise du
risque de crédit
Pré-requis
Connaissances de base des
marchés financiers et des
instruments financiers.
Plan de formation
1. Définition du risque de liquidité
Liquidité transactionnelle vs liquidité de financement
Interaction entre le risque de liquidité et d’autres types de
risques
La liquidité et la confiance du marché
2. Sources du risque de liquidité
Risque “Roll”
Le risque de transformation des échéances
3. Étude de cas: Northern Rock
Concentration de financement
Swaps de devises
4. Étude de cas: BEAC et le financement
Liquidité intra-groupe
La viabilité de la Franchise
Actif négociable
Actif non négociable
Hors bilan
Liquidité intrajournalière
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5. Gouvernance de liquidité
La tolérance au risque de liquidité et appétit pour le risque
Cadre de gouvernance
6. Mesure de liquidité
Analyse des écarts
Modélisation des cash-flows incertains
Autres mesures
7. Gestion des liquidités
Diversification du financement
Liquidité intrajournalière
8. Étude de cas: Lehman Brothers
Définition des prix de transfert des fonds
Actifs tampons (buffers)
Stress Testing
Key Risk Indicators (Indicateurs clés de risque) et les dé-
clencheurs associés
La planification d’urgence
9. Étude de cas: LTCM
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10.4 Gestion du risque opérationnel
Référence: RISK-04 Durée: 2 jours
Objectifs
Appréhender l’importance du
risque opérationnel en
termes financiers
Maîtriser toutes les sources
de risque opérationnel avec
méthode
Comprendre les techniques
pour limiter le risque opéra-
tionnel
Public concerné
responsables et collabora-
teurs des services risques,
conformité, contrôle perma-
nent ou de contrôle pério-
dique
Pré-requis
Connaissances de base des
marchés financiers et des
instruments financiers.
Plan de formation
1. Définition et règlementation propre au risque opérationnel
2. Typologie du Risque Opérationnel
Étude de cas réels : traduction concrète des facteurs de
risque
Exemples choisis dans les catégories de Bâle 2
3. Analyse, causes et conséquences
Étude de cas : autopsie de pertes liées au risque opé-
rationnel à partir d’exemples réels
4. Classement des cas en fonction de la typologie
Processus
Personnes
Systèmes
Événements extérieurs
5. Le cercle vertueux de la gestion des risques
6. L’organisation du dispositif
7. Rôle et responsabilité des managers du RO
8. L’approche quantitative
9. Mise en place d’une collecte des pertes :
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Pourquoi ?
Comment ?
10. L’approche qualitative
11. Cartographier les risques : l’approche processus
12. Reporting et lien avec le plan d’action d’amélioration du Con-
trôle Interne
Étude de cas : analyse de cas réels de risques opération-
nels
Quelles actions auraient pu éviter les pertes ?
Quel reporting à produire ?
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10.5 RECOUVREMENT : ANALYSE DES DONNÉES
& STRATÉGIES DE RELANCES
Référence: RISK-05 Durée: 3 jours
Objectifs
Cette formation a pour objec-
tif de poser les probléma-
tiques pour traiter ensuite
des méthodologies.
Public concerné
Manager recouvrement
amiable, contentieux, suren-
dettement
Pré-requis
Connaissances de base des
produits financiers
Plan de formation
1. Les enjeux
Modernisation des fonctions de recouvrement, deux mo-
dèles de recouvrement
Actions porteuses de résultats et Diagnostic recouvrement
Les principaux bénéfices liés à la mise en place de best
practices
2. Le suivi des données décisionnelles
Indicateurs clés de performance (KPIS) et suivi
Observation aux différentes étapes du processus
Entrées au recouvrement et seuil de solde recouvrement
Entrées au recouvrement et encours des dossiers
Durée de gestion hors recouvrement depuis la dernière
sortie
Effets des règles d’entrée et de sortie
Sorties précoces du Recouvrement
Durée de gestion avant sortie du recouvrement
Qualité des sorties du recouvrement
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Récidive et probabilité de transfert au contentieux
Suivi générationnel
1er impayé et effet des actions automatiques
Matrice de transition et Intérêt d’un suivi par agrégat
3. L’utilisation des scores
Scores de recouvrement et Segmentation
Grille de score générique de recouvrement, liste des va-
riables
Les variables d’un score spécifique
Répartition par déciles et Choix des segments
Segmentation et son application, le choix des Segments
Mise en place de stratégies Champion . challenger
Programmation des actions (batchs)
Module décisionnel de calcul de score et de segmentation,
programmation des actions
Possibilité d’affecter des scores différents en fonction du
segment
Une meilleure allocation des moyens
Niveau de risque compte, Stratégies
Importance de l’exposition au risque dans la stratégie
4. Les Facteurs clés de succès
Facteurs clés et exemple de recommandations