Business Intelligence Agency: BIA Academygroupebia.com/wp-content/uploads/2017/09/20170917_Catalogue-de... · 2.5 Big Data : Conception et pilotage de projets 35 ... (GRC ou CRM)

Business Intelligence Agency

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Catalogue de Formations

2017/2018

Business Intelligence Agency: Business Analytics Seite 2/165



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.

Business Intelligence Agency: BIA Academy Page 3/165


Your Pential, Our Passion

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




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




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




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




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




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)




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




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




1.3 Modéliser un système d'information décision-

nel


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)




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




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




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




1.5 Les fondamentaux du Data Mining


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.




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.




Etablir et appliquer les modèles d'analyse.

- Itérer, déployer auprès des utilisateurs.




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




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,




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




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




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




2.2 Big Data - Enjeux et perspectives


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)




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-




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




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




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,




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




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




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




2.4 Big Data : mise en oeuvre d'une solu-

tion complète d'analyse des données


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




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)




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




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




2.5 Big Data : Conception et pilotage de

projets


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-




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




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




2.6 Big Data - Analyse, Data Visualization et

Data StoryTelling pour la restitution de

données


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




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




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




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


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




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




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




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




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)




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-




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




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


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




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




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




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-




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




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"




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)




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 ?




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




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




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




4.2 Conduire le changement dans un projet SI


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




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




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




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




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




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 ?




4.3 Urbanisation du système d'information


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




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




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.




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




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




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




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




4.5 Gérer la performance du SI


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




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




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




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




4.6 Maîtrisez les coûts du SI


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




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




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




4.7 Élaborer des tableaux de bord pour la DSI


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


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




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




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 ?




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




4.8 Elaborer un plan de continuité et de reprise

après sinistre


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




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


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




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 :




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-




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




4.9 Élaborer un plan de secours informatique

(PSI)


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




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




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




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




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




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




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.




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.




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.




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…




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.




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




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.




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.




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).




5.4 Knowledge Management, capitalisation et

partage des savoirs à l'ère du digital


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.




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 ?




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.




5.5 Manager, développer la culture digitale


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.




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.




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.




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.




appréhender une transforma-

tion digitale.

Pré-requis

Connaissances d'Internet et

des enjeux posés par les


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.




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.




appréhender une transforma-

tion digitale.

Pré-requis

Connaissances d'Internet et

des enjeux posés par les


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.




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.




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.




6.2 Methodes Statistiques non parametriques


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,




tiques fondamentaux

(distributions statistiques,

problème d’estimation, tests

d’hypothèses...) et les tests

statistiques usuels.

• mode de calcul,

• interprétation des résultats.




6.3 Enquête


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.




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…).




6.4 Analyses multivariées


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.




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.




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,




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




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




première expérience en SAS

et souhaitant parfaire ses

connaissances dans la pro-

grammation avec SAS

Pré-requis

Aucun




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.




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.




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.




8.2 Community Management


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-




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.




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.




8.3 Intégrer les médias sociaux à sa

stratégie marketing


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




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.




8.4 Stratégie de communication digi-

tale sur les médias sociaux


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.




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-




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




8.5 Les clés du marketing mobile


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 ?




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.




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".




8.6 Concevoir un site ou une application pour

mobile et tablette


"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.




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.




8.7 Publicité sur le web et les réseaux

sociaux


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.




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.





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.




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




8.8 Les fondamentaux du Big data


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




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.




8.9 Communication interne et réseaux

sociaux d'entreprise


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.




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.





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




8.10 Optimiser l'expérience client grâce au digital


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.




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.




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.




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




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




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.




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.




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




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




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




10.2 Risque de crédit - Niveau 1


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




Pré-requis




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…




10.3 Gestion du risque de liquidité


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




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




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




10.4 Gestion du risque opérationnel


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




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 :




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 ?




10.5 RECOUVREMENT : ANALYSE DES DONNÉES

& STRATÉGIES DE RELANCES


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


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




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

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