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Objectifs pédagogiques / Compétences visées

  • Bien comprendre les challenges dans la mise en place d'un projet Big Data
  • Mesurer l'impact politique et stratégique sur l'entreprise et la pertinence d'un reporting régulier
  • Avoir une bonne gestion des conflits et de la conduite du changement.

Niveau requis

Avoir une expérience projet est fortement recommandé et idéalement dans un contexte multidisciplinaire.

Public concerné

Chefs de projets, directeurs de projets, DSI, Scrum Master, architectes fonctionnels ou techniques.

Programme

Caractéristiques des projets Big Data

  • Comparaison entre un projet classique et un projet Big Data
  • Analyse des caractéristiques et retours expériences sur des projets mis en échec en Big Data
  • Processus d'exploration de données et l'apport de la recherche opérationnelle et/ou Data science
  • Démarche d'organisation projets Big Data

Cadrage des projets Big Data

  • Cadrage métiers
  • Identification de nouvelles sources de données
  • Cartographie des différentes entités impliquées dans la collecte de la donnée et leurs types
  • Définition des besoins technologiques
  • Estimation budgétaire et planification pour le Big Data

Management de projet Big Data

  • Phase des projets Big Data
  • Approche Agile pour le Big Data : Agile Data Management
  • Livrables des projets Big Data
  • Mesure de la performance : benchmark, surperformance
  • Traitement des obligations juridiques : CNIL, propriétés intellectuelles

Processus et composantes du projet

  • Identification des composantes de la solution finale du projet
  • Qualification du poids de chacune des composantes du projet
  • Risques d'incohérences du choix technique

Risques du projet Big Data

  • Risques métiers liés au cadrage du scope
  • Risques stratégiques et manque de sponsoring
  • Les KPI : Time To Market vs Time To Live vs Return On Investment
  • La maturité des solutions du marché
  • La jungle des produits et l'immaturité des solutions
  • Jeunes talents vs maturité projets

Compétences et organisation des projets Big Data

  • Les compétences de l'équipe projet
  • Collaboration entre experts métiers, statisticiens et informaticiens
  • Outils du manager de projets Big Data
  • Déploiement et mise en production des résultats de "test and learn"

Mise en situation

  • Atelier Agile avec mise en place d'une stratégie de pilotage et de gestion de plusieurs équipes sur un projet Big Data

Certification (en option)

  • Prévoir l'achat de la certification en supplément
  • L'examen (en français) sera passé le dernier jour, à l'issue de la formation et s'effectuera en ligne
  • Il s'agit d'un QCM dont la durée moyenne est d'1h30 et dont le score obtenu attestera d'un niveau de compétence

Modalités d’évaluation des acquis

L'évaluation des acquis se fait :

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

Compétences attestées par la certification

  • Gérer des projets Big Data et communiquer auprès des directions et des utilisateurs
  • Maîtriser les technologies, les langages et les outils du Big Data
  • Développer de nouveaux processus d'importation pour améliorer la qualité des données
  • Appliquer le Big Data dans différents domaines d'activités.

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