Objectifs pédagogiques / Compétences visées
- Décrire la palette des métiers de la Data et leurs spécificités
- Dimensionner et structurer une équipe de talents de la Data
- Utiliser les clés pour optimiser l'efficacité de ces talents dans l'entreprise.
Niveau requis
Aucun.
Public concerné
Directeurs et managers en charge des équipes Data (direction générale, direction métier / marketing, direction technique).
Programme
Introduction
- Compréhension globale des chaînes de valeur de la donnée
- Les principales applications Data de l'entreprise
- Points clés et exigences dans une valorisation de la Data réussie
Les différents métiers autour de la Data
- Positionnement des différents métiers sur la chaîne de la valorisation de la donnée :
- Data Architect
- Data Engineer
- Machine Learning Engineer
- Data Scientist
- Data Analyst
- Data Steward
- Chef de projets / PO Data...
- Pour chaque profil :
- Rôles principaux
- Interlocuteurs clés
- Compétences attendues (métier, technique, soft skills)
- Tendances du marché en termes d'évolution de ces métiers
Comment bien constituer sa team Data ?
- Bien déterminer ses besoins en matière de compétences
- Quel bon dimensionnement ?
- Constituer son ou ses équipes Data
- Internaliser ? Externaliser ? Modèle mixte ? Et quelles solutions alternatives en matière de ressources humaines ?
- L'évolution nécessaire des équipes Data en fonction de la maturité des projets et de l'entreprise
Piloter ses équipes Data
- Les enjeux du recrutement
- Les enjeux de la fidélisation de ses équipes et quelques clés pour mobiliser ses collaborateurs
- Management et mode de collaboration avec l'ensemble des parties prenantes autour des projets Data
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Sur la base de deux configurations et maturités différentes d'entreprises, étude de cas en groupes :
- Dessiner une organisation Data et un mode de fonctionnement avec l'ensemble des directions de l'entreprise
- L'animateur intégrera des événements perturbant le fonctionnement des équipes et des projets Data, l'apprenant devra s'adapter à la situation
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des productions
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)