Rechercher une certification - France compétences

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Objectifs et contexte de la certification :

Les entrepôts de données traditionnels ne répondent plus aux nouveaux besoins pressant des entreprises en termes de pilotage de la performance actuelle et la prédiction des comportements futurs. Les données (marketing, vente, risques, autres) stockées dans les entrepôts traditionnels sont silotées, ce qui rend leur exploitation difficile et coûteuse.

Les réservoirs de données répondent à ces nouveaux besoins. Ils sont très flexibles, permettent une approche itérative et exploratoire dans l’analyse de donnée pouvant mener à l’identification de nouveaux produits et services à forte valeur ajoutée pour l’entreprise.

La certification « Accompagnement à la mise en place d’un réservoir de données métiers» apporte les compétences pour permettre de:

Absorber les données structurées et non structurées provenant de plusieurs sources et les entreposer dans un référentiel de données unique,
Améliorer la qualité des données Métiers en procédant aux nettoyages nécessaires,
Modéliser des données Métiers permettant l’élaboration de nouveaux produits et services à forte valeur ajoutée

Un lac de données apporte de nouvelles approches pour la gestion des données sur plusieurs aspects, principalement, la variété de données traités, la structure des données gérées, l’exploitation en temps réel des données sauvegardées, la qualité des données ainsi que la gestion des accès et la sécurité.

Enfin, les défis relatifs à la mise en place d’un réservoir de données sont de trois natures :

La Gouvernance du réservoir à travers la gestion du cycle de vie de la donnée,
La Sécurité du Réservoir de données,

et l’identification des cas d’usage dans un soucis de création de valeur pour l’entreprise.

Compétences attestées :

Définition de la stratégie de Transformation de l’entreprise Centrée sur la donnée.

Définir la nouvelle stratégie de l’entreprise centrée sur l’exploitation des données prenant en compte la transition technologique pour s’aligner sur les priorités Métiers de croissance, de gestion des risques et de réduction des coûts.

Réaliser un cadrage du programme de transformation centré sur la donnée en définissant un business plan permettant de quantifier le coût global d’acquisition de la solution ainsi que les gains espérés pour chaque Métier à travers la mise en place d’un Réservoir de données afin de vérifier l’intérêt, notamment financier, du projet.

Elaborer la feuille de route stratégique déclinée en projets Métiers afin de produire un planning de réalisation cohérent avec les objectifs attendus dans le temps.

Identification des Cas d’usage Métiers et des propositions de valeurs associées.

Identifier des nouveaux cas d’usage Métiers centrées sur la donnée suivant une approche collaborative, itérative et expérimentale en prenant en compte les critères de sélection et de pondération (valeur-ajoutée-coût-risque-délai) afin d’alimenter la feuille de route préalablement définie

Prioriser les cas d’usage Métiers préalablement identifiés en tenant compte d’indicateurs qualitatifs et quantitatifs prenant en compte la valeur Métier crée, le coût de mis en place, le risque ainsi que le délai de réalisation et ce afin d’apporter les éléments nécessaires pour permettre leur arbitrage.

Développer les propositions de valeurs Métier sur la base des cas d’usage et prenant en compte les capacités offertes par le réservoir de données (agilité, analytique) pour permettre l’alignement des solutions nouvelles avec la stratégie.

Conception de la nouvelle Architecture Centrée sur la Donnée.

Concevoir la nouvelle architecture de référence centrée sur la donnée dans une logique de construction agile et modulaire pour répondre dans les délais impartis aux besoins Métiers et Clients.

Exploiter les capacités technologiques de la nouvelle architecture pour mettre en place les cas d’usages métiers avec plus d’agilité.

Adapter le dimensionnement des différents blocs constituant la solution en tenant compte des capacités d’intégration dans le système d’information actuel pour identifier les éléments devant être dé-commissionné.

Elaboration de la Gouvernance du Réservoir de Données.

Définir la gouvernance du réservoir de données en se basant sur les principes clés (données stockées en l’état – accès unique- vue multiple – adaptabilité à la demande – agilité) pour éviter la transformation de la solution en ‘’marécage de données’’ et optimiser son utilisation

Mettre en place la Gouvernance du réservoir de données en validant les processus de fonctionnement, les standards ainsi que les briques technologiques pour optimiser la création de valeur.

Définir les principes clés de fonctionnement du réservoir de données incluant la définition des nouveaux services issues de leur l’exploitation pour s’aligner sur les cas d’usages.

Définition de l’organisation du programme de réservoir de données.

Définir l’organisation cible du programme de réservoir de données en s’assurant de l’appui de la Direction Générale pour gérer les risques et optimiser la création de valeur espérée.

Définir les profils et ressources clés nécessaires à l’exploitation du programme de réservoir de donnée et évaluer les ressources manquantes pour identifier les besoins en formation et en recrutements qui permettront de les combler.

Définir le modèle opérationnel cible de fonctionnement et d’administration du programme de Réservoir de données pour faciliter la mise en place d’un fonctionnement collaboratif faisant appel à des compétences pluridisciplinaires (Métiers- informatiques-expertises technologiques)