Big Data et intelligence stratégique

Code UE : USM325

  • Cours + travaux pratiques
  • 4 crédits

Responsable(s)

Thomas DURAND

Sakura SHIMADA

Public, conditions d’accès et prérequis

Ce cours est réservé aux auditeurs du Master Stratégie d'Entreprise et à ceux du Ceritificat de spécialisation "Décoder le monde qui vient".

Objectifs pédagogiques

Dans le contexte du big data, l’exploitation des données internes et externes est devenue un enjeu majeur d’aide à la stratégie d’une organisation. Le manager doit aujourd’hui développer une vision stratégique de la valorisation des données qu’il peut mobiliser pour éclairer son pilotage. Le cours vise à développer cette culture de la données et la dimension stratégique associée à l’exploitation des données. Cette stratégie nécessite également une bonne compréhension de l’ensemble de la chaîne de la donnée et une certaine maîtrise des outils disponibles pour le pilotage.

Contenu

  • Généalogie du phénomène « Big data » et contextualisation historique. Le big data et l’IA en entreprise : mythes et réalités.
  • Écosystème Big data et organisations : panorama et maturité des acteurs internes et externes en entreprise
  • Valorisation des données internes des entreprises, système d’information, gouvernance des données.
  • Business Intelligence : définition, enjeux.
  • Études de cas en reporting, exemple avec PowerBI.
  • Projet data : spécificités de la démarche d’un projet data et livrables associés, limites et points critiques.
  • Panorama des techniques de data-mining, classification des méthodes, modèles prédictifs.
  • Principaux outils de reporting et de datavisualisation déployés dans les entreprises (Qlink,Power BI, Tableau, Talend…).
  • Management des données en entreprise, plan de gestion des données : cas de la recherche publique
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  • Analyse de sources principales de données internes et externes intéressant un processus décisionnel (open data, données des SI, données socio-numériques…)
  • Panorama des techniques de data-mining, classification des méthodes, modèles prédictifs
  • Principaux outils de reporting et de datavisualisation déployés dans les entreprises (Power BI, Tableau, Talend…)
  • Conduire un projet data en entreprise : cadres méthodologiques, organisationnels et études de cas
  • Limites et points critiques des approches quantitatives pour les processus d’aide à la décision

Modalité d'évaluation

  • Un devoir sous forme d’étude de cas et de questions
  • Restitution orale du devoir

Bibliographie

  • Nesvijevskaia, A. : DATABOOK : a standardised framework for dynamic documentation of algorithm design during Data Science projects. IASSIST Quarterly, Vol 45, 2021.
  • Arruabarrena B, Kembellec G., Chartron G. : Data littératie & SHS : développer des compétences pour l’analyse des données, Colloque CODATA-France, Data Value Chain in Sciences & Territoires 14-15 mars 2019 – Paris Val d’Europe, pp.135-142, 2019.
  • Chartron, G. : Régime de médiation des « données » en contexte professionnel. CIDE 22 22e Colloque International sur le Document Numérique, Paris, France, 2021.
  • Bulinge, F. : Maîtriser l’information stratégique, Collection Information & Stratégie, Éditeur De Boeck, p. 267, 2014.
  • Desmoulins, L., Alloing, C., Kembellec, G., Eppstein, R., Le Béchec, M. : L'évolution des formations aux métiers de l'intelligence économique, du marketing et de l'Influence à l'ère des big data. Les Cahiers de la SFSIC, Société française des sciences de l'information et de la communication, n°15, 2014.
  • Kembellec, G. & Prime-Claverie, C. : Web de données et création de valeurs : le champ des possibles. I2D - Information, données & documents, 53, 28-69, 2016.

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EPN15 - IIM Master stratégie
2 rue Conté 31.2.32
75003 Paris
Tel :01 40 27 26 23
Sophie Renaux

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