Data for business : Performance - Finance
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3 x 2 heures
En présentiel
ou distanciel
En français
ou en anglais
400 € HT / personne
4 000 € HT intra-entreprise (min. 10 personnes)
Le programme pour les opérationnels
Les objectifs de ce parcours sont :
– de sensibiliser aux enjeux et aux opportunités liés à la data ;
– d’appréhender les différents outils et process ;
– de créer des synergies métiers entre les entreprises de l’alliance.
1- Vers une entreprise data driven
1.1 Boom de la data dans l’entreprise
- “ Dataification ” du monde
- Les entreprises investissent dans la data
- Volume de data explose, big data, démocratisation des outils d’analyse
- 1.2 Valeur ajoutée de la data et nouveaux usages
- Cas d’usage dans tous types de métiers, et forte valeur pour le business
- La transformation digitale s’appuie essentiellement sur la data
- L’usage de la data impacte tous les métiers
2- Enjeux et bénéfices de la data dans l’enseigne
2.1 L’exploitation de la data accroît la performance de l’entreprise
- La data est meilleure que l’intuition pour décider
- La data comme moteur de la performance
2.2 Usage de la data et performance de l’enseigne
- Cas d’usage en enseigne
2.3 Enjeux de la data pour l’enseigne
- Automatisation des tâches
- Capacités prédictives et de modélisation
- Fiabilité des analyses
- Optimisation des coûts
- Performance des décisions
3- L’impact de la data sur l’organisation, le métier, les outils
- Les nouveaux métiers de la data
- Les outils de la data
- L’organisation autour de la data: la gouvernance data
- Le rôle de l’équipe performance, les attentes clients internes et les actions data pour y répondre
4- Enjeux & challenges de la data dans le suivi de la performance
- Tour de table et remontée des vision des participants
- 7 challenges détaillés: qualité de la data, gestion du volume, unicité du référentiel, point d’attention juridique…
- Les métiers et technos de la data, ce qu’ils apportent à l’enseigne pour piloter sa performance
- L’ organisation autour de la data & la gouvernance : tous data steward ? Le rôle du responsable performance dans la gestion et la communication de la data
- Les étapes du data analytics appliqué au métier de la perf
- Le big data pour les métiers de la performance
- La collecte des données pertinentes, comment faire ?
- Les outils de data mining / les bases de données, comment automatiser le suivi des performances
- Quels process et méthodes appliquer ? PIloter la performance du magasin avec la data
1- Présentation d’outils appliqués à un business case simple
- Fichier de données Superstore
- Ex : démo de Tableau Desktop
- Fonctions de prédictions (CA, stock, etc.)
- Fonctions d’explication automatisée de tendances ou d’anomalies
- Fonctions de data visualisation, tableaux de bord interactif
2- Présentation de process de gestion et traitement de la data
- Étude de cas: récolter la donnée, l’analyser, recommander, diffuser l’information
3- Présentation de data analytics + avancés
- Ex : 1 ou 2 case study traités par Eloi, evaluation du potentiel de CA pour une implantation d’enseigne
- Montrer comment le resp. perf peut faire appel en interne ou en externe à des compétences ou outils pour répondre efficacement à ses questions
- Smart reporting: alertes automatisés sur anomalies et ecarts
4- Les bonnes pratiques data à adopter
4.1 Liste des bonnes pratiques qui s’appuient sur l’usage de la data
- Co construction avec les participants
4.2 Mise en action
- Quelles actions vous pourriez mettre en œuvre concrètement à court terme dans votre quotidien ?
- Echange, partage d’expérience entre participants
- Quels points vous retenez particulièrement ?
Le programme pour les leaders
Les objectifs de ce parcours sont :
– acquérir une vision stratégique des métiers et de la transformation qui s’opère ;
– comprendre l’impact des transformations métiers avec la data sur l’organisation et sur les modes de management ;
– définir une feuille de route pour mettre en oeuvre et piloter ces changements au niveau des équipes performance ;
– gérer et rendre attractives les missions des nouveaux talents.
1- Un monde data driven (15 min)
1.1 Boom de la data dans l’entreprise
- “Dataification” du monde
- Data, asset stratégique des grands groupes
- Volume de data explose, big data, démocratisation des outils d’analyse
1.2 Valeur ajoutée de la data et nouveaux usages
- Cas d’usage dans tous types de métiers, et forte valeur pour le business
- La transformation digitale s’appuie essentiellement sur la data
2- Data et business performance (20 min)
- Limite de l’intuition et de l’expérience dans la prise de décision
- Better data, better decision: cf etudes académiques
- Nouveaux leaders sont data centric
- Changement de paradigme dans l’analyse de la performance : prévisions vs constat, temps réel vs temps lent
- Le pilotage de la performance par la data: l’approche OKR
3- Enjeux et usages data dans le retail: vers l’enseigne data centric ? (30 min)
3.1 Vers l’enseigne data centric
- L’entreprise data driven, la culture data nécessaires
- challenges et enjeux de la data
3.2 Bénéfices de la data pour l’enseigne
- Cas d’usage Auchan et l’IA contre le gaspillage alimentaire
- Cas d’usage Séphora et la prédiction de l’activité
- Cas d’usage Valiuz / implentation d’enseigne
3.3 La transformation des métiers & des compétences
- l’ouverture aux données externes, l”integration à un ecosystème
- tous data steward ? Nouveaux métiers de la data
- l’ouverture aux données externes, l”integration à un ecosystème
4 – Échange sur vos enjeux data (30 min)
1- La transformation des métiers de la performance (30 min)
1.1 Etude de cas : transformation par la data des métiers de la performance dans les enseignes bancaires
- Impact sur la pratique
- Identification des risques et dysfonctionnements
1.2 Option étude de cas : analyse du ROI d’une campagne marketing digital + magasin
- Comment la data permet la mesure du ROI ?
1.3 Option détection & analyse de fraude financière par la data
1.4 Etude du cas Charly
1.5 Etude de cas implantation d’un magasin pour une enseigne
2- Performance et gouvernance de la data (30 min)
2.1 Nouveaux process de vos métiers dans un contexte data centric
2.2 Opérer la gouvernance data
2.3 Piloter la performance non financière: le rôle de la data. Ex : méthode OKR, les KPI ESG…
2.4 Collaborer dans une ecosystème : data steward ?
3- Les outils au service du changement de vos pratiques (30 min)
3.1 Bénéfices liés à l’usage des outils de data management
3.2 Les outils cloud
- Partage de la donnée, fusion des référentiels
- Exemple de Google Big query pour l’exploration de la donnée
3.2 Les outils de BI & de data visualisation
- Comment Google Looker (data studio) ou Tableau aident à automatiser l’analyse ?
- Exemple sur l’analyse de performance d’un magasin
3.3 Tableaux de bord et reporting dans une entreprise data driven
- D’excel aux outils de dataviz et de prédiction
- Dataviz, dashboard interactifs, partage de l’information : rendre l’utilisateur autonome dans son analyse de la donnée
3.4 Des outils “tout en un” ?
- Exemple de Pigment, dépoussiérer la planification d’entreprise
4- Nouvelles compétences, nouvelles fiches de poste ? (20 min)
4.1 Le changement des missions
4.2 Les nouvelles compétences requises
4.3 Traduction dans les fiches de poste
1- Enjeux, priorités, objectifs
Quels enjeux data sont prioritaires pour moi ? Comment accompagner mon équipe dans le changement de l’usage data ? Quels objectifs leur fixer ? Quels bénéfices je souhaite en retirer à court et moyen terme ?
2- Organisation, process, motivation
Quelle évolution de l’organisation des équipes, des missions et de la fiche de poste ? ” Quels incentives pour rendre les équipes “data driven” ? Quelles évolutions des process, des façons de faire ?
3- Recrutement, mobilité, formation
Quelles compétences sont requises, quelles actions pour les monter en compétence (formation, reconversion, mobilité interne, etc), quel impact sur le process de recrutement de nouveaux talents (quels profils, comment les attirer ?)
4- Opérations
Comment mettre en place des KPI commun, clés de lecture communes qui facilitent l’analyse de la performance partagée avec le management, les équipes métier ?
5- Collaboration, écosystème
Comment connecter efficacement mon équipe aux compétences data de l’enseigne (Dir. data, DSI…) ?
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