Big Data et intelligence stratégique
Mis à jour le
Responsable(s) : Mme Sakura SHIMADA, Mme Béatrice ARRUABARRENA
- Cours + travaux pratiques
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Durée : 40 heures (+/- 10%)
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Package
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4 crédits
Présentation
Public, conditions d'accès et prérequis
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
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.
Présence et réussite aux examens
Pour l'année universitaire 2023-2024 :
- Nombre d'inscrits : 15
- Taux de présence à l'évaluation : 93%
- Taux de réussite parmi les présents : 100%
Compétences et débouchés
Informations pratiques
Contact
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Département : EPN15 - IIM Master stratégie
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Email : par_masterstrategie@lecnam.net
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Adresse : 2 rue Conté - 75003 Paris
Programme
Contenu
- Généalogie et fondamentaux du phénomène « Big data » Le big data et l’IA en entreprise : mythes et réalités
- Gouvernance et valorisation des données des entreprises, système d’information, gouvernance des données
- Management et qualité des données en entreprise
- Stratégie business data : comprendre le contexte business et la maturité des acteurs internes et externes en entreprise (diagnostic / vision)
- Cas d'usage et valeur business / Data / IA
- Projet data : spécificités de la démarche d’un projet data et livrables associés, limites et points critiques
- Aide à la décision – Business Intelligence : définition, enjeux
- Principaux outils de datavisualisation déployés dans les entreprises
- Éthique régulation data/IA
Modalités d'évaluation
Devoir sous forme d’étude de cas
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.