Formation La Datavisualisation

1. Un nouvel écosystème digital où la data est le cœur et le pétrole du système

• Voir pour mieux piloter, tels sont les enjeux du marché des logiciels de Business Intelligence
• Exercices :

  - Décrypter les enjeux de la data dans l'entreprise
  - Analyse de la vision cible d'une infrastructure SI tournée vers la data

• Décrypter les enjeux organisationnels
• Nouveaux métiers et structuration d'équipe

2. La préparation des données et leurs nettoyages

• La data visualisation ou l'art de préparer les données pour les faire parler
• 2 axes : un axe d'analyse de données et un axe d'exploration de la donnée
• Exercice : la connexion aux sources de données, un enjeu majeur pour permettre leurs analyses
• Une vison statique et une vision dynamique par construction d'un référentiel : Data Lake
• Exercice : mise à jour en temps réel ou la bonne fréquence et les bons formats
• Exemple avec Tableau Public d'automatisation du traitement de l'import de données
• La notion de jointure et d'union de données pour agréger des fichiers de la même forme ou croiser des données de fichiers divers avec une clé de rapprochement
• Exemple de jointure et d'unions

1. Deux dimensions : l'analyse de données + la mise en forme des données

• Exemple de lecture de données : graphiques, infographies, séries, agrégation, cartographie, symboles
• Practice sur des graphiques et infographies clés
• Mise en application de la théorie 4VSL sur un business case concret : les fakenews de Facebook
• Construire la matrice de valeurs des données clés (Matrice de KPI)

2. Exemple de mise en forme : Isoler, mettre en rapport, mettre en évidence un calcul un raisonnement, le zoom, la colorimétrie

• Vidéo de décryptage de la datavisualisation
• Business Case : Explorer la donnée pour trouver les données à raconter
• Datasets de suivi commercial d'une entreprise et d'un projet
• Décrypter les types de data visualisation pour se centrer sur la compréhension du consommateur de l'information
• Business case Netflix et AirBnb : le bon graphique pour la bonne donnée
• Comment devenir un iron dataviz ?
• Les outils de la datavisualisation : le panorama des solutions d'exploration de donnée et de Business Intelligence
• Apprendre à utiliser la bonne visualisation - différence entre une visualisation - un dashboard et un storytelling
• Disséquer les éléments de l"histoire pour donner du sens à chaque élément
• Exemple détaillé autour de la matrice Superstore sous Tableau Software
• Accès à la bibliothèque de dataviz de Tableau Public par métier

1. Business case sur un projet de groupe : Lister les projets et la nature des projets

2. Construire une matrice de KPI pour piloter une business unit avec un logiciel de BI :

• Import des données
• Union et jointures des données
• Choix des principales analyses
• Exploration de la donnée
• Dashboard et interactivité
• Storytelling data

3. Atelier de schéma narratif : restitution actuel des suivis de projets

4. Schéma narratif alternatif en commun

5. Lister les besoins en outils et en données

6. Création des analyses, des dashboards de KPI puis écriture du storytelling

7. Jeu de lego pour isoler les datas clés et l'histoire

8. Atelier de préparation des pitchs

9. Exemple de restitution et sources de données créatives sur les données

• Aménagement et corrections
• Enrichissement des projets et présentation d'un storytelling type et exemple de projets défendus
• Focus sur les objectifs business des projets
• Conclusion et ouverture sur l'intérêt de centre son organisation sur la data et les enjeux de la BI en entreprise, la création d'un écosystème de technologies avancées dont la BI est la première brique
• QCM sur la data visualisation (20 questions pour s'assurer de l'acquisition des connaissances de base)