Code
MGYE MIS 4407
Niveau
L3
Discipline
Systèmes d’information
Langue
Anglais/English
Crédits ECTS
2
Heures programmées
21
Coordonnateur(s)
Département
- Technologies, Information et Management
Introduction au module
Les données sont au cœur des processus opérationnels de l'entreprise et constituent une source importante de valeur:
• Il peut s'agir de données externes à propos des utilisateurs, des concurrents etc., mais aussi de données internes relatives à l'ensemble de la chaine de valeur.
• Savoir manier intelligemment ces données permet à l'entreprise d'améliorer son agilité et d'asseoir sa position concurrentielle.
• Développer cette intelligence est d'autant plus critique avec l'avènement des technologies digitales qui permettent à la fois d'acquérir des données massives mais aussi de les analyser et les interpréter pour en tirer de la valeur.
L'objectif du MOOC est d'expliquer au participant comment développer une intelligence des données au sein de l'entreprise:
• Rappeler que l'intelligence constitue la capacité de faire bon usage de données disponibles pour répondre à des défis
• Expliquer que plusieurs types de données existent au niveau d'une entreprise, et qu'une donnée possède un cycle de vie
Ce MOOC a donc pour objectif de combiner ces deux notions (Intelligence et donnée) en guidant le participant en familiarisant le participant avec le panorama des techniques d'intelligence des données et en lui expliquant leurs applications dans un contexte business.
Traits de compétences
A travers ce cours, l'étudiant aura la capacité de:
● Conseiller les entreprises sur l’impact des Données pour transformer le Business
● Désigner les acteurs clés, les enjeux, les risques, les actions d’accompagnement dans un projet de transformation digitale d’une organisation.
Contenu : structure du module et agenda
10 étapes de 2h, réalisées via le SPOC
1 étape de 2h réalisées en présentiel
Les modules du SPOC abordent les sujets suivants :
1. Place de la donnée dans la Transformation digitale
2. Concepts clés liés à la donnée
3. Data gouvernance and management
4. Data modeling
5. Master data management
6. Data quality management
7. Business Intelligence/Datawarehousing
8. Data exploitation (Datamining, data visualization, IA, Big Data)
9. Data compliance (Ethics, security, privacy …)
Des séances de coaching seront effectuées pour vérifier l’état d’avancement du SPOC et guider les étudiants dans le parcours.
Contribution à l'atteinte des ODD (Objets du Développement Durable)
● Industrie, Innovation et Infrastructure
● Villes et communautés durables
Nombre d'ODD abordés parmi les 17
2
Apprentissage
Asynchrone
Méthode pédagogique
● Modules d’enseignement à distance SPOC
● Projet en groupe
Système de notation et modalités de rattrapage
Note finale = Projet et Quizz inclus dans le SPOC.
En cas de rattrapage (CF2), un autre projet doit être réalisé.
Règlement du module
Communication Professeur-Apprenant
● Le professeur contactera les apprenants via leur adresse mail scolaire (IMT-BS/TSP) et le portail Moodle. Aucune communication via les adresses mails personnelles n’aura lieu. Il est de la responsabilité de l’étudiant de consulter régulièrement sa boîte mail IMT-BS/TSP.
● Les apprenants peuvent communiquer avec le professeur en envoyant un mail à son adresse institutionnelle. Au besoin, il est possible de le rencontrer dans son bureau durant les heures de bureau ou sur rendez-vous.
Apprenants avec des besoins d’accommodement
Si l’apprenant a un handicap qui empêche d’accomplir le travail décrit ou qui nécessite toute sorte d'accommodement, il est de sa responsabilité d’en informer le directeur des études (avec justificatifs) dès que possible. Aussi, l’apprenant ne doit pas hésiter à en discuter avec son professeur.
Comportement en classe
● En guise de courtoisie envers le professeur et les autres apprenants, tous les téléphones portables, jeux électroniques ou autres appareils générant du son doivent être désactivés pendant les cours.
● L’apprenant doit éviter out comportement perturbateur et irrespectueux tel que: arriver en retard en classe, partir tôt, comportement inconsidéré (ex. dormir, lire un document non lié au cours, utiliser un langage vulgaire, parler excessivement, manger, boire, etc.). Un avertissement peut être donné à la première infraction de ces règles. Les contrevenants seront pénalisés et pourront être expulsés de la classe et/ou subir d'autres procédures disciplinaires.
● Le retard toléré est de 5 minutes. La présence sera déclarée sur Moodle durant ces 5 minutes via un QR code fourni par le professeur à chaque démarrage de cours.
● L’apprenant doit arriver à l'heure pour les examens et autres évaluations. Personne ne sera autorisé à entrer en classe une fois que la première personne aura terminé l'examen et quitté la salle. Il n'y a absolument aucune exception à cette règle. Aucun apprenant ne peut continuer à passer un examen une fois le temps écoulé. Aucun apprenant ne peut quitter la salle pendant un examen à moins qu'il / elle ait terminé et ait remis tous les documents.
● En cas de cours à distance, l'apprenant doit maintenir sa caméra allumée sauf en cas d'indications contraires données par l'enseignant.
Code éthique
IMT-BS est engagée dans une politique d'honnêteté dans le milieu académique. Toute conduite compromettant cette politique peut entraîner des sanctions académiques et/ou disciplinaires. Les apprenants doivent s'abstenir de tricher, de mentir, de plagier et de voler. Ceci consiste à accomplir un travail original et à reconnaître toute autre personne dont les idées et les documents imprimés (y compris ceux provenant d’Internet) sont paraphrasés ou cités directement. Tout apprenant qui enfreint ou aide un autre élève à enfreindre les normes de comportement scolaire sera sanctionné conformément aux règles de l'IMT-BS.
Mots-clés
Data, Digital Innovation
Prérequis
Connaissances managériales de base et compréhension préliminaire des technologies de l’information et de communication