Intégrer l'approche produit dans un projet Data AI

Chez OCTO, nous concevons des “produits data” depuis plus d'une dizaine d'années. Pourquoi parler de “produits” plutôt que de “projets” data ?

Cette ambition provient du constat que les écosystèmes data sont souvent éloignés des utilisateurs, dans leur conception comme pendant leur cycle de vie. Notre hypothèse pour expliquer ce phénomène est un biais qui pousse les personnes travaillant dans ces écosystèmes data à concentrer davantage leurs efforts sur l'aspect technologique - au détriment des usages.

Pour éviter de tomber dans cet écueil, nous avons réalisé un bilan de nos différentes pratiques. Cet exercice nous a permis d'identifier celles qui étaient obsolètes, et de verbaliser les bonnes pratiques qui permettent de concevoir et gérer les produits data autour de l'utilisateur, et non pas en dépit de lui : en résumé, comment être “data user centric”.

Cette formation a donc pour objectif d'expliquer en profondeur ce qui se cache derrière les mots suivants : produit, data, utilisateur, utile, utilisable, et utilisé. Nous souhaitons par là rendre tangibles et accessibles les pratiques rattachées à ces mots, pour toutes les personnes qui travaillent dans des écosystèmes data.

• Découvrir les fondamentaux du data product : identifier les rôles clés dans l'écosystème des données et les produits data les plus fréquents
• Approfondir les concepts fondamentaux de la donnée : big data et ses enjeux, data engineering, data analytics et data visualisation, data science et machine learning
• Identifier les principales étapes du cycle de vie d'un produit data
• Distinguer les bonnes pratiques qui répondent aux enjeux récurrents du cycle de vie d'un produit data, du cadrage à l'industrialisation
• Incarner les rôles types d'une équipe travaillant à la réalisation d'un produit data à travers des cas pratiques

• Chef de projet IA
• Product Designer
• Product Owner / Manager souhaitant monter sur un projet data
• Product Manager
• User Researcher

Travailler ou avoir travaillé sur des produits numériques (culture technique).

Avoir travaillé dans un écosystème data est un plus.

Avoir l'appétence de monter sur un produit data en tant qu'utilisateur ou acteur dans la création du produit.

Formation avec apports théoriques, échanges sur les contextes des participants et retours d'expérience pratique des formateurs, complétés de travaux pratiques et de mises en situation.

Cette formation est dispensée par un·e ou plusieurs consultant·es d'OCTO Technology ou de son réseau de partenaires, expert·es reconnus des sujets traités.

Le processus de sélection de nos formateurs et formatrices est exigeant et repose sur une évaluation rigoureuse leurs capacités techniques, de leur expérience professionnelle et de leurs compétences pédagogiques.

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique.

Afin de valider les compétences acquises lors de la formation, un formulaire d'auto-positionnement est envoyé en amont et en aval de celle-ci.

En l'absence de réponse d'un ou plusieurs participants, un temps sera consacré en ouverture de session pour prendre connaissance du positionnement de chaque stagiaire sur les objectifs pédagogiques évalués.

Une évaluation à chaud est également effectuée en fin de session pour mesurer la satisfaction des stagiaires et un certificat de réalisation leur est adressé individuellement.

Jour 1

OUVERTURE DE LA SESSION

Accueil des stagiaires et recueil des attentes

Présentation du déroulé de la formation

INTRODUCTION AUX ÉCOSYSTÈMES DATA

Explorer les concepts fondamentaux de la donnée

Introduction au Big Data

PRODUITS ET ÉQUIPES DATA

Projet Data VS Produit Data

Les types de produits data et leurs spécificités

• Produit "classique" VS produit data
• Typologie de produits data
• Spécificités à prendre en compte

Les postes d'une équipe data

Illustration au travers d'un retour d'expérience

CHEMINEMENT DES DONNÉES EXPLOITÉES DANS LES PRODUITS DATA

Acheminer et stocker la donnée

• Les concepts clés et le jargon technique (datawarehouse, data lake, data platform, etc.)
• Les technologies fréquemment rencontrées
• Bonnes pratiques "Produit" : méthodes de conception centrées utilisateurs, monitoring & alerting, etc.

Nettoyer la donnée

• Les enjeux et impacts lés à la qualité de la donnée
• Bonnes pratiques "Produit" : piloter la qualité des données, alerting & monitoring

Exposer la donnée 

• Enjeux d'être data literate
• Bonnes pratiques "Produit" : favoriser l'utilisabilité des données (documentation, accompagnement, alignement, etc.), pilote de l'usage

Gouverner et protéger la donnée 

• Ownership & Data Gouvernance
• Protection des données & RGPD

Jour 2

LES PRODUITS ANALYTICS

Analyse opérationnelle ou décisionnelle

Les différents types de produits data analytics

Présentation d'un outil de BI simple

MISE EN PRATIQUE : "CADRAGE ET PROTOTYPAGE D'UN DASHBOARD POUR LE PILOTAGE D'UN SITE E-COMMERCE"

Collecte du besoin et cadrage fonctionnel

Exploration des données

Prototypage de dashboard

Jour 3

LES PRODUITS D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Introduction aux principes de l'IA

• Machine Learning
• Bonnes pratiques "Produit" : méthodes de co-conception, alerting & monitoring, boucle de feedback

Présentation d'un produit d'IA simple

MISE EN PRATIQUE "CADRAGE D'UNE SOLUTION D'IA POUR LE CHEF DE RAYON D'UNE GRANDE SURFACE"

Cadrage à partir de méthode de conception centrée utilisateur

Pseudo-architecture des données

Maquettage

CLÔTURE DE SESSION

Revue des points clés évoqués lors des 3 jours de la formation

Echange autour des questions et réponses additionnelles 

Compléments d'expérience

• Un mois après la formation, nous organisons une réunion avec l'ensemble des participants pour recueillir un retour d'expérience à froid. C'est également l'occasion de partager les actions mises en place après la formation au sein de la communauté des apprenants.
• Profitez de 30 minutes de mentoring personnalisé avec notre formateur expérimenté. Planifiez une séance pour obtenir des conseils et des orientations adaptés à vos besoins spécifiques, que ce soit pour renforcer vos compétences, résoudre des défis professionnels ou atteindre vos objectifs professionnels.

• Article blog OCTO "Qu'est-ce qu'un produit Data ?"
• Article blog OCTO "Data-as-a-product : pierre angulaire du Data-Mesh"
• Article blog OCTO "Quel type de valeur voulez-vous générer avec la Data et l'IA ?"
• Article blog OCTO "Au coeur d'une plateforme DATA"