Cette années fiscale chez Microsoft, j’ai u l’opportunité de suivre la formation certifiante proposée par CentraleSupélec d’« Expert en ingénierie numérique » accessible par dossier. Les formations Executive Certificates sont des parcours certifiants à destination des cadres, dirigeants, responsables, désirant consolider leurs compétences, développer et valider leurs expertises. Elles délivrent un certificat d’établissement et attestent de la maîtrise d’une fonction, d’une activité ou d’un métier. Ainsi le diplôme d’ingénieur suivant est délivré si les modules sont validées : RNCP Expert en ingénierie numérique.
Cette formation s’inscrit dans l’optique de transformation digitale vers laquelle doivent aller les entreprises. Elle permet le développement d’une polyvalence de compétences, et d’une vision transversale du fonctionnement de l’entreprise primordiale pour parvenir à une transformation digitale optimale, en ayant conscience des atouts dont nous disposons aujourd’hui.
Dans le cadre de la formation, la rédaction d’un mémoire et d’une soutenance sur un thème libre est requis ainsi vous trouverez ci dessous mon mémoire sur les Data Companies.
Genèse du mémoire : C’est en regardant l’intervention du directeur de la technologie (CTO) de la SNCF (Raphael Viard) lors des Microsoft Expériences 2018 dans laquelle il évoque le terme « Data Company » que je me suis intéressé à ce terme. Cette présentation offre un excellent point de départ pour mener une enquête sur ce terme qui semble se répandre dans toutes les sociétés, mais sur lequel on ne sait finalement que peu de choses, notamment sur les conditions de sa mise en œuvre concrète.
Inhaltsverzeichnis
- Introduction
- Omniprésence des données
- Un peu d'histoire
- Donnée, Information et Connaissance
- Évolution et impacts
- Le coût des données
- La valeur des données
- L'innovation pilotée par les données
- Les transformations liées à la donnée
- Technologie
- Organisation
- Culture
- Data Companies
- Définition
- Exemple de réalisations
- Étude de cas
- Conclusion
- Remerciements
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit analysiert den Begriff "Data Company" und untersucht dessen Bedeutung in der digitalen Transformation von Unternehmen. Sie zielt darauf ab, die Entwicklung der Datenverwendung zu erforschen, die Auswirkungen von Daten auf Unternehmen zu verstehen und zu ergründen, wie Unternehmen die Digitalisierung mit einer data-zentrierten Strategie bewältigen können.
- Die omnipräsente Natur von Daten in der heutigen Welt
- Die Auswirkungen von Daten auf Unternehmen und deren Transformation
- Die Definition und Implementierung von "Data Companies"
- Die Bedeutung von Daten für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit
- Der Einfluss von Daten auf Organisationsstrukturen und Unternehmenskultur
Zusammenfassung der Kapitel
- Omniprésence des données: Dieses Kapitel gibt einen Überblick über die historische Entwicklung der Datennutzung und zeigt die wachsende Bedeutung von Daten in allen Lebensbereichen auf. Es beleuchtet auch die Herausforderungen des Datenspeichers und der Datenanalyse.
- Évolution et impacts: Dieses Kapitel analysiert die Auswirkungen von Daten auf Unternehmen und deren Transformation. Es untersucht den Wert von Daten, die Innovationskraft von Daten und die Veränderungen, die Daten in Technologie, Organisation und Unternehmenskultur bewirken.
- Data Companies: Dieses Kapitel definiert den Begriff "Data Company" und präsentiert Beispiele für Unternehmen, die sich erfolgreich auf eine data-zentrierte Strategie ausgerichtet haben. Es beleuchtet auch die Herausforderungen und Chancen, die mit der Transformation zu einer "Data Company" verbunden sind.
Schlüsselwörter
Die wichtigsten Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen der Arbeit sind: Data Company, digitale Transformation, Datenverwendung, Datenanalyse, Innovation, Wettbewerbsfähigkeit, Unternehmenskultur, Geschäftsmodelle, Big Data, Cloud Computing, Datenmanagement, Datenschutz, Datenökonomie, Künstliche Intelligenz.
- Arbeit zitieren
- Romain Casteres (Autor:in), 2019, Data-Companies. Les entreprises pilotées par les données, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/478149
