• Comprendre les bases de l’analyse de données et son rôle stratégique pour la prise de décisions.
• Apprendre à interpréter les données et les visualisations sans compétences techniques avancées.
• Développer la capacité à utiliser les données pour formuler des stratégies d'affaires efficaces.
• Se familiariser avec des outils accessibles pour analyser et présenter les données.

• Managers, dirigeants, 
• Chefs de projet,
•  Responsables d’équipes souhaitant utiliser les données pour améliorer la prise de décision sans être des experts techniques.
• Toute personne cherchant à intégrer les données dans sa stratégie managériale.

• Comprendre les bases de l’analyse de données et son rôle stratégique pour la prise de décisions.
• Apprendre à interpréter les données et les visualisations sans compétences techniques avancées.
• Développer la capacité à utiliser les données pour formuler des stratégies d'affaires efficaces.
• Se familiariser avec des outils accessibles pour analyser et présenter les données.

Jour 1 : Comprendre les fondamentaux de l’analyse de données
1. Introduction à la data et à son importance pour les managers :

• Qu'est-ce que la donnée et pourquoi elle est cruciale dans les entreprises modernes.
• Comment la data influence les décisions stratégiques et opérationnelles.
• Les types de données (quantitatives, qualitatives) et les sources de données (CRM, ERP, enquêtes, etc.).

2. Les bases de l’analyse de données :

• Concepts clés : big data, data mining, machine learning (sans entrer dans les aspects techniques).
• Identifier les indicateurs de performance clés (KPI) et leur rôle dans la prise de décision.
• Différencier corrélation et causalité : comprendre les relations entre les variables.

3. La culture de la donnée dans l’entreprise :

• Importance d’une approche orientée données (data-driven) pour les managers.
• Comment utiliser les données pour anticiper les tendances du marché et prendre des décisions éclairées.
• Les limites de l’analyse de données : éviter les biais et les erreurs d’interprétation.

4. Atelier pratique : Lire et interpréter des rapports de données

• Analyse de cas concrets : comment interpréter un tableau de bord (dashboard) pour obtenir des insights sur la performance d’une équipe ou d’une activité.
• Exercice sur la compréhension des graphiques, tableaux et visualisations simples.

Jour 2 : Outils et techniques pour une analyse de données accessible
1. Les outils d’analyse de données à la portée des managers :

• Introduction aux outils d’analyse accessibles (Excel, Google Sheets, Power BI, Google Data Studio).
• Utiliser les fonctionnalités de base pour manipuler les données : tris, filtres, tableaux croisés dynamiques.
• Comment choisir le bon outil en fonction de ses besoins d’analyse.

2. Visualisation des données pour une meilleure compréhension :

• L’importance de la visualisation pour raconter une histoire à partir des données.
• Types de visualisations adaptés aux managers : graphiques à barres, camemberts, histogrammes, heatmaps, etc.
• Les bonnes pratiques pour concevoir des visualisations claires et pertinentes.

3. Construire un tableau de bord efficace :

• Comment créer un tableau de bord simple et compréhensible pour suivre les performances.
• Identifier les indicateurs de performance (KPI) clés à intégrer dans le tableaude bord.
• L’importance de la mise à jour des données et de la précision des informations.

4. Atelier pratique : Construire et interpréter un tableau de bord simple

• Utilisation d’un outil comme Excel ou Google Data Studio pour créer un tableau de bord.
• Analyse des indicateurs clés à partir du tableau de bord et formulation de recommandations.

Jour 3 : Prendre des décisions éclairées grâce à l’analyse de données
1. Utiliser les données pour prendre des décisions stratégiques :

• Comment transformer les données en informations exploitables pour la prise de décision.
• Exemples concrets de décisions éclairées basées sur des analyses de données dans différents secteurs (marketing, finances, opérations, RH).
• L’importance de la contextualisation des données : ne pas prendre des décisions basées uniquement sur des chiffres.

2. L’analyse prédictive pour anticiper les tendances :

• Introduction à l’analyse prédictive (sans entrer dans les détails techniques).
• Comment utiliser les données historiques pour prévoir les futures tendances et opportunités.
• Applications concrètes de l’analyse prédictive dans la gestion d’entreprise.

3. Collaborer avec des experts de la donnée :

• Comment communiquer efficacement avec les équipes techniques (data scientists, analystes) pour obtenir les données dont vous avez besoin.
• Savoir poser les bonnes questions pour obtenir des insights pertinents.
• Interpréter les résultats fournis par les experts techniques et les utiliser pour prendre des décisions concrètes.

4. Étude de cas et simulation : Utilisation de la data pour résoudre un problème managérial

• Étude d’un cas réel où la donnée a été utilisée pour résoudre un problème d’entreprise (ex. : baisse des ventes, inefficacités opérationnelles).
• Simulation d’un processus de prise de décision basé sur l’analyse de données et formulation de recommandations d'actions.