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Transformation digitale
Nouveaux business models data
Format : Video learning tutoré
Durée : 7 heures d'apprentissage
Dates :
Date à venir
Prix net :  250€
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Transformation digitale

Nouveaux business models data

 250€
Prix net : Montant sur lequel il n’est pas appliqué de TVA.
(Prestation de formation professionnelle continue exonérée de TVA)
Format(s) pédagogique(s) : Video learning tutoré
Durée : 7 heures d'apprentissage
Langue(s) : Français
Certificat(s) associé(s) : Data Sciences@ESCP Business School
Code Web :  UC_NEW_BUSI_MODELDATA
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Présentation

Les études de certains cabinets de conseil chiffrent en milliards d’euros la création de valeur par les données. Comment est-ce possible ? Comment transformer des giga octets en millions d’euros ?

Matière première, levier ou actif stratégique, les données font émerger de nouveaux business models et influencent les business models historiques. Par quels mécanismes et à quelle condition ? Cette Unité de Compétence explore les opportunités offertes par les données pour construire ou faire évoluer un business model et analyse les enjeux économiques associés à l’utilisation de données massives.

Executive Online Certificate associé : Data Sciences@ESCP Business School
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Data Sciences@ESCP Business School
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Pré-requis

  • Niveau bac+3 ou 3 ans d’expérience

Objectifs | Compétences

À l’issue de cette Unité de Compétence le participant sera capable de :

  • Maîtriser les fondements économiques des données
  • Connaître les modèles de création de valeur par les données
  • Comprendre comment utiliser les données pour améliorer ou transformer un business model
  • Maîtriser les conditions requises pour que les promesses d’amélioration ou de transformation par les données se réalisent

Les points forts du cours

  • Un apprentissage qui s’adapte à votre rythme. Formez-vous 100% en ligne, à votre rythme, où vous voulez. Cette formation est composée de vidéos, de fiches téléchargeables, d’une FAQ dynamique, de quiz, d’une étude de cas et de Masterclass thématiques en présentiel ou en ligne.
  • Des contenus accessibles à tous. Les contenus sont opérationnels et accessibles sans pré-requis.
  • Une formation au plus près des besoins du marché. L’offre de compétences a été définie en collaboration avec des grandes entreprises partenaires regroupées sous forme de Client Advisory Board.
  • Une Attestation de réussite délivrée par une grande école. La formation est élaborée par une institution académique prestigieuse.
  • Une plateforme de formation performante. La plateforme de formation est facile d’utilisation et propose des learning analytics précis et pertinents pour un meilleur suivi de votre progression.

Programme

Formateur associé à la formation

Louis-David BENYAYER
Expert des évolutions de business models déclenchées par la généralisation des technologies numériques, il a coordonné le livre Open Models, business model of the open economy. Co-auteur avec Simon Chignard de Datanomics, les nouveaux business models des données, Louis-David est co-directeur scientifique du MSc Big data and Business Analytics.



Les domaines d’expertise de Louis-David sont les business models, l’entrepreneuriat et l’innovation stratégique. Les intérêts de recherche actuels de Louis-David se concentrent sur les business models ouverts, les stratégies axées sur les données et l’ambidexterité organisationnelle.

Programme

Un programme pour comprendre et agir ...

Chapitre 1 : Valeur, coût et limites des big data

À l’issue de ce chapitre les participants seront capables de décrire les caractéristiques économiques des données, d’expliquer les trois rôles des données dans les business models, de décomposer les coûts des données massives et d’expliquer les principales limites à l’utilisation des données

  • Les fondements économiques de la donnée
  • Les rôles des données dans les business models : matière première, levier, actif stratégique
  • De la collecte à la visualisation : combien coûtent les données ? Comprendre les limites des données et de leur utilisation
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 2 : Les données comme matière première

À l’issue de ce chapitre les participants seront capables d’expliquer les mécanismes de tarification des données, de décrire le business models des data brokers et des intermédiaires et de donner des exemples d’industriels qui commercialisent des données.

  • À quel prix s’achètent et se vendent les données ?
  • Les données au cœur du business model des data brokers
  • Les places de marché, intermédiaires de transaction
  • La commercialisation, un business model complémentaire pour les industriels
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 3 : L'effet de levier des données sur le business model

À l’issue de ce chapitre les participants seront capables d’expliquer comment les données permettent de réduire les coûts d’une activité, d’expliquer comment les données permettent d’identifier de nouvelles opportunités commerciales et de décrire les conditions requises pour que les données améliorent la performance d’un business model

  • Utiliser les données pour améliorer son business model
  • Les effets sur les coûts : améliorer la performance de l’organisation et les processus opérationnels
  • Les effets sur les revenus : mener des innovations et développer les revenus avec les clients existants
  • Les conditions nécessaires pour que les données génèrent de la performance
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 4 : Les données, un actif stratégique

À l’issue de ce chapitre les participants seront capables de décrire le rôle des données dans les modèles bi-face, d’expliquer comment les données permettent de faire évoluer un business model vers un modèle de service et de présenter les intérêts stratégiques de l’ouverture des données

  • Comment faire de ses données un actif distinctif
  • Les modèles bi-face : quand la donnée est échangée contre un service
  • Utiliser les données pour s’arroger une position favorable dans un écosystème
  • Développer un business model de service
  • Open data et stratégies d’ouverture
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 5 : Les batailles concurrentielles renouvelées avec les données

À l’issue de ce chapitre les participants seront capables de décrire en quoi les données renouvellent le paysage concurrentiel sur les marchés non numériques, d’expliquer le rôle des données dans les effets de réseaux et de présenter les enjeux stratégiques des acteurs historiques associés aux données

  • Plateformes, moteurs de recherche et acteurs historiques, la concurrence entre business models
  • Les données, accélérateur de conquête pour les plateformes
  • Les stratégies directes et indirectes des moteurs de recherche
  • Les acteurs historiques s’équipent en ressources numériques
  • Quiz de fin de chapitre
Chapitre 6 : Cas final

Étude de cas final permettant de mettre en pratique les apports de la formation et de valider la compétence acquise

Pédagogie – Évaluation

  • La pédagogie de cette formation s’appuie sur une large variété de situations d’apprentissage : cas pratiques, échanges, défis, études de cas, exercices, travaux en sous-groupes.
  • Chaque compétence est évaluée par des cas pratiques, des études de cas, des quiz ou des exercices en fin de séquence.
Transformation digitale
Management-Vente
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Le télétravail, en pratique
Transformation digitale
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Thinking outside the box for innovation
Transformation digitale
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The digital culture of tomorrow’s manager
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Posture and competencies for innovation
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Innovation and organizational transformation
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Innovating in an ever-changing environment
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La culture digitale du manager de demain
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Transformation digitale
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Osez la stratégie et la géopolitique
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Maîtriser la boîte à outils du chef de projet
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Créer un parcours client customer centric
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Boîte à outils de l’IA
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IoT & Robotique dans le Business
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Data, analytics et IA
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Les fondamentaux de l’IA
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Buzz words autour du Big Data
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Sécurité de l’information
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Données et vie privée
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Nouveaux business models data
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Internet des objets
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Big Data : principes, usages et enjeux
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Talents et compétences pour l’innovation
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Management des projets agiles et innovants
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Innovation et transformation organisationnelle
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Design thinking
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Penser autrement pour innover
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Enjeux et impacts des technologies émergentes
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Innover en environnement incertain
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Questions économiques, sociales et éthiques de la transformation digitale
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Gestion du changement dans la transformation digitale
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Organisation autonomisante et intelligence collective
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