Data product owner

Le métier de Data Product Owner (Data PO) est un rôle charnière et stratégique de plus en plus demandé avec l’approche “Data Product” des entreprises. C’est une spécialisation du métier classique de Product Owner, mais appliquée spécifiquement aux produits de données (tableaux de bord, algorithmes de recommandation, plateformes de données, APIs, etc.).

Tarif adhérent : € HT / participant

Tarif non adhérent : € HT / participant

Intra-entreprise : Sur devis

Les compétences techniques de la certification visée :

Gérer un projet en mobilisant les méthodes agiles (certification Registre Spécifique)

CA1. Réaliser un diagnostic de l’environnement, des conditions matérielles, financières et humaines au regard des objectifs du projet, afin d’évaluer la pertinence d’une approche agile dans la gestion du projet.

CA2. Sélectionner la méthode de gestion de projet agile adaptée à un projet spécifique, à partir du diagnostic préalablement réalisé, afin de garantir l’adéquation entre la méthode utilisée et la réalisation des objectifs.

CA3. Préparer le déploiement du projet en concevant les artefacts adaptées et en programmant les rituels afin de garantir la communication et la transparence entre les différentes parties prenantes.

CA4. Animer les rituels d’un projet en méthode agile, en mobilisant les ressources sélectionnées afin de répondre de façon adaptée aux besoins potentiellement évolutifs du client.

Les compétences techniques adossées visées par le parcours :

Concevoir un projet d’application data

C1. Animer des ateliers pour imaginer des solutions nouvelles sur la base de ces innovations en collectant des idées à travers des outils collaboratifs, en réalisant des sessions de formation / sensibilisation préparant la participation à des ateliers de recherche d’idées afin de présenter des innovations en matière du data auprès d’un public non technique

C2. Analyser l’expression d’un besoin de projet data dans une étude de faisabilité en explorant, à l’aune des enjeux stratégiques de l’organisation, le besoin métier avec les parties prenantes pour valider les orientations et sélectionner les hypothèses techniques du projet avec le ou les commanditaire(s).

C3. Cartographier les données disponibles en référençant les usages, les sources, les métadonnées et les données, afin de valider les hypothèses techniques du projet data

C4. Rédiger les spécifications fonctionnelles du projet d’application data en s’appuyant sur le besoin exprimé et le cadrage du projet dans le respect des normes d’accessibilité et de gestion des données personnelles (RGPD) en vigueur afin de valider le périmètre fonctionnel du projet.

C5. Réaliser une veille technique et réglementaire en sélectionnant des sources et en collectant et traitant les informations collectées afin de formuler des recommandations projet toujours en phase avec l’état de l’art.

Piloter un projet d’application data

C6. Planifier la réalisation d’un projet data en attribuant les moyens nécessaires et en définissant les étapes de réalisation et les méthodes de suivi du projet afin d’organiser sa mise en oeuvre

C7. Superviser la réalisation d’un projet data en organisant les méthodes, les outils de travail et la communication entre les parties prenantes, afin d’accompagner les membres de l’équipes dans la réussite du projet

C8. Communiquer tout au long de la réalisation du projet data sur les orientations, les réalisations et leurs impacts en élaborant la stratégie et les supports de communication afin d’informer toutes les parties prenantes des évolutions ou des opportunités internes comme externes, portés par le projet

C9. Livrer un projet d’application data en organisant le déploiement, en accompagnant la prise en main de l’application et en organisant le déploiement des mises à jour futures afin de mettre à disposition l’application aux utilisateurs finaux

Collecter et transformer les données d’un projet d’application data

C10. Développer des requêtes de type SQL d’extraction des données depuis un système de gestion de base de données et un système big data en appliquant le langage de requête propre au système afin de préparer la collecte des données nécessaires au projet.

C11. Développer des règles d’agrégation de données issues de différentes sources en programmant, sous forme de script, la suppression des entrées corrompues et en programmant l’homogénéisation des formats des données afin de préparer le stockage du jeu de données final.