Formation - Conduire un projet Open Data

• Un autodiagnostic.

1 - L’open data, c’est quoi ?

• Le nouveau rôle de la data dans l’économie : exemples, principaux business models.
• Spécificités de l’utilisation de la data dans le secteur public.
• Définition de l’open data.

2 - Cerner le contexte législatif et budgétaire

• Le contexte législatif français et européen (RGPD, RGPD Police Justice, Lois CADA, Valter, Lemaire, Macron, Santé, Environnement, …).
• La licence : exemples de licence les plus utilisées.
• Success stories de l’open data.
• Open data : Quel impact budgétaire.

3 - Maîtriser les plateformes d'open data

• Les solutions techniques open data pour la diffusion de ses données.
• Quel format de données pour l’open data ?
• Les offres du marché : Data.gouv, ArcGIS Open Data OpenDataSoft, Kaggle, Hop'n data, Opendata Gazette, Ozwillo, CKAN.
• Le nouveau rôle de Google.
• Exemple internationaux : NASA, ONU, ESA, le modèle suédois.

4 - Appréhender le rôle des principaux acteurs : État, Régions, associations 

• Identifier les producteurs de données.
• Mettre en place la coopération et la gouvernance.
• Coût de mise en œuvre.

5 - Gérer son projet open data

• Les best practices d’un projet open data.
• Mise en place d’une gouvernance des données.
• Définitions des objectifs, mener la conduite du changement.
• Les tableaux de bord.

6 - Mettre en place de méthodes agiles sur le projet open data

• Le cycle de vie d’un projet open data. 
• Fédérer les acteurs et développer l’écosystème local (DataLab public, Hackathon, digital week, …).
• Faciliter la réutilisation de la donnée grâce aux API.
• Développer l’utilisation de l’Internet des objets (IoT).

7 - Présenter les chiffres avec la Data visualisation

• Identifier les types de données disponibles. 
• Les meilleures pratiques en data visualisation.
• Panorama des outils de data visualisation : Rawgraph.IO, Power BI, Tableau.

8 - Les perspectives du Big data et de l’Intelligence Artificielle

• Introduction au big data.
• Les principes et les outils.
• Quel impact de l’IA sur l’open data ?

• Un programme de renforcement : "Un défi par semaine pendant 7 semaines".