Stratégie, Digital, Données

ECTS : 3

Description du contenu de l'enseignement :

1.  De la mise en données du monde

2.  Données, Information, Connaissances et Intelligence artificielle

3.  Chaîne de valeur de la donnée et valorisation des données

4.  Enjeux organisationnels et humains de la valorisation des données

5.  Plateformisation et valorisation des données

Compétence à acquérir :

• Etre capable de distinguer les notions de donnée, information, connaissance, croyance.
• Comprendre les fondements de l’apprentissage machine et de l’apprentissage profond.
• Maîtriser la chaîne de valeur de la donnée
• Appréhender les enjeux organisationnels de la gestion des données
• Analyser les logiques de valorisation économique des données
• Analyser les modalités spécifiques de valorisation des données dans les modèles de plateforme.

Mode de contrôle des connaissances :

Analyse d’un cas d’entreprise au travers d’une grille d’analyse (100%).

Bibliographie, lectures recommandées :

Extrait de la bibliographie du cours

• Bostrom N., (2014), Superintelligence. Paths, Dangers, Strategies, Oxford University Press, 415 p.
• Chignard S., Benyayer L.D., (2015), Datanomics : Les nouveaux business models des données, éditions FYP, p. 87.
• Childe S.J., (2017), Big data analytics and firm performance: effects of dynamic capabilities, Journal of Business Research, Vol.70, pp. 356-365
• CIGREF (2016), Valorisation des données dans les grandes entreprises. Maturité, pratiques et modèles, Rapport du CIGREF, novembre.
• Frisk, J. and Bannister, F. (2017), "Improving the use of analytics and big data by changing the decision-making culture: A design approach", Management Decision, Vol. 55 No. 10, pp. 2074-2088. https://doi.org/10.1108/MD-07-2016-0460
• Gandomi A., Haider M. (2015), Beyond the hype: Big data concepts, methods, and Analytics, International Journal of Information Management, Vol. 35, n°2, pp 137–144
• Gregory A., (2011), « Data Governance – Protecting and Unleashing the Value of your Customer Data Assets », Journal of Direct, Data and Digital Marketing practice, vol. 12, n° 3, pp. 230-248.
• Grover V., Chiang R. H. L., Liang T., Zhang D., (2018), “Creating Strategic Business Value from Big Data Analytics: A Research Framework,” Journal of Management Information Systems, Vol.35, n°2, pp. 388-423.
• Gupta M., George J.F., (2016), Toward the development of a big data analytics capability, Information Management, Vol. 53, n°8, pp. 1049-1064
• Harris J. G., Mehrotra V., (2014), « Getting value from your data scientists », MIT Sloan Management Review, 56, (1), pp. 15-18
• Hartmann et al., “Big Data for Big Business? A Taxonomy of Data-driven Business Models used by Start-up Firms”, working paper, University of Cambridge.
• Hitt, L. M., Jin, F., Wu, L., (2016), Data Analytics Skills and the Corporate Value of Social Media, Kelley School of Business Research Paper No. 16-61
• Isaac H., (2016), « Données, valeur et business model », Les Cahiers Scientifiques, n°21, p. 18.
• Isaac H., (2018), “La donnée, une marchandise comme les autres ?”, Enjeux numériques, n°2, juin, p. 20.
• Isaac H., (2018), « La donnée numérique, bien public ou instrument de profit », Pouvoirs, n° 164, p. 75-86.
• Isaac H., (2020), « Stratégie et Intelligence artificielle », Annales des Mines, Enjeux Numériques, n°12, Décembre, pp. 23-30
• Isaac H., (2021), Business models de plateformes, Vuibert, 269 p.