Formation Analyse Système, Data et Contrôle de Gestion

Leçon 1 • Introduction à la modélisation des processus

Présente les organigrammes et les diagrammes de processus de base comme outils pour visualiser le comportement du système. Prépare les étudiants à des techniques de modélisation plus avancées dans les chapitres suivants.

Leçon 2 • Concepts fondamentaux de la pensée systémique

Présente les systèmes ouverts et fermés, l'entropie et l'émergence appliqués aux organisations. Établit le vocabulaire utilisé dans tous les chapitres suivants.

Leçon 3 • Identification et cadrage des problèmes

Enseigne des techniques structurées pour définir les problèmes commerciaux avant de commencer l'analyse. Empêche la dérive du périmètre en établissant des limites claires du problème dès le début.

Leçon 1 • Modélisation des flux de données et des entités

Présente les diagrammes de flux de données et les modèles entité-relation comme outils d'analyse complémentaires. Relie les structures de données aux processus métier identifiés au Chapitre 1.

Leçon 2 • Exigences fonctionnelles et non fonctionnelles

Fait la distinction entre ce qu'un système doit faire et à quel point il doit bien fonctionner. Enseigne la rédaction d'énoncés d'exigences précis et testables.

Leçon 3 • Développement de cas d'utilisation et de user stories

Enseigne les diagrammes de cas d'utilisation et les user stories agiles comme outils de spécification centrés sur l'utilisateur. Fait le pont entre les approches d'analyse traditionnelles et agiles.

Leçon 4 • Techniques d'élicitation des exigences

Couvre les entretiens, les ateliers, les enquêtes et l'observation comme méthodes de collecte des exigences système. Met l'accent sur le choix de la bonne technique pour chaque contexte de partie prenante.

Leçon 1 • Structures de bases de données et stockage des données

Explique la conception de bases de données relationnelles, la normalisation et le rôle des entrepôts de données. Relie l'architecture de stockage à l'efficacité de la récupération pour l'analyse.

Leçon 2 • Types de données et échelles de mesure

Classe les données comme nominales, ordinales, d'intervalle ou de rapport et explique les implications analytiques de chacune. Ancre les travaux statistiques et de visualisation ultérieurs dans un traitement correct des données.

Leçon 3 • Évaluation de la qualité des données et nettoyage

Identifie les problèmes courants de qualité des données, y compris les valeurs manquantes, les doublons et les incohérences. Applique des procédures de nettoyage systématiques pour produire des ensembles de données prêts pour l'analyse.

Leçon 1 • Techniques de diagnostic des causes profondes

Applique l'analyse de Pareto, les diagrammes en arête de poisson et les techniques d'exploration descendante pour identifier les moteurs de performance. Fait le pont entre les conclusions descriptives et les informations de gestion exploitables.

Leçon 2 • Statistiques descriptives pour les affaires

Couvre les mesures de tendance centrale, de dispersion et de forme de distribution appliquées aux ensembles de données commerciales. Fournit la base statistique pour toutes les techniques analytiques suivantes.

Leçon 3 • Analyse de corrélation et de tendance

Présente les coefficients de corrélation, les nuages de points et l'identification des tendances de séries temporelles. Relie la reconnaissance de formes aux questions diagnostiques sur la performance commerciale.

Leçon 4 • Principes de visualisation des données

Enseigne le choix des graphiques, les principes de conception et le codage visuel pour une communication précise. Empêche les erreurs de visualisation courantes qui induisent les décideurs en erreur.

Leçon 1 • Méthodes de classification et de segmentation

Présente la régression logistique, les arbres de décision et l'analyse de clustering pour catégoriser les entités commerciales. Relie les sorties de segmentation aux décisions de gestion ciblées.

Leçon 2 • Évaluation et sélection des modèles

Enseigne la validation croisée, la détection du surapprentissage et les métriques de comparaison de modèles. Garantit que les étudiants sélectionnent le modèle le plus approprié pour chaque contexte métier.

Leçon 3 • Analyse de régression pour la prédiction

Couvre la régression linéaire simple et multiple, les hypothèses du modèle et l'interprétation des sorties. Applique la régression à l'estimation des coûts et aux scénarios de prévision des revenus.

Leçon 1 • Classification et comportement des coûts

Fait la distinction entre les coûts fixes, variables, semi-variables et par paliers et explique leur comportement en fonction des niveaux de production. Établit le vocabulaire des coûts essentiel pour tous les sujets comptables suivants.

Leçon 2 • Analyse coût-volume-profit

Applique les relations CVP pour calculer les seuils de rentabilité, la marge de sécurité et les objectifs de profit. Relie le comportement des coûts aux décisions de prix et de volume.

Leçon 3 • Cadres de mesure de la performance

Présente la comptabilité par centres de responsabilité, les métriques de performance divisionnelle et le tableau de bord prospectif. Aligne les mesures financières et non financières sur les objectifs stratégiques.

Leçon 4 • Budgétisation et analyse des écarts

Couvre la construction du budget principal, la budgétisation flexible et le calcul des écarts pour les matières, la main-d'œuvre et les charges indirectes. Relie les écarts budgétaires aux actions correctives de gestion.

Leçon 1 • Budgétisation et prévision analytiques

Remplace les hypothèses budgétaires statiques par des prévisions basées sur les données à l'aide de modèles de séries temporelles et de régression. Produit des prévisions glissantes qui s'adaptent à l'évolution des conditions commerciales.

Leçon 2 • Analyse du fonds de roulement et des flux de trésorerie

Utilise des outils analytiques pour surveiller les cycles des créances, des dettes et des stocks. Relie les métriques d'efficacité opérationnelle à la prévision de trésorerie.

Leçon 3 • Analyse de la rentabilité et des segments

Applique l'analyse de la marge sur coût variable et les techniques de rentabilité client en utilisant des données transactionnelles. Identifie les segments à haute valeur et déficitaires pour l'allocation stratégique des ressources.

Leçon 4 • Reporting de gestion intégré

Conçoit des rapports de gestion qui combinent les résultats financiers avec des informations opérationnelles et analytiques. Applique les principes de narration du Chapitre 4 à la conception de rapports comptables.

Leçon 1 • Projet d'intégration de synthèse

Synthétise toutes les compétences du cours dans une étude de cas complète nécessitant une analyse des systèmes, une analyse de données et des productions de comptabilité de gestion. Développe des livrables de qualité professionnelle pour une utilisation en portfolio.

Leçon 2 • Stratégie de prix et analyse décisionnelle

Évalue les approches de prix incluant le coût majoré, le coût cible et la tarification basée sur la valeur en utilisant des données analytiques. Applique les arbres de décision et la valeur espérée à la tarification en situation d'incertitude.

Leçon 3 • Évaluation des investissements en capital

Applique la valeur actualisée nette, le taux de rendement interne et les méthodes de délai de récupération pour évaluer les investissements à long terme. Incorpore l'analyse des risques et les tests de sensibilité dans les décisions d'investissement.

Leçon 4 • Performance stratégique et création de valeur

Relie les productions de la comptabilité de gestion et de l'analyse à la création de valeur à long terme et à la stratégie concurrentielle. Évalue la performance organisationnelle en utilisant la valeur économique ajoutée et les tableaux de bord stratégiques.