IT Business

Architecture et Management des Processus

Cloud et Outsourcing

Cloud computing

Approche du Big Data en entreprise

 

 

 

 

IT Business

Professeurs : Julien ESCRIBE, Joachim TREYER, Pierre-Frédéric ROUBERTIES

Objectif :

Ce cours présente les Systèmes d'Information des Entreprises: définition, typologie, processus de constuction et d'opération. Les angles techniques, financiers sont abordés, ainsi que les enjeux globaux des DSI des sociétés d'aujourd'hui. L'ensemble du périmètre IT est abordé: Applications, Infrastructures, Poste de Travail, Réseaux et Télécom est pris en compte.

 

Contenu :

Le cours sera divisé en 4 parties:

  1- Statégie et Management des SI (Julien Escribes)

 

  2- Coût -Budget - Valeur (Joachim Treyer)

• Les coûts des SI
• Eléments d'analyse financière
• Mesure de la création de valeur
• La valeur du SI (statique et dynamique)
• La gestion du portefeuille de projet
• Pilotage économique
• Enjeux / Coûts / Risques

  3- Agile Enterprise Architecture (Pierre-Frédéric Rouberties)

• Urbanisation des SI / Vision globale d'un SI complexe
• Passage à l'échelle des démarches agiles pour la gestion d'un portefeuille de projets (Scaled Agile framework)
• Relation entre Agile et Architecture d'Entreprise

  4- Mesure et Optimisation de la Performance des SI (Julien Escribe)

• Enjeux stratégiques de la mesure de la performance (technique, économique)
• Modélisation
• Process de mesure de la performance
• Cas concrets d'optimisation de la performance

Organisation :

Chaque partie comprend une partie théorique qui permettra d'avoir une vision globale et une partie TP ou étude de cas qui permettra de pratiquer.

Un contrôle de connaissance global sera réalisé à la fin du cours.

 

Architecture et Management des Processus

Professeurs : Lionel VATURI et Dan OUAKI, Associés, NATEA Consulting

Objectif :

S'appuyer sur la démarche processus et les méthodes de modélisation pour apprendre à décrire une entreprise, un SI ou un projet d'entreprise.

Ce cours s'appuie sur un projet d'entreprise, choisi par les élèves, qui sera suivi comme un fil rouge tou au long du module de formation.

Contenu :

• Objectifs et Enjeux de la démarche d'Architecture et de Management des Processus

• S'appuyer sur les chaines de valeurs pour réaliser un business model
  • Identifier et décrire les clients d'une entreprise
  • Décrire, mesurer et prioriser les produits ou services rendus
  • Comparer les méthodes traditionnelles de Business Modelling avec ma modélisation des chaines de valeurs et des processus

• S'appuyer sur la cartographie de processus pour identifier les activités d'une entreprise
  • Modéliser les interactions entre une entreprise et ses clients
  • Mesurer les exigences du marché vis-à-vis du service effectivement fourni par l'entreprise
  • Décrire le fonctionnement nominal/optimal de l'entreprise vs. son fonctionnement dégradé

• S'appuyer sur les outils de modélisation pour spécifier le fonctionnement et l'organisation d'une entreprise
  • Identifier les tâches et activités de l'entreprise
  • Modéliser mes processus critiques de l'entreprise

• Concevoir le SI idéal pour industrialiser le fonctionnement de l'entreprise

 

Organisation :

3 ou 4 groupes d'élèves seront déterminés lors de la 1ère séance; chaque groupe devra choisir une idée d'entreprise (projet d'entreprise ou entreprise existante).

 

Au cours de chaque session de formation, chaque groupe devra défendre son idée / son projet en se focalisant sur des sujets particuliers (clients, marché, valeur ajouté, avantage concurrentiel...), l'animateur présentera alors une autre méthode aux groupes qui réitéreront sur leurs travaux.

Chaque session sera donc organisée comme une séquence TD-Théorie-TD.

 

Cloud et Outsourcing

Professeur : Guillaume GORGE, ERYS Advisors

Objectif :

Le DSI doit en permanence optimiser les coûts du système d'information.

L'un des ses leviers est l'externalisation. Pourtant, en matière d'externalisation d'infrastructure vers des solutions cloud, les risques sont importants: risque juridique, risue de défaillance,risque sécurité. De même, la rentabilité réelle d'une telle opération doit être examinée avec soin.

Savoir évaluer les risques, savoir modéliser le calcul de rentabilité, et maîtriser le projet de transition vers une solution cloud sont les outils essentiels de ce cours.

Contenu :

I - Introduction

• Approche globale de l'outsourcing
• Le contexte d'une décision d'outsourcing

II - Critères économiques d'une décision d'outsourcing

• Capex ("le build")
• Opex ("le run")
• Les ressources hommes
• Le coût de la transformation
• Le coût de la réversibilité
• Le TCO, total cost of ownership
• Comparaison des scénarii en TCO
• Sensibilité à la variation des hypothèses

III - Autres critères d'une décision d'outsourcing

• Les différents types d'implémentation de Cloud
• Les avantages attendus
• Les spécificités d'une externalisation Cloud

IV - Risques induits

• Le risque Qualité
• Le risque Fiabilité
• Le risque Sécurité
• Le risque Performance

V - Les facteurs de coûts cachés et les freins dans une démarche d'externalisation

• Portage applicatif
• Aspects juridiques
• Propriété intellectuelle et licences
• Protection et localisation des données

VI - Journey to the cloud externe

• Décider son externalisation
• Mettre en place les règles de fonctionnement
• Organiser la transition et le projet
• Suivre et contrôler

VII - Etudes de cas chiffrées

Organisation :

Le cours présente les principes et méthodes permettant de préparer des décisions d'outsourcing d'infrastructure informatique.

Les outils seront illustrés à travers des TPs permettant aux participants de travailler sur plusieurs use case chiffrés permettant de confronter les principes à la réalité opérationnelle.

 

Cloud computing

Professeur : Thierry RAPATOUT, CTO de Microsoft Services France

Objectif :

L'objectif principal de ce cours est de répondre à deux questions :

• Qu'est-ce que le Cloud Computing ?
• Comment le mettre en oeuvre des applications dans le Cloud?

Il est composé de parties théoriques qui décrivent les grands principes et de parties pratiques qui permettent de mettre en oeuvre ces principes.

A l'issue de ce cours, un étudiant qui souhaiterait démarrer une activité a toutes les armes pour se concentrer sur le fonctionnel de son projet. Un étudiant qui veut rentrer dans une grande structure sera bien armé pour mettre en oeuvre l'informatique de demain.

Les notions et concepts abordés dans ce cours sont communs aux offres des principaux fournisseurs de services Cloud du marché (Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform...); les mises en pratiques, illustrant chacun des 4 modules décrits ci-dessous, se feront dans un environnement Microsoft Azure. Les parties théoriques et pratiques seront articulées autour d'un scénario d'Internet des Objets (IoT) qui servira de fil conducteur tout au long du cours.

Contenu :

Le cours est divisé en quatre chapitres :

1 - Les concepts importants du Cloud Computing pour la mise en oeuvre des applications: 

• Comment fonctionne un Cloud? Avec les notions d'orchestrateur/contrôleur global, de mutualisation des ressources physiques et de ségrégation des ressources logiques.
• Spécifités des architectures applicatives dans le Cloud: les principaux Cloud Patterns, la gestion de la scalabilité, asynchronisme et "temps réel".
• Portails, Shell, environnements de développements et SDK.
• Les principes de tarifications à l'usage des services Cloud: notions de niveaux de services (SLA) et d'unité de scalabilité.
• Quelques notions importantes de DevOps et d'"Infrastructure as Code".

2 - Les différents concepts de services Cloud: Good, bad and Ugly!

• Les services de type IaaS (Infrastructure as a Service).
• Les services de type PaaS (Platform as a Service).
• Les nouvelles tendances: le Serverless Computing, les services de type Faas (Function as a Service), les conteneurs...

3 - Les services de calcul (compute services): 

• Les machines virtuelles (VMs) et les conteneurs (Docker containers).
• Les ervices Web: applications Web et API Web (REST API, WebHook).
• Les fonctions et les Workflows.
• Les environnements d'exécution de "micro services"

4 - Les services de données (data storage & analysis): 

• Les services de stockage et de base de données: orientés blob, fichier, clé/valeur, SQL, NoSQL, Document, Graph.
• Les services de Big Data: écosystème Hadoop, Data Lake.
• Les services de gestion d'événements: acquisition et traitement des événements (event & stream processing).
• L'intelligence artificielle, le Machine Learning et les services cognitifs/prédictifs.

Organisation :

Chaque chapitre comprendra une partie théorique qui permettra d'avoir une vision globale et une partie TP qui permettra de pratiquer.

Pré-requis: Les étudiants devront venir avec leur propre machine. Le détail des éventuels composants à installer et opérations préalables à réaliser sera communiqué ultérieurement. Une connexion à internet sera nécessaire pour le bon déroulement du cours.

 

Approche du Big Data en entreprise

Professeur: Emmanuelle JARDAT, Directrice Innovation et RSE Orange

 

Objectif:

L'objectif principal de ce cours est de répondre à deux questions:

• Qu'est-ce-que le Big Data en entreprise?
• Comment le mettre en oeuvre? Une première approche?

Il est composé de parties théoriques qui décrivent les grands principes et de parties pratiques qui permettent de mettre en oeuvre ces principes.

A la fin de ce cours, un(e) étudiant(e) qui souhaiterait démarrer une activité aura une idée des possibilités offertes par le Big Data. Un(e) étudiant(e) qui veut rentrer dans une grande structure sera armé(e) pour comprendre les bouleversements induits par le Big Data.

 

Contenu :

Le cours est divisé en quatre chapitres: 

1 - Généralités du big data: le big data, définitions, pourquoi maintenant? Aspects techniques, aspects sociologiques, réseaux sociaux, aspects juridiques (CNIL, protection des données personnelles). Ce chapitre incluera:

• Une définition du big data et des principaux impacts
• La mise en pratique: écriture d'une charte de "passeport numérque"

 

2 - Le big data dans les process d'entreprise: le big data bouleverse les process des entreprises, quel que soit leur secteur d'activités. Ce chapitre incluera:

• Une revue des différents impacts big data selon les secteurs d'activités des entreprises
• La mise en pratique avec une construction uses-case

 

3 - Les données en open data: de nombreuses données sont accessibles en open data. Le croisement de ces données permet de créer des analyses à valeur. Ce chapitre incluera:

• Une exploration des données en open data (data.gouv.fr, mairie de Paris, Insee,...)
• La mise en pratique avec l'écriture d'un algorithme similaire à celui d'Amazon

 

4 - Exemple de visualisation d'un use-case et croisement de données: Une des premières applications est la visualisation des données et de certains croisements de données. Ce chapitre incluera:

• Une présentation des logiciels elactic search, logstash et kibana
• La mise en pratique en les utilisant pour un use case particulier.

 

Organisation:

Chaque chapitre comprendra une partie théorique qui permettra d'avoir une vision globale et une partie TP qui permettra de pratiquer.

Pré-requis: Les étudiants devront venir avec leur propre machine, avec les logiciels Elastic Search, Logstash et Kibana installés. Une connexion à internet sera nécessaire pour le bon déroulement.