🤹Culture D - le référentiel des compétences "data"
Description
La seconde étape du projet consistait à identifier les besoins notamment en matière de compétences “data” à développer. Il s’agissait alors de pouvoir les cartographier afin de créer les parcours les plus pertinents.
En nous appuyant sur les retours des participants aux ateliers organisés tout au long de l’année, nous avons ainsi pu identifier quatre grandes familles de compétences réparties en vingt-deux savoir-faire nécessaires à la maîtrise des données. Elles sont organisées ici sous forme d’un référentiel de compétences qui s’adresse à différents publics (agents, élus, médiateurs et citoyens).
Compétences
Savoir & savoir-faire
1- Comprendre
les données, leur fonctionnement et leurs enjeux
Savoir ce qu’est une donnée et faire la différence entre donnée et information
Connaître les différents types de données : ouvertes, personnelles, sensibles…
Saisir comment les données sont utilisées (cas d’usage)
Saisir les enjeux autour des données :
Les enjeux économiques
Les enjeux démocratiques/ de souveraineté
Les enjeux environnementaux
2- Maîtriser le cadre juridique et éthique des données
Connaître les principaux règlements juridiques autour des données (RGPD, Loi République Numérique, Directive Inspire)
Connaître l’implication/l’impact de ces textes sur ses missions (ou son quotidien)
Déployer des actions pour être en conformité si nécessaire - savoir à qui s’adresser (en interne ou l’extérieur de l’organisation)
3- Produire et utiliser les données
Trouver et accéder à des données (où et comment)
Créer un jeu de données de qualité
Connaître les différents standards autour des données
Comprendre le cycle de vie des données
Stocker des données en toute sécurité
Maîtriser, à minima, l’utilisation des tableurs
Animer des actions collectives de sensibilisation, production et utilisation des données
Réfléchir d’abord à l’usage : produire des données, pour quoi faire ?
4- Exploiter des données
Ouvrir ou partager un jeu de données
Évaluer la qualité et la fiabilité des données
Appliquer des traitements de base pour faire un tableau de bord
Créer une datavisualisation à partir d’un jeu de données
