🤹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 Traitement avancé de données thématiques Prendre des décisions grâce à des données Transformer une question/problème en données