Démarche

Le projet se déroulera selon la méthode agile SCRUM. Cette approche agile permet d’obtenir des résultats tangibles à chaque sprint tout en adaptant le projet en fonction des découvertes et des besoins changeants au fil du temps.

Pour réussir la mission selon une approche agile, il faudra :

• S’approprier le projet : Assemblez une équipe multidisciplinaire comprenant un Product Owner (PO), un Scrum Master (SM), un Data Steward (DS), des Data Analyst (DA).
• Cadrer le projet : Définissez clairement les objectifs du projet d’amélioration des données, y compris les problèmes spécifiques à résoudre et les résultats attendus.
• Constituer le périmètre du projet : Identifier les ressources (données, documents,…) et les outils (Trello, Gitea, OpenMetaData,…) pour pouvoir travailler correctement.
• Planifiez les tâches, les livrables et les activités, en vous concentrant sur la collecte de données existantes et la compréhension des problèmes pour savoir quoi et quand développer durant le projet.
• Préparer les évènements (cérémonies) :  le sprint meeting planning (planification du sprint), le daily Scrum (mêlée quotidienne), le sprint review (revue de sprint), le sprint retrospective (rétrospective de sprint).

Livrables

Vous devez soumettre un article de 2000 mots maximum qui présentent les principaux livrables de votre projet. L’article soumis (via la plateforme de Management & Datascience) doit comprendre les éléments suivants :

• le titre de la contribution (10 mots maximum)
• un résumé de 100 mots qui précise le contexte, les objectifs, la démarche, les livrables/résultats, l’originalité de la contribution et les mots clés).
• une introduction présentant le contexte, la mission et les objectifs
• l’environnement du projet (la plateforme, ses activités, les données)
• l’organisation du projet à partir de la méthode agile (la démarche, les acteurs et leurs rôles, les évènements, les outils utilisés, la planification des tâches)
• Les résultats obtenus avec la présentation des livrables illustrés par des figures, des images, des tableaux et la vidéo de démonstration
• les préconisations pour une meilleure gouvernance de la qualité des données
• Une conclusion (difficultés rencontrés, apports de la méthode agile, principales contributions)
• la liste des sources et des références bibliographiques
• les annexes : carnet de produit, sprint, burndown chart, dictionnaire, catalogue, cartographie, KPI, scipts, …

Evaluation

Chaque article sera évalué selon les 4 critères suivant :

• La pertinence: dans quelle mesure le livrable répond à la mission ?
• La reproductibilité : les résultats proposés sont-ils reproductibles ?
• L’impact : quelle est la valeur de la contribution ?
• La clarté : la solution proposée est-elle intelligible et originale ?

Les équipes feront une présentation orale de leurs résultats au jury pendant 10 minutes suivi de 5 minutes de questions. Le jury désignera le groupe vainqueur en fonction de la qualité du livrable et de la présentation orale.

La meilleure contribution sera publiée dans la revue Management & Datascience.

Présentation des données

Les données sont issues de la plateforme Management & Data Science.

L’ensemble des données est actuellement organisé autour de 17 jeux de données anonymisées. Le schéma ci-dessous fournit une description formelle de la structure du jeu de données. Il définit les tables, les champs (ou colonnes), les types de données, les clés et les relations entre les tables.

• Tables : Les tables sont les éléments de base d’une base de données relationnelle. Elles stockent des données sur un sujet particulier, comme les clients, les commandes ou les produits.
• Champs (colonnes) : Les champs sont les unités individuelles de stockage de données dans une table. Chaque champ a un nom et un type de données, qui spécifient le type d’informations qu’il peut stocker.
• Types de données : Les types de données définissent les types de valeurs qui peuvent être stockées dans un champ. Les types de données courants incluent les entiers, les chaînes de caractères, les dates et les heures, et les booléens.
• Clés : Les clés sont utilisées pour identifier de manière unique les enregistrements dans une table. La clé primaire est une clé unique qui identifie de manière définitive chaque enregistrement. Les clés étrangères sont utilisées pour référencer des enregistrements dans d’autres tables.
• Relations : Les relations définissent les liens entre les tables. Les deux types de relations les plus courants sont les relations un-à-un et les relations un-à-plusieurs. Une relation un-à-un indique qu’un enregistrement dans une table est associé à un seul enregistrement dans une autre table. Une relation un-à-plusieurs indique qu’un enregistrement dans une table est associé à plusieurs enregistrements dans une autre table.

Les archives des données sont stockées au format CSV et accessibles librement sur le dépôt suivant.