Introduction à l’Analyse des Données Bancaires
- Les données bancaires : typologies, sources et importance stratégique.
- Concepts clés de la Business Intelligence (BI) et de la Data Science appliqués à la banque.
- Défis et opportunités liés à l’exploitation des données bancaires.
Atelier pratique :
- Identification et catégorisation des données bancaires pertinentes à partir d’un exemple de base de données fictive.
Outils d’Analyse des Données Bancaires
- Présentation des outils standards et avancés : Excel, Power BI, Tableau, SQL, Python/R.
- Collecte, nettoyage et préparation des données pour l’analyse.
- Automatisation des rapports et tableaux de bord interactifs.
Atelier pratique :
- Création d’un tableau de bord interactif sur Power BI pour visualiser les performances d’une agence bancaire.
Techniques d’Analyse des Données
- Analyse descriptive : indicateurs clés de performance (KPI) et métriques bancaires.
- Analyse prédictive : modèles de scoring, prévisions des comportements clients.
- Analyse prescriptive : optimisation des stratégies opérationnelles et financières.
Atelier pratique :
- Mise en œuvre d’un modèle prédictif simple avec Python pour anticiper les défaillances de crédit.
Applications Pratiques dans la Banque
- Analyse des performances commerciales : rentabilité, coût client, segmentation.
- Gestion des risques : évaluation des risques de crédit, fraude, liquidité.
- Optimisation de la gestion des portefeuilles de produits bancaires.
Atelier pratique :
- Étude de cas : segmentation des clients à partir d’un ensemble de données et recommandations pour une stratégie de fidélisation.
- Alignement des insights analytiques avec les objectifs stratégiques de la banque.
- Utilisation des données pour la conception et l’évaluation des stratégies de croissance.
- Prise de décision en temps réel grâce à l’analyse des données.
Atelier pratique :
- Élaboration d’un plan stratégique basé sur l’analyse des performances d’un réseau d’agences.
- Gouvernance et Éthique des Données Bancaires
- Sécurité et confidentialité des données clients (RGPD et autres règlementations).
- Éthique dans l’utilisation des données : biais, discrimination et transparence.
- Gestion et maintenance des infrastructures de données.
Atelier pratique :
- Évaluation d’un cas de gestion non conforme des données bancaires et propositions de solutions.
- Décisions Stratégiques Basées sur les Données