FS Data & analytics

L’objectif est de permettre aux participants de :

• Formuler des questions métier “pertinentes” et expliciter le “so what”.

• Identifier et évaluer les sources de données utiles et fiables, puis comprendre l’intérêt de les croiser : données internes (first-party), insights marché, et le modèle de données Gondola Foodservice (GFS).

• Passer de l’analyse à l’action via un cadre clair : Question → Sources → Analyse → So what → Décision.

La matinée met l’accent sur le questionnement et l’esprit critique : biais d’échantillonnage, extrapolation, manque de granularité, et surtout absence de standardisation des catégories entre acteurs. La formation inclut aussi une mise en perspective de l’IA : excellente pour challenger et reformuler des questions, mais limitée pour produire des réponses fiables dès que les sources spécifiques ne sont pas accessibles.

L’après-midi est orientée “hands-on” : analyses descriptives (tendances, comparaisons, corrélations simples), visualisation de données et démonstrations d’approches plus avancées (prédictif / prescriptif), en s’appuyant sur des cas concrets et sur…