Introduction à la chaîne de données dans une société de gestion alternative

Formation à destination des professionnels du Private Equity, Private Debt, Immobilier, Venture, Infra

Objectifs pédagogiques

Ce module vise à poser les bases de compréhension de la chaîne de données dans une société de gestion alternative.

L’objectif est de donner une vision claire du cycle de vie des données – de leur collecte à leur exploitation – et de permettre à chacun (métier, IT, middle office, compliance, direction) de comprendre comment structurer et fiabiliser la donnée pour en tirer de la valeur.

À l’issue de ce module, vous serez capable de :

• Identifier les différents types de données utilisés (investisseurs, participations, marchés, réglementaires).

• Comprendre les étapes clés d’une chaîne de données (collecte, stockage, traitement, visualisation, gouvernance).

• Apprécier le rôle du data catalogue et du data lineage pour tracer et sécuriser les informations.

• Relier les enjeux de gouvernance et de conformité (DORA, CSRD, SFDR) à la gestion opérationnelle de vos données.

• Situer votre organisation sur une courbe de maturité data et définir les priorités.

Contenu

Le module est organisé en 5 séquences courtes, chacune centrée sur une brique essentielle de la chaîne de données :

1. Qu’est-ce qu’une chaîne de données ?

   • Finalités, vocabulaire commun, liens avec l’investissement et le reporting LPs.

   • Notions de “source de vérité”, qualité, traçabilité.

2. Typologie des données utilisées

   • Investisseurs (KYC, engagements, distributions)

   • Participations (comptes, ESG, performance, valorisation)

   • Marchés (macro, taux, comparables)

   • Réglementaires (SFDR, AML, AIFM, CSRD).

3. Étapes types d’une chaîne de données

   • Collecte (mails, portails, GED, Excel, API)

   • Stockage (bases internes, drive/CRM, data lake) 

   • Traitement (nettoyage, fusion, enrichissement, validation) 

   • Visualisation (Excel/Power BI/rapports) 

   • Gouvernance (qualité, traçabilité, droits, archivage).

4. Les spécificités du non-coté 

   • Contraintes : hétérogénéité des sources, Excel, périodicité trimestrielle/annuelle, exigences d’audit.

   • Data Catalogue : quoi documenter au minimum (nom, définition, owner, source de vérité, fréquence, règles de qualité, sensibilité).

   • Data Lineage : cartographier le chemin de la donnée (sources → transformations → usages), journaliser les ajustements, préparer les audits & l’IA.

   • Bonnes pratiques : “four-eyes check”, horodatage, versioning, piste d’audit.

5. Cas concret : de l’opportunité d’investissement au reporting LP

   • Du sourcing à l’IC, closing, suivi KPI, valo/NAV, agrégation, contrôles, PDF LP.

   • Points de contrôle, responsabilités, et livrables à chaque étape.

Format

• Durée estimée : 53 minutes de contenu en ligne

• Inclus : étude de cas, synthèse PDF téléchargeable

• Exercice optionnel : cartographier le lineage d’une donnée clé (ex. valorisation d’une participation ou NAV) et créer sa fiche catalogue minimale associée.