Les étapes de traitement de la donnée : collecte, nettoyage, structuration, analyse

Les étapes de traitement de la donnée : collecte, nettoyage, structuration, analyse

Les données représentent aujourd’hui un enjeu d’envergure qui confère à leurs détenteurs une sorte de pouvoir. Ainsi les entreprises doivent travailler sans relâche au traitement des données pour garder l’avantage concurrentiel non seulement, mais aussi pour en extraire les informations sur la clientèle, ses besoins et l’efficacité des stratégies marketing mises en place. Qu’elle soit grande ou petite, une entreprise doit nécessairement réaliser l’importance du traitement de données. Alors, nous avons recensé pour vous les étapes de traitement des données que nous vous invitons à découvrir.

Le traitement de données

Il s’agit d’une série de processus qui a pour but d’extraire des informations exploitables à partir de données obtenues à l’état brut. Le traitement des données est une tâche généralement assignée à une équipe de data scientists. La qualité des données finales dépend impérativement du strict respect des étapes du traitement. Naturellement le traitement commence avec une chaîne de données encore brutes. La conversion de ces derniers en document, graphique, texte etc permet de les interprétées grâce au système de technologie d’information pour les mettent finalement à la disposition des employés de l’entreprise. Ceux-ci peuvent alors les utiliser sans crainte au profit de l’entreprise.

Les étapes de traitement

Un traitement de données de qualité répond à quatre étapes incontournables. Il s’agit dans un premier temps de la collecte des données, du nettoyage de données puis de la structuration des données et enfin de l’analyse des données.

1.      Collecte des données

C’est la première étape du processus de traitement de données. Toutes les sources sont exploitées pour recueillir les données à l’état brut. Toutefois, ces sources doivent être correctement structurées et fiables afin que les données qui seront utilisées à la fin sous forme de connaissance soient aussi pertinentes que possible. Plusieurs techniques permettent de recueillir les données initiales. L’enquête, l’exploitation des guides d’entretien, la recherche bibliographique, l’observation etc sont autant de techniques exploitables. Notons que les principaux outils sont les guides d’entretien et le questionnaire.

2-    Le nettoyage de données

Après l’étape de la collecte, les données brutes sont nettoyées et structurées en vue de les rendre plus potables. C’est une opération qui permet de détecter et de corriger les éventuelles erreurs qui se trouvent dans les données collectées et stockées dans les fichiers ou les bases de données. Le nettoyage de données est une étape importante pour s’assurer que les données ont une certaine cohérence et peuvent être véritablement utilisées. Peu importe la nature des données collectées, qu’elles soient télématiques ou non, il est primordial qu’elles soient de qualité.

3- Structuration de données

Il s’agit de donner un format spécial à l’ensemble des données dans le but d’organiser, de traiter, d’extraire et de stocker convenablement les données. Ces derniers ont ainsi une structure plus organisée qui leur permet de répondre aux besoins de manière précise, efficace et appropriée.

4- L’analyse de donnée

C’est l’ultime étape qui permet de traiter une quantité importante de données en ressortant les aspects les plus critiques. L’analyse de données est une source de prédilection pour les besoins des clients, leurs comportements en qualité d’acheteurs. Elle permet une véritable optimisation de l’outil de production. Parallèlement, elle sert à mesurer les performances en ce qui concerne les indicateurs clés pour récolter des informations précises.

Pour aller plus loin…

7 façons dont l’analyse des données peut stimuler la croissance de votre entreprise

7 façons dont l’analyse des données peut stimuler la croissance de votre entreprise

Que vous soyez une TPE (Très Petite Entreprise), une PME (Petite ou Moyenne Entreprise) ou une grande entreprise, vous avez absolument besoin de l’analyse des données. S’il est vrai que le PME et TPE ont besoin de l’analyse des données pour leurs croissances, les grandes entreprises également en ont besoin pour le même motif mais plus encore pour traiter la grande quantité de données qu’elles ont.

Dans cet article , nous verrons en 7 grands points comment l’analyse des données peut avoir un impact positif sur les entreprises en général et sur les petites et moyennes entreprises en particulier.

Les 7 avantages de l’analyse des données

1-        Le gain de temps

« Le temps c’est de l’argent » dit-on. Et quand on est chef d’entreprise, ce dicton on se l’approprie souvent. Pire, quand vous dirigez une petite entreprise, votre « faible » pouvoir d’achat ne vous permet pas de recruter au point de déléguer toutes les tâches. Il est donc nécessaire de vous doter de solutions capables de vous aider rapidement dans l’accomplissement de vos tâches. C’est là,  l’un des grands intérêts de l’utilisation des outils d’analyse.

2-        La résolution des problèmes, erreurs et fautes

L’analyse des données vous permet de détecter les incohérences auxquelles vous n’avez peut-être pas pensé. Elle pourra également vous faire ressortir les différentes erreurs de saisie qu’il y a eu. Lorsque vous arrivez à détecter un problème il est beaucoup plus facile de le corriger que lorsque vous ignorez carrément son existence.

A titre illustratif, environ 4,1 millions de dollars ont pu être économisés parce qu’un logiciel d’analyse prédictive a pu alerter les employés que leur turbines présentaient des dysfonctionnements.

3-        Une interaction en temps réel

Avant la digitalisation des entreprises, ces dernières avaient pour habitude de collecter les données statistiques chez les clients bien avant par exemple le lancement d’un produit ou service. Or avec une bonne analyse de données, il est possible de suivre en temps réel la réaction des clients face à un produit. Ainsi, face à un produit qui semble « ne pas marcher », une entreprise peut décider d’arrêter la production en fonction de l’évolution des données. Pour les TPE et les PME cette approche est idéale puisqu’elle leur évite les coûts exorbitants de production en permettant parallèlement de renforcer la sécurité de l’avenir de ladite entreprise.

4-        Des campagnes marketing plus efficaces

Etant données que les petites entreprises ne disposent pas de grands moyens, elles ont également une marge d’erreur restreinte si elles tiennent à leurs stabilités financières. Elles sont donc obligées de mener des actions vraiment ciblées afin d’avoir un grand impact. Grâce à une bonne analyse de données, vous pouvez par exemple identifier de nouvelles zones géographiques très promotrice alors que vous les avez souvent ignorées. Il existe également des outils tels que : Moz, SEMRush, Kissmetrics … qui vous permettront d’identifier vos clients et vous aideront à identifier leurs besoins …

5-        L’amélioration de la personnalisation

De nombreuses statistiques démontrent que les clients sont aujourd’hui beaucoup plus exigeants et qu’ils désirent des expériences beaucoup plus personnalisées. Une enquête révèle que 31% des clients désirent avoir une expérience d’achat plus personnalisée pendant que seulement 22% selon une autre enquête déclarent être satisfait du niveau de personnalisation.

Une bonne analyse des données permet de mieux connaître votre client et de lui faire des propositions qui correspondent à ses attentes. Selon IBM plus de 62% de détaillant reconnaissent que l’analyse et le big data leur permettent de prendre une longueur d’avance sur leur concurrent.

6-    Atténuation des risques

Une entreprise qui se veut prospère doit savoir comment gérer et atténuer les risques que ce soit sur le plan financier ou dans la gestion des clients. Grâce à une bonne analyse des données, vous arrivez à identifier les tendances en termes d’incident sur les sites de clients. Ainsi, vous arrivez beaucoup plus facilement à élaborer des stratégies afin de prévenir des problèmes de sécurité à venir.

A titre d’exemple, en analysant des données, vous pouvez remarquer qu’il est nécessaire d’augmenter le nombre de gardiens afin d’éviter des problèmes sur un site précis. De pareilles stratégies mises en place sont avantageuses pour le client mais contribuent également à augmenter le taux de satisfaction et de rétention du client.

7-    Une économie d’argent

Pour faire de l’analyse de données vous n’avez pas forcément besoin d’investir un gros budget afin de payer le salaire d’un data scientist en interne ou d’acheter de gros logiciels parfois très coûteux. Il existe des outils gratuits  tels que Wolfram Alpha et des outils open source comme RapidMiner, OpenRefine pour vous aider dans l’analyse des informations afin que vous tirez les conclusions qu’il faut.

Vous pouvez également choisir d’utiliser ClearStory Data conçu pour les petites entreprises et qui vous permettra de convertir vos données en histoire efficace. Power BI Microsoft est également un excellent outil d’analyse et de prise de décision.

L’autre porte de sortie dont vous disposez quand vous avez une petite entreprise c’est de solliciter des spécialistes (freelances) en analyse de données pour des projets spécifiques et de courte durée.

Pour aller plus loin…

Les données sont bon marché, les informations coûtent cher

Les données sont bon marché, les informations coûtent cher

La digitalisation des entreprises a occasionné une vraie course derrière la donnée.  Les données obtenues des nombreuses sources ou des points de contact n’étant pas forcément directement exploitables, il est nécessaire qu’elles subissent un certain traitement pour aboutir à un « produit » exploitable appelé information.

Qu’entend-on par donnée ? Qu’entend-on par information ? Voilà les deux grandes questions auxquelles nous répondrons avant d’expliquer pourquoi les informations coûtent cher.

Qu’est-ce qu’une donnée ?

Dans le jargon informatique, on définit une donnée comme étant la représentation d’une information dans un programme. Cette « information » peut être dans un texte du programme soit dans la mémoire au cours de l’exécution. Les données sont souvent codées et décrivent des éléments du logiciel tels qu’une interaction, une transaction, une entité, un évènement, un sous-système …

Qu’est-ce qu’une information ?

L’information est présentée comme étant  le message à communiquer associé aux symboles pour l’écrire. Une information peut se présenter sous forme d’une combinaison de chiffres, d’idéogrammes, de pictogrammes, de lettres …

Donnée VS Informations

Au-delà des définitions « standards » des expressions  « donnée » et « information », voyons de plus près ce qui fait la différence entre les deux.

En réalité, la donnée est une information brute et non organisée qui nécessite d’être traitée. Il est bien possible que les données soient quelque chose d’aléatoire, de simple, et parfois même inutile tant qu’elles ne sont pas organisées. Les données sont analysées ou interprétées par une machine ou un homme afin de tirer un sens. On peut donc dire que les données par défaut sont dénuées de sens.

L’information par contre est « le produit » obtenu après avoir traité, organisé, structuré ou présenté les données dans un contexte donné dans le but de la rendre utile. L’information vient donc améliorer la fiabilité des données et contribuer à ce que la donnée ait un sens.  Le rôle de l’information est de réduire l’incertitude.  En clair, lorsqu’une donnée est transformée en information, elle ne contient plus de détails inutiles.

Pourquoi l’information coûte plus cher ?

A travers la comparaison faite entre la donnée et l’information, vous avez sûrement de petits éléments de réponse à cette question.

Dans la pratique, la transformation d’une donnée en information ou encore en quelque chose d’actionnable, est une opération qui nécessite de gros efforts.  Les entreprises en quête de données, n’hésitent pas à mettre en place des dizaines et parfois des centaines de points de contact ou de collecte de données. Au finish, elles se retrouvent avec de gros volumes de données pas forcément exploitables en l’état. Il faut par la suite mettre en place des outils qui analysent ces gros volumes de données afin de les nettoyer puis les classer. Certains analystes n’hésitent pas à faire recours par exemple à une « base de données intermédiaire ». Bien entendu, analyser un gros volume nécessite un certain temps et nécessite que chaque « donnée » soit parcourue. On pourra donc par exemple avoir d’une partie, les données « à connaître » et celles « agréables à connaître ».

En choisissant de catégoriser les informations finales obtenues des données brutes, vous permettez à votre équipe de disposer du nécessaire pour effectuer la mission qui lui est confiée.

Il faut dire que, le plus important pour une entreprise, n’est pas forcément la quantité de données collectées, mais bien au-delà la qualité de cette dernière. Les données peuvent être collectées à travers différents mécanismes (newsletters, formulaire de contact, formulaire d’enregistrement …) et ce, parfois gratuitement. Toujours est-il qu’il faut veiller à ce que ces informations soient d’une utilité pour les besoins de l’entreprise.

Pour aller plus loin…

Comment le nettoyage des données aide votre entreprise

Comment le nettoyage des données aide votre entreprise

La course derrière la data fait parfois perdre de vue qu’au-delà de la quantité de données il faut plus miser sur la qualité de cette dernière. Le nettoyage des données, permet aux entreprises de disposer des données propres exploitables.

En quoi le nettoyage des données peut aider votre entreprise ? C’est la principale question à laquelle nous répondrons après être revenu brièvement sur ce que c’est que le nettoyage des données.

Qu’est-ce que le nettoyage de données

Le nettoyage de données encore appelé data cleansing ou data scrubbing est un ensemble de processus visant à améliorer la qualité des données.  L’objectif du nettoyage de données est de supprimer ou corriger les enregistrements inexacts présents dans une base de données. De façon beaucoup plus claire, le nettoyage des données consiste dans un premier temps à identifier les données ou les enregistrements corrompus, inexacts, incomplets ou manquant de pertinence et dans un second temps passer à leur correction ou leur suppression.

Le nettoyage va donc permettre d’avoir des données de bonne qualité ou encore des données propres. Chercher à savoir l’utilité du nettoyage des données revient également à identifier les atouts des données de bonne qualité.

Ce que gagne votre entreprise dans le nettoyage des données

Les données aujourd’hui sont utiles dans pratiquement tous les secteurs d’activité. Que ce soit dans le domaine de la santé, des finances, de la technologie … avoir une grande quantité d’informations ne permet pas forcément de faire de bonnes analyses et de tirer les bonnes conclusions ou prendre les bonnes décisions. Il faut au préalable s’assurer de la qualité des données.  Quand vous avez des données de qualité, vous arrivez à prendre de bonnes décisions et les décisions que vous prenez ont une incidence sur la prospérité de votre entreprise. Le nettoyage des données vous aide donc à assurer la prospérité de votre entreprise.

L’efficacité de l’entreprise est également améliorée grâce au nettoyage des données. En effet, lorsque vous disposez de données bien nettoyées, vous arrivez à mieux cerner les besoins et processus internes de votre entreprise. A titre illustratif, une entreprise peut décider de suivre la productivité du personnel ou leurs satisfactions à travers des données. Les données nettoyées des évaluations, des feedbacks et certains documents RH vous permettront d’identifier les employés qui pourraient démissionner.

Sur le plan concurrentiel, les données pures vous permettent d’avoir une longueur d’avance sur vos challengers puisque vous arrivez à mieux identifier les besoins de vos clients, à suivre les tendances du marché et à faire de bonnes segmentations afin de savoir quoi proposer à qui.

Si vous évoluez dans le domaine de la santé, les données propres vous permettent de mettre en place des traitements appropriés pour les patients. Afin de mieux cerner l’utilité du nettoyage des données, sachez qu’une étude de Accenture affirme que le manque de données de qualité est l’obstacle principal que rencontre l’Intelligence Artificielle pour son adoption.

Dans le domaine de la logistique, le nettoyage des données aide à une bonne gestion des stocks, à faire de bonne planification et surtout à livrer les clients dans le délai convenu.

Pour aller plus loin…

L’importance des données propres dans les entreprises à l’ère de la concurrence.

L’importance des données propres dans les entreprises à l’ère de la concurrence.

L’importance des données propres dans les entreprises à l’ère de la concurrence.

Avec la concurrence beaucoup plus accrue dans de nombreux secteurs d’activité sinon dans tous les secteurs d’activité, les entreprises n’hésitent plus à se doter de nombreuses solutions analytiques afin d’être aidées dans la prise de décision. Ces outils analytiques se basent évidemment sur les données disponibles afin de proposer des résultats qui ouvrent la porte aux prises de décisions. Mais à quoi servirait un puissant outil d’analyse si en amont cet outil ne dispose pas de données de qualité ou de données pures ? Rien d’autre sinon à tromper les décideurs.

Dans cet article nous verrons ce qu’il convient d’appeler réellement « données propres » puis nous verrons les intérêts de son utilisation au sein d’une entreprise.

Que convient-il d’appeler “donnée propre” ?

La qualité des données est définie comme étant la mesure des données basée sur différents facteurs tels que : l’exhaustivité, la précision, l’homogénéité, l’actualité, la fiabilité. La mesure du niveau de qualité des données aide les entreprises à repérer les erreurs éventuelles à corriger et à évaluer si les données disponibles sont réellement adaptées à leurs besoins.

D’après une évaluation réalisée par le géant américain IBM, les problèmes liés à la qualité des données coûtent environ 3,1 milliards de dollars . Pour Thomas Redman, consultant en qualité des données, la gestion des problèmes opérationnels liés à la mauvaise qualité des données et la correction des erreurs causent une perte de 15% à 25% du chiffre d’affaires des entreprises.

De façon plus simple, les données de bonne qualité ou les données propres, doivent répondre à quelques critères :
– Être complètes : on dira que les données sont complètes lorsque vous disposez de toutes les informations nécessaires sur les caractéristiques de vos visiteurs et clients (contact, données de compte, habitude …) . Toutes ces informations étant réunies sous un même profil

– Être disponibles : Vous devez pouvoir accéder aux données quand vous voulez. Les différents services pourront également y avoir accès et trouver les informations dont ils ont besoin

– Etre à jour : il faut garder à l’esprit que la valeur des données des clients diminue au fil du temps. Il faut donc veiller à la mise à jour des profils clients au risque de prendre des décisions en vous basant sur des facteurs « obsolètes »

– Être utilisables : Avoir des données propres implique que vous avez réussi à encadrer la terminologie à utiliser, et que vous avez réussi à résoudre ou éviter les erreurs de remplissage de champs, les fautes d’orthographe, les abréviations erronées …

Pourquoi avoir des données propres

Les données propres ont un impact dans pratiquement tous les secteurs d’activités et dans tous les départements d’une entreprise. En termes de finance, avoir des données propres réduit le montant investi afin d’identifier et corriger les données incorrectes présentes dans le système. Les défaillances dans les processus métier, les erreurs d’exploitation… sont également évitées. Ceci, permet de réduire les dépenses d’exploitation et d’augmenter le chiffre d’affaires.


Associer les données propres ou de bonne qualité aux applications analytiques permet également de prendre de bonnes décisions, d’améliorer les procédures internes, de stimuler les ventes et de donner à l’entreprise de grands avantages concurrentiels.


Mieux encore, avoir des données propres permet aux équipes de plus se concentrer sur la production au lieu d’être focalisées sur le nettoyage de jeu de données. Les analystes des données pourront également tirer le maximum de profit des données disponibles dans le système et promouvoir les bonnes pratiques en termes de qualité des données dans les opérations métier. Ceci permettra de réduire considérablement les erreurs.

Pour aller plus loin…

Qu’est-ce que la data visualisation ?

Qu’est-ce que la data visualisation ?

Qu’est-ce que la data visualisation ?

visuel article blog  la data visualisation

De plus en plus, les entreprises prennent connaissance de l’importance des données pour leurs compétitivités et la prise de décision. L’étape de collecte de données réussie, l’autre casse-tête auquel il faut faire face est l’exploitation ou la plus tôt la présentation des données. La data visualisation vient apporter une solution à ce problème en proposant « une autre façon » de présenter les données. Les outils de data visualisation se sont ensuite multipliés, chacun proposant des interfaces conviviales et intuitives afin de faciliter leur utilisation.
Qu’est-ce que la data visualisation et quelle est son utilité ? Si vous avez envie d’avoir des réponses à ces questions, n’hésitez pas à lire cet article en entier.

Data visualisation kesako

visuel article de blog Data visualisation kesako

La data visualisation encore appelée dataviz ou plus simplement visualisation, est un « processus » qui permet de communiquer des informations brutes ou des chiffres en les transformant en des objets visuels. Quand on parle d’objet visuel, on veut faire allusion à des points, des barres, des cartographies, des courbes … On a été en réalité durant de nombreuses années habitué à utiliser des fichiers Excel pour collecter, traiter et présenter des données. Le vrai problème, c’est qu’un fichier Excel ne permet pas toujours à celui qui l’a de retrouver facilement l’information qu’il recherche. La data visualisation vient donc faciliter l’interprétation et la recherche des informations désirées.
Selon Charles Miglietti, expert en data visualisation, faire de la dataviz, c’est « mettre de l’information chiffrée en musique ».
En clair, la data visualisation est un outil de communication qui permet aussi de gagner du temps.

Utilité de la data visualisation

visuel article blog Utilité de la data visualisation

La data visualisation joue de nombreux rôles au sein d’une entreprise. Entre autres, on peut citer :

1-  Des données mieux structurées et exploitables

Il est fréquent de constater que des entreprises disposent d’une grande quantité de données, mais malheureusement, ces données sont non structurées et éparses. Ces faits rendent souvent complexe l’exploitation et l’analyse des données. Conséquence, vos collaborateurs se retrouvent avec des tableaux de bord difficiles à remplir.

Grâce à la data visualisation, vous arrivez à trouver une solution aux problèmes de préparation, d’organisation et de collecte de données. Ainsi, vos collaborateurs arrivent avec la plus grande aisance à exploiter facilement les données et à les publier de différentes façons.

2-  Le gain de temps et une prise de décision plus facile

Vouloir chercher et interpréter les données présentes dans un tableur, est très souvent un exercice long et fastidieux. Avec la dataviz, l’accès aux données devient non seulement rapide, mais aussi plus précis et compréhensible facilement. Les outils de data visualisation sont accessibles à tout moment avec n’importe quel appareil (tablette, téléphone, ordinateur). Mieux, vous avez la possibilité d’exporter les données souhaitées sous différents types de formats (PDF, PPT…) ce qui permet d’être plus efficace et rapide dans les présentations au cours des réunions, séminaires ….

 

3-  La dataviz pour s’amuser

Il est relativement plus facile et « divertissant » de lire des données présentées avec esthétique sous forme visuelle que de lire un « long » article. Plus encore avec la data visualisation, vous avez la possibilité de présenter les données sous forme de vidéo, d’animation … La compréhension des données est aussi améliorée.

Pour aller plus loin…