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.

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