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…
- La microbiologie dans le secteur des vins, bières et spiritueux : Comment les outils d’analyse de données, de prototypage et de veille scientifique favorisent le développement et l’innovation
La microbiologie joue un rôle clé dans la production de vins, bières et spiritueux, contribuant à la fermentation, à la préservation et à la qualité des produits. Dans cet article, nous verrons comment les outils d’analyse de données, de prototypage… Lire la suite : La microbiologie dans le secteur des vins, bières et spiritueux : Comment les outils d’analyse de données, de prototypage et de veille scientifique favorisent le développement et l’innovation - L’ampélographie à l’ère du numérique : Comment les outils d’analyse de données, de prototypage et de veille scientifique contribuent au développement et à l’innovation du secteur viticole
L’ampélographie, science de l’identification et de la description des cépages, est un domaine essentiel pour le secteur viticole, qui doit sans cesse s’adapter aux nouvelles technologies et aux défis environnementaux. Dans cet article, nous verrons comment les outils d’analyse de… Lire la suite : L’ampélographie à l’ère du numérique : Comment les outils d’analyse de données, de prototypage et de veille scientifique contribuent au développement et à l’innovation du secteur viticole - Comment mettre en œuvre des techniques d’analyse de données ?
L’analyse de données est une technique qui permet d’extraire des informations utiles à partir de données brutes. Elle permet aux entreprises de mieux comprendre leur marché, leurs clients et leur environnement concurrentiel. Il existe plusieurs techniques d’analyse de données, telles… Lire la suite : Comment mettre en œuvre des techniques d’analyse de données ?