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Collecter et analyser les données

INTRODUCTION

Lors de la Coupe du Monde 2014, l'Allemagne écrase le Brésil 7 buts à 1 en demi-finale. Beaucoup expliquent cette victoire par le talent des joueurs, leur préparation physique ou encore leur mental. Pourtant, derrière cette performance se cachait un élément moins visible : l'utilisation des données et des algorithmes.

Les données, patrimoine stratégique des organisations

1. Les données, un patrimoine stratégique des organisations

Les données personnelles collectées par les organisations sont essentielles pour leur fonctionnement, leur développement commercial et la qualité des services proposés. Ces données sont stockées dans des bases de données, qui regroupent et organisent ces informations de manière structurée.

a) Définitions clés

| Terme | Définition |

Définition et domaines des données ouvertes

1. Définition des données ouvertes

Les données ouvertes sont des données mises en libre accès par des administrations, collectivités ou entreprises, permettant à tous les usagers ou clients de les consulter et réutiliser librement.

2. Domaines principaux des données ouvertes

Domaine	Exemples concrets
Finances publiques	Données budgétaires accessibles au public

L'exploitation des données personnelles par les organisations

1. Exploitation des données personnelles par les organisations

Les données personnelles collectées par les organisations sont essentielles pour leur fonctionnement, leur développement commercial et la qualité des services proposés. Ces données sont stockées dans des bases de données, qui représentent la mémoire de l’entreprise.

Les organisations exploitent ces données pour :

• Mieux comprendre les habitudes de consommation des utilisateurs.
• Personnaliser les offres de produits ou services.

I. Numérique et Intelligence Collective

A) 📊 De la donnée à la connaissance

• Les données sont issues de l'observation de faits.
• Une donnée brute n'a que peu de sens avant traitement.
• Une information est une donnée traitée qui prend de la valeur.
• Une connaissance est une information mémorisée et comprise.
• Formes de l'information :
  • Écrite : lettre, note, etc.
  • Sonore : discussion, émission de radio, etc.
  • Visuelle : dessin, graphique, image.
  • Audio-visuelle : vidéo.

I. L'univers des données en entreprise – et le rôle que vous y jouez

A) 📊 Diversité des données

• Les données sont désormais principalement électroniques ou stockées en ligne.
• Avantages :
  • Enregistrement de quantités importantes.
  • Stockage plus clair.

B) 🔒 Défis de la gestion des données

• Accès aux données :
  • Certaines personnes ont besoin d'accéder à des données précises.
  • D'autres ne doivent pas avoir d'accès aux données sensibles.
• Importance de la sécurisation des données :

I. Introduction aux producteurs de données

A) 📊 Qu'est-ce qu'un producteur de données ?

• Les producteurs de données sont des organismes qui collectent des informations sur la santé et le bien-être des populations.
• Ils utilisent principalement des enquêtes pour obtenir ces données.

B) 🏢 Exemples de producteurs de données

• Direction de la Recherche, des Études, de l'Évaluation et des Statistiques (DREES)
• Institut National des Statistiques et des Études Économiques (Insee)
• Institut national d'études démographiques (Ined)

I. Types de Graphiques

A) 📊 Graphiques Courants

• Column : Utilisé pour comparer des valeurs entre différentes catégories.
• Bar : Similaire au graphique à colonnes, mais avec des barres horizontales.
• Pie : Représente des proportions d'un tout.
• Doughnut : Variante du graphique en secteurs, avec un trou au centre.
• Line : Montre l'évolution d'une valeur dans le temps.
• Area : Similaire au graphique linéaire, mais avec la zone sous la ligne remplie.

I. Le rôle des technologies dans la transformation de l’information en ressource

A) 📊 Big Data

• Les données numériques augmentent sur le Web (emails, achats en ligne, réseaux sociaux).
• Défi du traitement des données résumée par la règle des 5V :
  • Volume : traitement d'un volume croissant de données.
  • Vélocité : fournir la bonne information au bon moment.
  • Variété : traitement de données hétérogènes.
  • Véracité : tri et extraction de données fiables.
  • Valeur : tirer profit des données.