Il y a fort à parier que, même avant de cliquer sur ce guide, vous avez déjà entendu plusieurs fois aujourd’hui le terme « données ». Les données sont l’une des ressources les plus précieuses pour toute organisation, en particulier pour celles qui travaillent dans l’informatique. Pourquoi ? Leurs possibilités sont infinies.
Les données sont utilisées dans tous les secteurs pour de nombreux cas d’usage innovants. Elles permettent aux machines d’apprendre et incitent les clients potentiels à passer à l’action. Elles prédisent les pannes des machines, permettent aux chatbots d’IA, et améliorent même les soins de santé. Elles sont également abondantes. Selon des statistiques récentes, le volume mondial de données devrait atteindre 180 zettaoctets d’ici 2025.
Mais qu’est-ce qu’une donnée ? Cette question peut évoquer des tableurs composés d’interminables lignes et colonnes de chiffres. Pourtant, les données sont bien plus que cela. Nous devons comprendre leurs différents types, catégories et cas d’usage pour exploiter pleinement leur potentiel.
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Qu’est-ce qu’une donnée ?
La définition d’une donnée est assez simple. Selon le Merriam-Webster, les données sont des « informations factuelles (telles que des mesures ou des statistiques) utilisées comme base pour le raisonnement, la discussion ou le calcul » ou des « informations sous forme numérique pouvant être transmises ou traitées ».
Le terme « données » peut désigner les données brutes, c’est-à-dire la version initiale, non traitée et non nettoyée des données, ou les données traitées, qui ont été converties dans un format exploitable.
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Quels sont les 7 principaux types de données ?
Les données sont organisées en deux grands types : les données qualitatives et quantitatives.
Au sein de ces deux types, on trouve différentes catégories de données, allant des données nominales aux données d’intervalle.
Données qualitatives
Les données qualitatives ne sont généralement pas exprimées sous forme numérique, mais le plus souvent au moyen de mots. Elles sont de nature descriptive et décrivent des qualités qui ne peuvent pas être mesurées.
Les données qualitatives peuvent notamment inclure tout type d’information, des couleurs au genre. Elles peuvent être recueillies de nombreuses façons, par exemple au moyen d’enquêtes, d’interactions avec les clients ou de l’observation. Elles sont ensuite analysées selon un processus appelé analyse des données qualitatives.
Le type de données qualitatives comprend deux grandes catégories : les données nominales et ordinales.
Données nominales
Les données nominales sont une forme de données qualitatives et constituent peut-être le type de données le plus simple. Elles peuvent être regroupées en diverses catégories distinctes, mais ne sont pas ordonnées. Parmi les exemples de données nominales figurent l’État dans lequel vous vivez ou même votre genre de film préféré.
Données ordinales
Les données ordinales sont une forme de données qualitatives regroupées en catégories. Toutefois, ces données suivent un ordre fondé sur les catégories. Parmi les exemples courants de données ordinales figurent le système de notation par lettres ou l’évaluation de la satisfaction des clients.
Données quantitatives
Contrairement aux données qualitatives, les données quantitatives peuvent être exprimées sous forme numérique et mesurées facilement. Les données financières, la distance, l’âge et le nombre de produits vendus sont autant d’exemples de données quantitatives. Si les données peuvent être quantifiées, elles sont quantitatives.
Le type de données quantitatives comprend trois grandes catégories : les données discrètes, continues, et d’intervalle.
Données discrètes
Les données discrètes sont des données quantitatives qui peuvent être comptées à l’aide de nombres entiers. Elles ne peuvent pas être exprimées sous forme de fraction ou de nombre décimal. Par exemple, le nombre de clients revenant chaque mois constitue un exemple de données discrètes, puisqu’il est impossible d’avoir la moitié ou le tiers d’un client.
Données continues
Les données continues sont des données quantitatives qui peuvent être exprimées à l’aide de nombres décimaux et de fractions, car la précision est essentielle. Elles ne sont pas nécessairement dénombrables, mais mesurables. Alors que les données discrètes restent inchangées sur une période donnée, les données continues peuvent évoluer au cours de cette même période. La taille, par exemple, fait partie des caractéristiques pouvant constituer des données continues.
Données d’intervalle
Les données d’intervalle sont des données quantitatives mesurées sur une échelle au moyen d’intervalles ou de points séparés par une distance identique. Le temps est un exemple courant de données d’intervalle : la distance entre les points (par exemple de 12:00 à 1:00 et de 1:00 à 2:00) est identique.
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D’où viennent les données ?
Les données sont recueillies auprès de nombreuses sources. Parmi les sources de données courantes figurent :
Activité sur les réseaux sociaux : Les données publiques constituent l’une des sources de données les plus courantes. Une quantité considérable de données publiques provient de ce que nous publions sur les réseaux sociaux, comme Facebook, Twitter et Instagram. Des données peuvent également être extraites des sites web que nous consultons fréquemment, comme Google.
Transactions financières : Les entreprises utilisent souvent les données d’achat des clients pour orienter leurs initiatives marketing et le développement futur de leurs produits. Les données tirées de ces transactions comprennent les moyens de paiement, les produits achetés, les caractéristiques démographiques des consommateurs et bien plus encore.
Capteurs de l’Internet des objets (IoT) : L’Internet des objets désigne le réseau d’appareils connectés, tels que les smartphones, les objets connectés et les capteurs IoT. Ces capteurs sont souvent utilisés dans des secteurs comme l’industrie manufacturière pour recueillir des données sur le fonctionnement des machines et la production.
Interactions avec les clients : Les organisations recueillent généralement des données lors des interactions avec les clients, que ce soit par chatbot, e-mail ou téléphone. Ces données peuvent aller du nom des clients au contenu de l’échange. Elles peuvent ensuite servir à améliorer le service client, la formation et un large éventail d’autres initiatives. Les données clients peuvent également être recueillies directement au moyen d’enquêtes et de questionnaires.
Comment les données sont-elles utilisées aujourd’hui ? 4 cas d’usage courants
Une fois recueillies, les données peuvent être analysées et utilisées de diverses manières. Cela vaut quel que soit le secteur d’activité. En fait, l’analyse de données révolutionne tous les marchés, de la santé à l’industrie manufacturière.
Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique désigne la capacité d’une machine à « apprendre » grâce à des données historiques. En leur fournissant des données, il est possible d’entraîner les algorithmes à détecter des schémas dans les données futures afin d’identifier les anomalies et de prendre des décisions.
L’apprentissage automatique offre une infinité de cas d’usage dans tous les secteurs. Par exemple, les établissements financiers peuvent mieux protéger les consommateurs contre la fraude en utilisant des modèles d’apprentissage automatique qui détectent automatiquement les activités frauduleuses sur les comptes.
Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle est désormais courante et utilisée de nombreuses façons. Cependant, l’IA serait impossible sans d’énormes quantités de données. Par exemple, ChatGPT, un modèle de langage d’IA révolutionnaire, nécessite d’immenses quantités de données linguistiques pour fonctionner. Ces données sont extraites de sources telles que les articles publiés sur Internet et d’autres textes.
Les assistants virtuels, la robotique, la reconnaissance faciale et même la correction automatique que nous utilisons au quotidien sont d’autres exemples d’IA. Tous ces exemples nécessitent des données sous leurs nombreuses formes pour fonctionner.
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Informatique décisionnelle
L’informatique décisionnelle désigne le processus consistant à utiliser les données pour prendre des décisions commerciales éclairées. Par exemple, les données financières d’une entreprise peuvent servir à établir les budgets annuels, tandis que les données clients peuvent contribuer à concevoir des campagnes marketing plus efficaces.
Les transactions clients et les logiciels de CRM sont deux sources essentielles de données d’informatique décisionnelle. Grâce aux plateformes de visualisation des données conçues spécifiquement pour l’informatique décisionnelle, les informations sont facilement visualisées en temps réel sous forme de graphiques et de rapports simples.
Analyse prédictive
L’analyse prédictive consiste à utiliser les données pour prévoir des résultats et des événements. Dans l’industrie manufacturière, ce processus peut par exemple servir à prévoir le moment où des machines subiront un arrêt imprévu en raison d’une défaillance, avant que celle-ci ne survienne. Les fabricants peuvent ainsi effectuer une maintenance préventive ou des réparations avant l’interruption de la production.
L’analyse prédictive peut également être utilisée dans les entreprises pour prévoir le comportement des consommateurs ou dans le secteur de la santé pour anticiper l’évolution de l’état des patients, ce qui peut permettre d’améliorer les soins.
Comment exploiter pleinement le potentiel des données
Les données peuvent sembler complexes. Pourtant, dans le monde actuel fondé sur les données, leur analyse est plus facile que jamais. Les plateformes de data science peuvent désormais extraire, charger et transformer les données tout en faisant émerger des informations exploitables sans intervention de votre part. L’avenir s’annonce prometteur pour les données sous toutes leurs formes et pour les organisations qui les utilisent.
Vous souhaitez approfondir encore davantage le big data et l’analytique ? Consultez notre guide : Qu’est-ce que l’analyse de données ?