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Données, informations et connaissances : Différences essentielles

data information vs insight

Les entreprises qui s’intéressent pour la première fois à l’analyse sont parfois déconcertées par les différences entre les données et les informations. Ces différences peuvent sembler déroutantes au départ, mais elles sont faciles à comprendre une fois que l’on voit comment elles fonctionnent ensemble. Il est important de comprendre ces différences pour tirer le meilleur parti de l’analyse et faire en sorte que votre programme fonctionne au mieux pour votre entreprise.

Voici les trois éléments essentiels de l’analyse. Une fois que vous aurez compris comment ils fonctionnent ensemble, vous pourrez appliquer ces idées à votre situation et obtenir des résultats utiles de vos analyses.

Dans un premier temps, nous apprendrons ce que sont les données, les informations et les connaissances. Ensuite, nous verrons en quoi ils sont différents les uns des autres.

Content Index hide
1. Qu’est-ce qu’une donnée ?
2. Qu’est-ce que l’information ou la connaissance des données ?
3. Différence entre les données, l’information et la connaissance
4. Comment ils travaillent ensemble
5. Conclusion

Qu’est-ce qu’une donnée ?

Les données sont définies comme un ensemble de faits ou de chiffres. Des prix spécifiques, des poids et des mesures, des adresses et des données démographiques telles que l’âge et le nom, la date et la température, et la distance sont autant d’exemples de données. Il existe plusieurs façons de collecter et de présenter des données : texte, photos, chiffres, statistiques, graphiques et symboles.

Les données sont une forme brute de connaissance qui ne signifie rien et ne sert à rien en soi. Pour qu’elles aient un sens, vous devez les interpréter. Les données peuvent sembler simples ou inutiles jusqu’à ce qu’elles soient analysées, classées et comprises.

Il y a deux types de données que nous pouvons voir :

  1. Données quantitatives

Les données quantitatives sont des informations qui peuvent être mesurées par des nombres ou des décomptes, et chaque ensemble de données a sa propre valeur numérique. Les données quantitatives, également appelées données numériques, donnent plus d’informations sur les nombres (par exemple, combien ? Habituellement ? Combien ?).

Ce type de données peut également être considéré comme un ensemble d’informations mesurables pouvant être utilisées pour des calculs mathématiques et des analyses statistiques afin de faciliter la prise de décisions dans le monde réel.

  1. Données qualitatives

Les données qualitatives ou catégorielles sont des informations qui ne peuvent pas être mesurées ou comptées sous forme de nombres. Ces types de données sont triés par catégorie et non par nombre, c’est pourquoi elles sont également appelées « données catégorielles ». Ces données peuvent être des sons, des images, des symboles ou des textes. Le sexe d’une personne (homme, femme ou autre) est un type de données qualitatives.

Qu’est-ce que l’information ou la connaissance des données ?

L’information est la forme raffinée des données, traitées et assemblées de manière à ce que les gens puissent les lire et les comprendre. Elle est définie comme la connaissance acquise par l’étude, la communication, la recherche ou l’enseignement.

L’information est le résultat de l’analyse et de l’interprétation d’éléments de données. Les données sont des chiffres, des nombres ou des graphiques spécifiques, tandis que l’information est l’interprétation de ces éléments de données.

Les données ne peuvent fournir des connaissances utiles à d’autres que si elles sont organisées et assemblées de manière efficace. Par exemple, une donnée peut inclure des mesures de température d’un endroit particulier pendant de nombreuses années. Ces températures n’ont aucune signification sans contexte supplémentaire. Cependant, en analysant et en organisant ces données, vous pourrez peut-être découvrir des modèles de température saisonniers ou même des tendances climatiques plus larges.

L’analyse des données et des informations peut aider l’organisation à faire de meilleurs choix en générant des idées et en tirant des conclusions. Il s’agit des données dans leur forme finale, prêtes à être utilisées.

Les données sont un ensemble d’informations structurées et synthétisées à l’aide d’analyses, qui sont ensuite utilisées pour obtenir une meilleure connaissance ou un meilleur aperçu de votre entreprise. Grâce à ces informations, vous pouvez mieux comprendre votre entreprise et utiliser l’analyse des données pour l’améliorer.

Par exemple, une donnée peut être que les gens créent généralement un compte après avoir passé 5 minutes sur le site web de votre entreprise.

Nous avons abordé brièvement les notions de données, d’informations et de connaissances. Passons à la section suivante, où nous verrons en quoi ils diffèrent et comment ils agiront si nous les mettons ensemble.

Différence entre les données, l’information et la connaissance

Bien que les données, les informations et les connaissances semblent être la même chose, ce n’est pas le cas. Nous allons à présent explorer la différence entre les deux.

  • Les données sont la base

La grande majorité des gens commencent leur voyage vers l’analyse en comprenant les données. Ce sont les faits. Les faits sont immuables à tout moment. Par exemple, un jour donné, cinquante consommateurs ont acheté un total de quarante-cinq blocs de Velveeta dans un supermarché particulier. Quelle que soit la logique que vous souhaitez appliquer, il s’agit d’un fait.

Si vous avez mis en place des procédures automatisées de collecte de données, des données telles que les SKU (Stock Keeping Unit sold), le montant en dollars, l’heure de la vente, la localisation de l’entreprise et le type de paiement sont toutes facilement accessibles.

Parfois, les données sont des faits que vous avez déjà recueillis, tels que les relevés d’achats de votre boutique en ligne ou les reçus de caisse. Par exemple, des enquêtes peuvent être utilisées pour collecter des données.

  • L’information est l’histoire qui se cache derrière les données

L’information ajoute de la valeur aux données. C’est à ce moment-là que les données commencent à raconter une histoire. Par exemple, les sodas, le fromage, le chocolat et les chips se vendent beaucoup plus à midi les dimanches d’automne qu’à n’importe quel autre moment. Vous pouvez observer cette tendance dans vos magasins et les moments de la journée où les ventes sont les plus importantes.

Il est généralement avantageux d’utiliser un certain niveau d’automatisation pour localiser des informations dans les données. Plus il y a de données, plus il est difficile de les trier et de découvrir des modèles. La technologie vous permet d’y parvenir sans recourir à la main-d’œuvre humaine, à condition que vos données soient collectées et conservées à dessein.

  • Des informations issues de l’analyse

Grâce à la perspicacité, nous pouvons obtenir de nouvelles perspectives et voir de nouvelles possibilités. L’analyse ne monétise vos données et ne génère un retour sur investissement que lorsque vous faites de nouveaux choix et prenez de nouvelles mesures.

À partir des informations ci-dessus, vous pourriez déterminer que les ventes de votre magasin sont les plus élevées tous les dimanches d’automne à midi, car les gens achètent des snacks avant de regarder les matchs à la télévision.

Comment pouvez-vous utiliser cette information ? Vous pourriez proposer des articles spéciaux en rapport avec le football ou suggérer des produits à acheter ensemble, comme des sodas et des chips. Vous pourriez ajouter une offre sur le thème du football à votre programme de récompenses pour inciter les gens à acheter davantage afin d’obtenir quelque chose de gratuit.

Ces informations vous permettront de vous assurer que votre entreprise dispose d’un personnel suffisant pour faire face à la ruée d’avant-match du dimanche. Les employés peuvent être informés des achats habituels avant le match dans les rayons, ou un élément supplémentaire lié au football peut être placé à la porte d’entrée. Le but est de transformer les données originales en quelque chose qui vous aide à atteindre les objectifs de votre entreprise, tels que l’augmentation des revenus du week-end.

Maintenant que nous connaissons les différences entre les données, les informations et les connaissances, nous allons voir comment elles fonctionnent ensemble à partir des informations ci-dessous.

Comment ils travaillent ensemble

Les données, les informations et les connaissances sont à la base de toute solution analytique complète. Lorsque des données brutes sont collectées, elles sont transformées en une forme lisible appelée information, qui est ensuite utilisée pour générer des informations qui peuvent être utilisées pour prendre des décisions commerciales cruciales.

Supposons que vous ayez publié un article sur les médias sociaux et que vous anticipiez un certain nombre de likes, de partages et de commentaires. Vos données sont le nombre de likes, de partages et de commentaires de cet article.

Lorsque ces données sont combinées à d’autres statistiques d’engagement sur les médias sociaux, telles que le nombre de followers, de partages et de commentaires, une entreprise peut déterminer quelles mesures d’engagement social sont les plus efficaces pour évaluer le message. Telles sont les données que vous obtenez. Vous pouvez tirer parti de ces informations et sélectionner les matrices sur lesquelles vous devez vous concentrer pour améliorer l’engagement de votre public.

Conclusion

L’exploration ci-dessus nous a permis d’apprendre ce qu’est l’information sur les données par rapport à la connaissance. D’après notre discussion, les données sont la matière première à partir de laquelle l’information est formée. Même si nous n’obtenons rien de nouveau ou de profond à partir de ces données, elles n’en sont pas moins précieuses. En revanche, si nous en tirons quelque chose, nous aurons acquis une certaine compréhension.

Si vous êtes à la recherche d’un logiciel de gestion des données pour votre organisation, QuestionPro est là pour vous. Les organisations du monde entier utilisent des logiciels de gestion de données pour exploiter leurs données, leurs informations et leurs connaissances afin d’améliorer leur processus de travail. QuestionPro dispose également du logiciel InsightsHub qui permet de mieux gérer les données, de réduire le temps nécessaire à l’obtention d’informations et d’augmenter l’utilisation des données historiques tout en réduisant les coûts et en améliorant le retour sur investissement.

Avec InsightHub, vous pouvez gérer et utiliser vos données à de meilleures fins. Les experts de QuestionPro sont toujours prêts à vous aider dans votre processus de gestion des données.

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