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Business Intelligence

Quel est la différence entre informations et données ?

Nicolas Verlhiac
15 février, 2021
5 min

Informations et données - les mots sont apparemment interchangeables. Les données peuvent être des informations. L’information, particulièrement en ce qui concerne les opérations et les processus commerciaux, est une donnée.

Dans une conversation polie, cette affirmation est généralement vraie. Mais lorsqu’on parle de stratégie de données, les informations et les données sont des animaux totalement différents. Il est essentiel de comprendre leurs différences et de gérer correctement la stratégie des données de chacune d’elles si votre entreprise veut en tirer le meilleur parti.

Données ou informations


Il existe une différence subtile entre les données et les informations. Les données sont les faits ou les détails à partir desquels l’information est dérivée. Les données individuelles sont rarement utiles seules. Pour que les données deviennent des informations, elles doivent être mises en contexte.

  • Donnée : Les données sont des faits bruts et non organisés qui doivent être traités. Les données peuvent être quelque chose de simple et d’apparemment aléatoire et inutile tant qu’elles ne sont pas organisées. Les données sont toujours interprétées, par un homme ou une machine, pour en tirer un sens. Les données sont donc dénuées de sens. Les données contiennent des chiffres, des énoncés et des caractères sous forme brute.

  • Information : Lorsque des données sont traitées, organisées, structurées ou présentées dans un contexte donné afin de les rendre utiles, on les appelle des informations. L’information donne un sens et améliore la fiabilité des données. Elle contribue à réduire l’incertitude. Ainsi, lorsque les données sont transformées en informations, elles ne contiennent jamais de détails inutiles.

Les exemples de données organisationnelles brutes, notamment les recettes des ventes, les coûts d’exploitation et les taux de fidélisation des clients, sont essentiellement dénués de sens lorsqu’ils sont analysés comme des totaux autonomes ; mais une fois que ces données sont placées dans une forme de contexte, généralement en les combinant avec d’autres données, elles se transforment en informations.

Les données brutes des chiffres de vente d’un mois ne donneront à une organisation aucune indication sur ses performances, mais en leur donnant un contexte historique en les mettant en relation avec les chiffres de vente des mois précédents, vous disposez maintenant d’informations tangibles sur lesquelles vous pouvez agir.

In fine, plus les données sont combinées, plus on peut en tirer des enseignements. Les chiffres de vente sont peut-être en hausse grâce à l’entrée de votre organisation sur un nouveau marché ou à une nouvelle initiative de marketing.

Séparation des architectures de données et d’informations


Dans le cadre de sa stratégie en matière de données, une organisation aura besoin de deux “architectures” : l’une consacrée aux données brutes, l’autre aux informations qui s’appuient sur ces données.

Architecture des données

L’architecture de données, comme son nom l’indique, est un processus de traduction ou de conversion des exigences commerciales de différentes unités commerciales en exigences de données et de systèmes. Une architecture de données efficace présente certaines caractéristiques telles que l’orientation vers l’utilisateur, l’automatisation, l’utilisation de données partagées, la haute sécurité, la simplicité et la facilité, etc.

L’architecture de données d’une organisation définira la manière dont les données seront collectées et organisées. Des règles et des pratiques doivent être créées pour régir les structures des bases de données et des systèmes de fichiers, ainsi que les processus qui relient les données aux secteurs de l’organisation qui en ont besoin. ,

Il s’agit de prendre des données brutes et de les rendre digestes pour l’architecture de l’information.

Architecture de l’information

L’architecture de l’information, d’autre part, vise à donner une structure au processus de conversion des données en informations utiles. Une fois que les données ont été fournies à l’aide de l’architecture de données, l’architecture d’information prend alors le relais pour convertir ces données en informations réelles.

Elle est davantage axée sur l’entreprise et englobe des aspects de l’architecture des données, de la gestion des métadonnées et de la gestion des connaissances afin de fournir une vue globale des actifs d’information pour permettre une plate-forme cohésive afin de fournir des informations dans le bon contexte aux bonnes personnes.

Les effets d’une architecture sur la stratégie des données


La stratégie des données étant désormais la priorité de toute organisation tournée vers l’avenir, l’attention portée aux architectures est plus forte que jamais. L’approche d’une organisation à l’égard de ces architectures guidera son approche à l’égard de sa stratégie des données, probablement plus que la plupart ne le pensent. La tentation, lors de la formulation d’une stratégie architecturale, est de viser un contrôle maximal. Une approche hautement centralisée et réglementée de vos architectures de données et d’informations peut résulter d’une stratégie de données inflexible et monodirectionnelle.

Afin d’éviter cet écueil, vous devez structurer votre architecture de données de manière claire et accessible. Comme toujours, il existe un juste milieu, bien que ce milieu se modifie en fonction des besoins et des souhaits de votre organisation. Pour ce faire, vous devez suivre les meilleurs principes d’architecture de données.

1. Valider toutes les données au point d’entrée

Saviez-vous que la mauvaise qualité des données a un impact direct sur les résultats de 88 % des entreprises ? Pour éviter les erreurs de données courantes et améliorer la santé globale, vous devez concevoir votre architecture de manière à repérer et à corriger les problèmes le plus rapidement possible.

2. Rechercher la cohérence

L’utilisation d’un vocabulaire commun pour votre architecture de données contribuera à réduire la confusion et la divergence des ensembles de données, ce qui permettra aux développeurs et aux non-développeurs de collaborer plus facilement sur les mêmes projets. Votre équipe dispose ainsi d’une “version unique de la vérité” (SSOT) et peut créer des modèles de données qui définissent correctement les relations entre les entités et les traduisent en code exécutable.

3. Documenter tout

Des “découvertes de données” régulières permettront à votre organisation de vérifier combien de données elle collecte, quels ensembles de données sont alignés et quelles applications doivent être mises à jour. Pour y parvenir, vous devez faire preuve de transparence dans chaque fonction de l’entreprise afin de dresser un aperçu général de l’utilisation de vos données.

Mais pour obtenir une visibilité complète, vous devez d’abord prendre l’habitude de documenter chaque partie de votre processus de traitement des données. Cela signifie qu’il faut normaliser vos données dans toute votre organisation. Comme nous l’avons déjà établi, vous devez vous efforcer d’être cohérent dans tout ce que vous faites, ce qui est impossible si personne dans votre entreprise ne prend le temps d’écrire les choses.

4. Éviter la duplication

Lorsque vous travaillez sur plusieurs applications, fonctions ou systèmes, il est tentant de simplement copier les données entre eux. Mais à long terme, cela augmente considérablement le temps que vos développeurs passent à mettre à jour des ensembles de données dupliqués et les empêche d’apporter une valeur ajoutée dans d’autres domaines plus critiques.

Vous devez plutôt investir dans une architecture d’intégration des données efficace qui conserve automatiquement vos données dans un dépôt et un format communs. Non seulement cela simplifie grandement la mise à jour universelle de vos données, mais cela empêche également la formation de silos organisationnels, qui contiennent souvent des données contradictoires, voire obsolètes.

Désormais, tout le monde peut travailler à partir d’une seule version de la vérité (SSOT), sans avoir à mettre à jour et à vérifier chaque élément d’information.


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#SSOT#data#ROT

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