Données utiles Qu’est-ce que les données utiles ?
Les données utiles sont la résultante directe d’une connaissance approfondie des informations d’une entreprise. L’analyse de problématiques et de schémas déterminés génère des données utiles, que l’entreprise peut exploiter pour éclairer ses décisions, améliorer son retour sur investissement, approfondir sa compréhension du marché et générer des avantages plus importants pour elle-même et pour sa clientèle.
- Comment obtient-on des données utiles ?
- Quelle est la différence entre analyse de données et données utiles ?
- Que propose HPE en matière de données utiles ?
Comment obtient-on des données utiles ?
L’identification des données utiles conjugue statistiques et analyse approfondie des motifs récurrents dans les données. En interprétant ces motifs, les entreprises peuvent tirer profit des données utiles pour formuler des prévisions concernant les besoins des clients et améliorer ainsi l’efficacité de leur processus décisionnel. Pour extraire des données utiles et exploitables de leurs données brutes, les entreprises doivent procéder en plusieurs étapes :
- Collectez des données brutes pour développer des données utiles. Cette collecte initiale de données brutes est considérée comme « désorganisée » dans la mesure où de grandes quantités de ces données sont souvent fournies dans des formats structurés et non structurés.
- Catégorisez et reformatez les données pour les adapter à votre structure d’analyse afin de développer plus avant les données utiles. Une restructuration et un « nettoyage » sont requis pour consolider et segmenter les données en vue de leur analyse.
- Analysez vos données pour développer stratégiquement des algorithmes prédictifs. En effet, l’utilisation d’algorithmes appropriés est fondamentale pour la validation des données.
- Formulez des prédictions basées sur l‘analyse en vue d’éclairer votre prise de décision. Les prédictions fondées sur vos données observées permettent en effet de déterminer la direction choisie par votre clientèle ou les tendances dominantes du marché.
- Interprétez vos données utiles. Une compréhension approfondie basée sur une analyse approfondie des données est l’étape finale pour transformer vos données en informations et permettre une meilleure prise de décision.
Quelle est la différence entre analyse de données et données utiles ?
La principale différence entre l’analyse des données et la génération de données utiles est que ces dernières résultent précisément de l’analyse. En effet, l’analyse des données est le facteur contrôlable intervenant en tant que limite entourant les données d’une entreprise. L’information est ce que l’on peut obtenir par une analyse appropriée et intentionnelle de données spécifiques. L’analyse doit être clairement définie pour être à même de fonctionner, et l’information est ce que les entreprises ont besoin de découvrir.
L’analyse des données comprend :
- La répartition intentionnelle des données en groupes.
- Le processus d’analyse stratégique.
- Un examen approfondi des motifs récurrents et des détails.
Les données utiles amènent à :
- Une compréhension des données issues d’une analyse structurée.
- Une amélioration de la satisfaction client.
- Une hausse des profits et des ventes.
- Une gestion et une prise de décision plus efficaces.
Que propose HPE en matière de données utiles ?
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Confrontée à des données de plus en plus massivement générées et stockées à l’edge, votre entreprise peut solliciter l’aide d’experts pour exploiter leur potentiel. Vous pouvez accéder à cette aide via le cloud HPE GreenLake. Elle évolue avec vos données, à mesure que votre edge se développe. Avec la possibilité de créer une source unique de vérité, vos données peuvent être analysées à un niveau encore jamais atteint et converties en informations en temps réel, favorisant une prise de décision plus intelligente. Faites l’expérience d’une plateforme Edge to Cloud ouverte et sécurisée pour les applications d’entreprise, et maximisez le potentiel de la modernisation grâce à une approche axée sur les données.
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