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 questions et de schémas déterminés génère des données utiles que l’entreprise peut exploiter pour prendre de meilleures décisions, et obtenir un meilleur retour sur investissement, une compréhension plus précise du marché et des avantages accrus pour l’entreprise et pour sa clientèle.
Comment obtient-on des données utiles ?
L’analyse approfondie de modèles et de statistiques parmi les données permet de déceler les données utiles. En interprétant ces schémas, les entreprises transforment les données utiles en prévisions concernant les besoins des clients, et prennent des décisions plus efficacement. Afin d’extraire des données utiles, exploitables, de leurs données brutes, les entreprises doivent réaliser des opérations dans un ordre précis :
1. La collecte de données brutes est la première étape du processus permettant de générer des données utiles. Cette collecte initiale de données brutes est considérée comme « désorganisée », car de grandes quantités de données sont souvent fournies dans des formats structurés et non structurés.
2. L’étape suivante, catégoriser les données brutes et les reformater de façon à les adapter à votre structure d’analyse, est essentielle pour l’extraction de données utiles. Une restructuration et un « nettoyage » sont requis pour consolider et segmenter les données en vue de leur analyse.
3. L’analyse stratégique conduisant à des algorithmes prédictifs est l’étape suivante, nécessaire à l’identification des données utiles. En effet, l’utilisation d’algorithmes appropriés est fondamentale pour la validation des données.
4. L’analyse des prédictions est le processus qui conduit à une meilleure prise de décision, car les prédictions basées sur les données observées déterminent la direction choisie par votre clientèle ou la tendance dominante du marché.
5. Comprendre vos données est la dernière étape pour les rendre utiles, exploitables, et optimiser la prise de décision.
Quelle est la différence entre une analyse de données et des 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 définie pour pouvoir fonctionner, et l’information est ce que les entreprises ont besoin de découvrir.
L’analyse des données comprend :
· la décomposition intentionnelle des données en groupes ;
· le processus d’analyse stratégique ;
· un examen approfondi des schémas et des détails.
Les données utiles amènent à :
· une compréhension des données issues d’une analyse structurée ;
· une plus grande satisfaction des clients ;
· une hausse des profits et des ventes ;
· une gestion et une prise de décision plus efficaces.
HPE et les données utiles
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