Le mot « data » est devenu tellement courant que beaucoup d’entre nous n’ont probablement jamais réfléchi à sa définition exacte. La première chose qui nous vient à l’esprit à propos des données est très probablement une feuille de calcul, un tableau ou un graphique, qui comprend des chiffres et des étiquettes. Lorsque tout le monde parle de big data, les données deviennent encore plus abstraites : il s’agit d’un nombre énorme d’octets qui flottent dans les appareils et les serveurs et qui nécessitent des programmes pour les déchiffrer.
Si les données peuvent être comprises par les machines, elles ont perdu la plupart de leur signification pour les humains lorsqu’elles sont stockées dans un fichier ou un tableau. Alors, qu’est-ce qu’une data ? Dans cet article, nous allons explorer la signification du mot data, son importance ainsi que les différents types de data qui existe.
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Qu’est-ce qu’une data ?
Selon le Petit Robert, « les data sont des éléments d’information distincts, généralement mis en forme d’une manière particulière ».
Les data sont mesurées, collectées et rapportées, puis analysées, après quoi elles sont souvent visualisées à l’aide de graphiques, d’images ou d’autres outils d’analyse. Les data brutes (« données non traitées ») peuvent être une collection de chiffres ou de caractères avant d’avoir été « nettoyées » et corrigées par les chercheurs. Elles doivent être corrigées afin de pouvoir éliminer les valeurs aberrantes, les erreurs d’instrumentation ou de saisie de données.
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Le traitement des données se fait généralement par étapes, et les « données traitées » d’une étape peuvent donc également être considérées comme les « données brutes » de l’étape suivante. Les données de terrain sont des données recueillies dans un environnement « in situ » non contrôlé. Les données expérimentales sont les données générées dans le cadre de l’observation d’enquêtes scientifiques.
Les data peuvent être générées par :
- Des êtres humains
- Des machines
- Des combinaisons homme-machine.
Elles peuvent être générées partout où des informations sont produites et stockées dans des formats structurés ou non structurés.
Pourquoi les data sont-elles importantes ?
- Les data aident à prendre de meilleures décisions.
- Les data aident à résoudre les problèmes en trouvant la raison de la sous-performance.
- Les data permettent d’évaluer les performances.
- Les data aident à améliorer les processus.
- Les data aident à comprendre les consommateurs et le marché.
Types de data :
En général, les données peuvent être classées en plusieurs catégories :
Les data catégorielles :
- Les données catégorielles sont des données qui ont une catégorie définie, par exemple :
- État civil
- Parti politique
- Couleur des yeux
Data numériques :
- Les données numériques peuvent être classées en deux catégories :
- Les data discrètes :
- Les données discrètes contiennent les données qui ont des valeurs numériques discrètes, par exemple le nombre d’enfants, les défauts par heure, etc.
Data continues :
Les données continues contiennent les données qui ont des valeurs numériques continues, par exemple le poids, la tension, etc.
Au niveau avancé, nous pouvons encore classer les data en quatre parties :
Échelle nominale :
Une échelle nominale classe les données en plusieurs catégories distinctes dans lesquelles aucun critère de classement n’est impliqué. Par exemple, le sexe, l’état civil.
Échelle ordinale :
Une échelle ordinale classe les données en plusieurs catégories distinctes au cours desquelles un classement est implicite Par exemple :
Grade de la faculté : Professeur, Professeur associé, Professeur adjoint
Note des étudiants : A, B, C, D.E.F
Échelle d’intervalles :
Une échelle d’intervalle peut être une échelle ordonnée au cours de laquelle la différence entre les mesures est une quantité significative mais les mesures n’ont pas de véritable point zéro. Par exemple :
- La température en Fahrenheit et en Celsius.
- Années
Échelle de rapport :
Une échelle de rapport peut être une échelle ordonnée pendant laquelle la différence entre les mesures est une quantité significative et donc les mesures ont un vrai point zéro. Par conséquent, nous pouvons effectuer des opérations arithmétiques sur des data d’échelle réelle. Par exemple : Poids, Age, Salaire etc.
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