Introduire les notions de Data Literacy à votre organisation
Les données ont été l’un des plus grands moteurs de l’innovation dans les entreprises sur ces dernières décennies. Cependant nous ne sommes qu’au début de l’histoire et les données portées par les démarches de Data Literacy vont pouvoir irradier tous les niveaux de l’organisation.
Grâce aux données, les entreprises prennent davantage de décisions fondées sur les données et élaborent des stratégies à l’aide de chiffres plutôt que sur la base d’intuitions. Cela se traduit souvent par un avantage concurrentiel fort par rapport à des entreprises étant moins axées sur les données.
Cependant, les données par elles même ne suffisent pas à insuffler cette dynamique. Les employés doivent les comprendre et savoir les exploiter. Dès alors la demande sur le marché du travail de professionnels possédant des compétences en matière de données est en nette progression et est devenue stratégique.
Nous introduisons donc le principe de Data Literacy et présentons les concepts clés à intégrer pour réussir dans un monde de plus en plus tourné sur les données.
Qu’est ce que la Data Literacy ?
La Data Literacy décrit la capacité d’un individu à lire, comprendre et utiliser des données de différentes manières. Elle n’exige pas d’un individu qu’il soit un expert technique de la donnée mais plutôt qu’il montre une compréhension des concepts de base, tels que :
- les différents types de données
- les sources de données courantes
- les types d’analyse
- l’hygiène des données
- les outils, les techniques et les cadres de travail.
La culture des données peut aider les non professionnels des données à lire et à comprendre les données et à les utiliser pour éclairer leurs décisions. En tant que telle, la maîtrise des données est de plus en plus importante, non seulement pour les dirigeants, mais aussi pour les cadres et les employés qui souhaitent accroître la valeur qu’ils apportent à leur organisation.
COMPÉTENCES ET CONCEPTS CLÉS DE LA DATA LITERACY
1. L’analyse des données
L’analyse des données consiste à lire et à interpréter des données pour en tirer des enseignements. Si l’analyse peut être effectuée à l’aide de modèles statistiques, d’algorithmes et d’autres outils et cadres complexes, vous pouvez également la réaliser en examinant simplement les données et en en tirant des conclusions.
Il existe plusieurs types d’analyse de données que vous pouvez utiliser.
Quatre des plus courantes sont :
- L’analyse descriptive, qui cherche à expliquer ou à décrire ce qui s’est passé.
- L’analyse diagnostique, qui cherche à expliquer ou à diagnostiquer pourquoi quelque chose s’est produit.
- L’analyse prédictive, qui vise à prévoir ce qui pourrait se produire.
- l’analyse prescriptive, qui vise à prescrire un plan d’action pour obtenir le résultat souhaité.
2. Le traitement des données
Le traitement des données consiste à transformer des données brutes en une forme plus facilement utilisable. Cette pratique est également connue sous le nom de traitement des données ou de nettoyage des données. Si le traitement des données peut prendre de nombreuses formes, les exemples les plus courants consistent à supprimer les erreurs et à combler les lacunes des données.
Le traitement des données joue un rôle essentiel dans la réduction des erreurs dans l’analyse qui le suit généralement. Dans de nombreuses organisations, les données sont nettoyées automatiquement grâce à divers algorithmes et autres outils, mais chaque employé responsable de la génération, de la capture ou du téléchargement des données joue également un rôle en s’assurant qu’elles répondent aux exigences de l’organisation.
3. La Data Visualisation, la partie « visible » de la Data Literacy
La visualisation des données est le processus de création de représentations graphiques ou visuelles des données et constitue souvent un élément crucial pour communiquer efficacement des informations. Les visualisations de données jouent un rôle important en rendant les données plus accessibles à d’autres personnes, tant à l’intérieur qu’à l’extérieur d’une organisation, en particulier à celles qui ne sont pas nécessairement familiarisées avec les données. Un exemple de visualisation de données en action est un tableau ou un graphique qui aide les investisseurs à comprendre le rapport trimestriel sur les bénéfices d’une entreprise.
Parmi les exemples courants de techniques de visualisation des données, citons la création de graphiques, de tableaux, de cartes, d’infographies et même de vidéos ou de GIF. Les visualisations peuvent être générées à l’aide de divers outils et logiciels, allant d’options gratuites comme Microsoft Excel et Google Charts à des logiciels commerciaux payants comme Tableau et Microsoft BI.
4. L’écosystème de données
Le concept d’écosystème de données fait référence à tous les composants qu’une organisation exploite pour collecter, stocker et analyser des données. Cela inclut l’infrastructure physique, comme l’espace serveur et les solutions de stockage en nuage, et les composants non physiques, comme les sources de données, les langages de programmation, les ensembles de codes, les algorithmes et les logiciels.
L’écosystème de données de chaque organisation est unique, bien que certains puissent se chevaucher s’ils exploitent les mêmes sources de données ou outils tiers. Comprendre l’écosystème de données de votre organisation peut vous permettre de mieux comprendre comment ses pièces s’assemblent et de découvrir des opportunités d’optimisation.
5. La gouvernance des données
La gouvernance des données fait référence aux processus et aux pratiques qu’une organisation utilise pour gérer formellement ses actifs de données. Ce concept peut être assimilé à un règlement spécialement conçu pour garantir que les données d’une organisation restent exactes, sécurisées et complètes. En fait, de nombreuses organisations distribuent une « politique de données » aux nouveaux employés en même temps que le manuel de l’employé.
La gouvernance des données se décompose généralement en quatre domaines clés :
- Qualité : Comment l’organisation entend-elle s’assurer que ses données restent exactes, fiables et complètes ?
- Sécurité : Comment l’entreprise entend-elle protéger ses données contre tout accès non autorisé ?
- La confidentialité : Comment l’organisation entend-elle protéger les informations sensibles qu’elle peut recueillir et stocker, telles que les informations financières des clients ou les dossiers des employés ?
- Gestion : Comment l’organisation entend-elle s’assurer que ses processus de traitement des données sont suivis de manière appropriée ?
6. L’équipe chargée des données
Enfin, il est important de comprendre qui sont les principaux acteurs de l’équipe de données de votre organisation et les différents rôles qu’ils jouent, que vous travailliez ou non directement avec eux.
Les équipes chargées des données peuvent être structurées de plusieurs façons, en fonction de la taille de votre organisation et de l’importance de l’utilisation des données dans les activités quotidiennes. Cela dit, la plupart des équipes de données comprennent :
- Des data scientists, qui s’appuient sur des mathématiques, une programmation et des outils avancés pour mener et gérer des analyses à grande échelle.
- des ingénieurs de données, qui sont responsables de la création et de la maintenance des ensembles de données qui sont utilisés dans les projets de données
- des analystes de données, qui effectuent la majorité des analyses dont une organisation a besoin.
DÉVELOPPER VOS COMPÉTENCES EN MATIÈRE DE DONNÉES
Les entreprises et les organisations étant de plus en plus axées sur les données, la demande de professionnels ayant des compétences en matière de données continuera d’augmenter. À ce titre, prendre le temps de développer vos compétences en matière de données peut être un investissement judicieux.
Vous pouvez devenir plus compétent en matière de données de plusieurs façons. L’une des plus courantes consiste à se porter volontaire pour des projets qui vous exposent aux données de votre organisation et à son équipe. Au fil du temps, vous pourrez acquérir une bonne compréhension de la façon dont les données sont exploitées au sein de votre entreprise. Vous pouvez également vous inscrire à un cours en ligne sur la science des données ou l’analyse, spécialement conçu pour vous fournir les compétences fondamentales dont vous avez besoin pour exceller dans votre rôle.
