Toutes les entreprises le savent à présent, la donnée possède une valeur. Nombreuses sont d’ailleurs celles qui, à travers le monde, basent leur modèle économique sur cette ressource fondamentale…et qui s’exposent par la même occasion aux vols et aux fuites de données. Mais, si la valeur des données réside avant tout dans leur utilisation, qu’est-ce exactement qu’une donnée ? Et quels sont les critères qui permettent de définir sa valeur ?
Qu’est-ce qu’une donnée ?
Aussi appelées data, les données sont omniprésentes. Elles correspondent aux informations rattachées à des personnes, à des objets, etc. Il existe différents types de données :
- Les datas qualitatives, qui se réfèrent à la qualité d’une personne ou d’un objet (aspect, couleur, description, etc.) ;
- Les datas quantitatives, qui se réfèrent aux chiffres comme le nombre de personnes ou d’objets, leur taille, leur prix, etc. ;
- Les datas continues, qui se réfèrent aux données non entières comme des tailles précises ;
- Les datas discrète, qui se réfèrent aux éléments dénombrables comme le nombre de personnes. À l’inverse des datas continues, elles ne concernent que les nombres entiers ;
- Les datas catégorielles, qui se réfèrent au classement des objets / personnes traités par catégories.
Les données : d’aucune valeur à véritable mine d’or
Lorsqu’elle n’est présente qu’à faible volume, que l’entreprise est la seule à la posséder et qu’elle n’en fait aucun usage, la data n’a aucune valeur. À l’échelle individuelle, elle ne vaut en effet absolument rien. Des datas comme les datas courantes, uniques, exclusives, interdites ou encore spécifiques sont soumises à des obligations de volume et de mise à jour à temps réel. Leur valeur diminue donc régulièrement, au fil du temps qui passe.
À l’inverse, pour de nombreuses entreprises qui ont su mettre en place une exploitation des données efficace, les données prennent tout de suite de la valeur. Leur valeur dépend de différents facteurs : leur conservation, leur analyse, leur organisation, etc. Mais pour qu’une donnée ne soit pas victime d’une baisse de valeur au fil du temps, deux critères doivent absolument être remplis : leur mise à jour régulière, et leur volume. Plus les données sont présentes en grande quantité et plus elles prennent de la valeur. Les technologies de Big Data repoussent en effet sans cesse les limites en matière de traitements volumineux.
Exploitation et valorisation de la data
Il n’y a pas de secret, pour qu’une donnée ait de la valeur, il faut qu’elle soit volumineuse, exploitée et valorisée. Exprimer et créer les usages possibles présents et à venir permet automatiquement de valoriser les données. Trois usages sont notamment plébiscités par les entreprises : la communication, les études et le business.
De plus en plus d’entreprises prennent une direction « data-driven », où la donnée dicte bon nombre de leurs choix. En effet, la capacité pour les entreprises de profiter pleinement de leurs datas réside dans leur capacité à les diffuser à tous les niveaux et à oser décloisonner leur organisation. Seul un travail collaboratif entre la direction générale, les experts métiers, les managers, les responsables financiers et les data scientists, associé à l’adoption de la Business Intelligence (BI), permettra d’obtenir un résultat performant.
De la donnée à l’information : un pas essentiel
La donnée correspond à un fait brut et non organisé, qui doit impérativement être traité pour prendre de la valeur. Les datas, tant qu’elles ne sont pas organisées, peuvent prendre une apparence aléatoire, simpliste, voire complètement inutile. Elles doivent être interprétées – par une machine ou par un homme – pour pouvoir en tirer du sens. Les datas sont donc dénuées de sens tant qu’elles ne sont pas traitées.
Les informations, quant à elles, correspondent au résultat du traitement des données. Une fois que la donnée est traitée, structurée et organisée, elle devient utile. C’est ce que l’on appelle une information.
La transformation d’un flux de données en un flux d’informations permet de donner un sens à la data et d’en améliorer sa fiabilité. C’est le meilleur moyen de limiter l’incertitude au sein de l’entreprise.