Dans le monde de l’IT, les termes données et informations sont souvent utilisés comme s’ils étaient synonymes. Erreur ! Dans les faits ces deux notions sont très différentes l’une de l’autre. Alors qu’une donnée est une collection de faits et de chiffres bruts, une information est une donnée traitée et contextualisée pour un utilisateur. Dans cet article, découvrez les différences parfois subtiles entre données et informations et leurs définitions.
Dans une ère numérique en constante mutation, tout est donnée et tout est information… Comprendre la différence entre ces termes est bien plus qu’une subtilité sémantique ; c’est la clé pour exploiter le potentiel complet des technologies modernes. Cette distinction ouvre la voie de la prise de décision éclairée, de l’innovation percutante et de la navigation habile dans un monde saturé de flux de données en apparence chaotiques.
À quoi correspond (vraiment) le mot donnée ?
Vous rencontrez ce terme à longueur de journée sur vos ordinateurs, dans vos lectures, à la télévision. Mais, le mot donnée, au sens IT du terme, représente une unité élémentaire d’information, souvent sous forme binaire (0 ou 1), capturée et stockée dans des systèmes informatiques.
Les données peuvent prendre différentes formes, telles que du texte, des images, des vidéos ou des valeurs numériques. Elles servent de matière première pour les processus d’analyse, de traitement et de communication, permettant ainsi aux logiciels et aux systèmes de prendre des décisions, de générer des rapports et de fournir des fonctionnalités variées dans le monde numérique.
Qu’est-ce qu’une information ?
Dans le domaine de l’informatique et des technologies de l’information (IT), la notion d’information désigne des données organisées, significatives et interprétables, traitées et stockées par des systèmes informatiques.
Une information englobe des éléments tels que des faits, des chiffres, des textes ou des médias, qui sont utilisés pour prendre des décisions, générer des connaissances ou faciliter des processus. L’information résulte de la transformation de données brutes par des algorithmes et des logiciels, jouant un rôle crucial dans la communication, la gestion, l’analyse et l’automatisation des opérations dans l’environnement numérique.
Quelles sont les différences entre une donnée et une information ?
Pour présenter les différences entre data et information, il faut commencer par définir un principe : les données sont les éléments de base, bruts et non interprétés ; tandis que l’information est le résultat de la transformation des données en quelque chose de significatif et de compréhensible.
Dès lors, la principale différence réside dans le fait que les données ont des représentations objectives de faits ou d’observations, mais elles n’ont pas de signification propre. Par exemple, la séquence binaire « 01001000 01100101 01101100 01101100 01101111 » est une donnée sans signification jusqu’à ce qu’elle soit interprétée.
A contrario, l’information est le fruit du traitement des données par des algorithmes, des analyses et des interprétations. Ainsi, une fois interprétée, la séquence binaire évoquée précédemment se révèle comme étant le code ASCII pour le mot « Hello ». La donnée brute devient alors une information compréhensible et intelligible. De la même façon, vous pouvez recueillir les données : 25, 33, 46, 63. Si votre interprétation révèle qu’il s’agit des âges de vos clients, vous pouvez en tirer l’information que la moyenne d’âge de vos clients est de 41,75 ans. Dans un tableau financier contenant la liste suivante de montants en Euro : 100, 150, -50, 200, -30, vous pouvez tirer l’information que des recettes et des dépenses ont été enregistrées. L’une des informations qui en résulte, c’est que le total des recettes s’élève à 450 € et que le total des dépenses est de 80 €, laissant un solde positif de 370 €.
Comment transformer vos données en informations fiables ?
Transformer les données en informations fiables implique de les contextualiser, les analyser et les interpréter. Pour cela, vous devrez utiliser différents algorithmes, des outils d’analyse, ou encore des méthodes statistiques. De cette façon, vous pourrez faire parler vos données, les raffiner de façon à en tirer… des informations. Ce raffinage de la donnée a vocation à faire émerger des tendances et des schémas afin de donner un sens aux données brutes. Cette transformation nécessite de vérifier la qualité des données, d’éliminer les erreurs et de considérer leur source.
Collectez vos données depuis toutes vos sources
Assurer la collecte de toutes vos données, émanant de différentes sources nécessite d’adopter une approche méthodique. Pour commencer, veillez à identifier et sélectionner des sources pertinentes, telles que bases de données, capteurs ou encore médias sociaux. Utilisez ensuite des API et des outils d’extraction pour rassembler automatiquement les données. Agrègez, nettoyez et normalisez les données pour assurer leur cohérence. Appliquez ensuite des filtres pour atténuer et éliminer le bruit. Enfin, stockez-les sur une plateforme d’analyse.
Inventoriez les données dans un répertoire unique
Si vous aspirez à transformer vos données en informations, il est indispensable d’inventorier les données dans un répertoire unique. À cela, plusieurs raisons :
- Un répertoire unique facilite l’accès à toutes les données, éliminant la nécessité de rechercher dans divers emplacements. Cela accélère le processus de transformation.
- Les données provenant de différentes sources peuvent avoir des formats variés. En les regroupant dans un même endroit vous pouvez plus facilement en normaliser la structure et en simplifier l’analyse ultérieure.
- En centralisant les données, il est plus facile d’identifier les datas manquantes, erronées ou redondantes. Vous pourrez ainsi améliorer la qualité des informations générées.
- Avoir toutes les données à portée de main réduit le temps consacré à la recherche et à la préparation des données, accélérant le processus de transformation. De cette façon, les informations provenant de multiples sources facilitent une prise de décision éclairée, car elles reflètent une vue complète et précise de la situation.
- Centraliser les données vous permet enfin de mieux gérer la conformité aux réglementations et de renforcer la sécurité en contrôlant l’accès aux informations sensibles.
Documentez les données pour donner du contexte
Le contexte fourni par la documentation aide à interpréter les données correctement, évitant ainsi les erreurs d’analyse dues à des malentendus. Une documentation claire constitue votre meilleure garantie que les données sont interprétées de manière uniforme par différentes personnes, assurant la cohérence dans les résultats. Mais ce n’est pas tout ! La documentation vous permet de suivre l’historique et les modifications des données, offrant une traçabilité précieuse pour les analyses et la prise de décision. Enfin, le contexte fourni par la documentation enrichit l’analyse, permettant de transformer les données en informations pertinentes et utiles.
Rendez la donnée accessible via des outils de discovery
Transformer les données en informations signifie avant tout les rendre exploitables pour le plus grand nombre d’utilisateurs dans votre entreprise. Dès lors, les outils de discovery (également appelés outils de découverte), permettent d’explorer les données de manière intuitive, en identifiant rapidement les schémas et les tendances. Ils offrent par ailleurs la possibilité d’interagir avec les données en temps réel, facilitant d’autant les analyses et les ajustements rapides. Les fonctionnalités avancées d’exploration intégrées aux outils de discovery peuvent enfin révéler des informations cachées ou des corrélations que l’analyse traditionnelle ne pourrait pas identifier.
Entre raffinage, domestication et valorisation, transformer vos données en informations est un impératif majeur pour développer et accélérer votre stratégie et culture data.
