Depuis l’invention des ordinateurs, les gens ont utilisé le terme de données pour désigner les informations informatiques, et ces informations étaient soit transmises, soit stockées.
Mais ce n’est pas la seule définition des données ; il existe également d’autres types de données.
Alors, qu’est-ce qu’une donnée ? Les données peuvent être des textes ou des chiffres écrits sur des papiers, ou bien des octets et des bits dans la mémoire d’appareils électroniques, ou encore des faits stockés dans l’esprit d’une personne.
Les données sont différents types d’informations généralement formatées d’une manière particulière.
Tous les logiciels sont divisés en deux grandes catégories : les programmes et les données. Nous savons déjà ce que sont les données, et les programmes sont des collections d’instructions utilisées pour manipuler les données.
Nous utilisons la science des données pour faciliter le travail avec les données. La science des données est définie comme un domaine qui combine :
- des connaissances en mathématiques,
- des compétences en programmation,
- une expertise du domaine,
- des méthodes scientifiques,
- des algorithmes,
- des processus
- et des systèmes
….pour extraire des connaissances et des idées exploitables à partir de données structurées et non structurées, puis appliquer les connaissances glanées dans ces données à un large éventail d’utilisations et de domaines.
Mais d’abord, qu’entendons-nous par « information » ? Revenons un peu en arrière et examinons les principes fondamentaux.
Qu’est-ce qu’une information ?
L’information est définie comme des données classées ou organisées qui ont une valeur significative pour l’utilisateur.
Les informations sont également les données traitées utilisées pour prendre des décisions et agir. Les données traitées doivent répondre aux critères suivants pour être d’une utilité significative dans la prise de décision :
- Exactitude : Les informations doivent être exactes.
- Exhaustivité : L’information doit être complète.
- Opportunité : L’information doit être disponible au moment où l’on en a besoin.
Types et utilisations des données
La croissance dans le domaine de la technologie, en particulier dans les smartphones, a conduit à ce que le texte, la vidéo et l’audio soient inclus dans les données, ainsi que le Web et les enregistrements d’activité. La plupart de ces données ne sont pas structurées.
Le terme « Big Data » est utilisé dans la définition des données pour décrire les données de l’ordre du pétaoctet ou plus. Le Big Data est également décrit comme « les 5V » :
- variété
- volume
- valeur
- véracité
- vélocité
De nos jours, le commerce électronique en ligne s’est largement répandu, les modèles commerciaux basés sur le Big Data ont évolué et traitent les données comme un atout en soi. Les avantages du Big Data sont également nombreux, comme la réduction des coûts, l’amélioration de l’efficacité, l’augmentation des ventes, etc.
La signification des données a évolué au-delà du traitement des données dans le domaine des applications informatiques. Par exemple, nous avons déjà évoqué ce qu’est la science des données. Par conséquent, la finance, la démographie, la santé et le marketing ont également des définitions différentes des données, ce qui se traduit finalement par des réponses différentes à la question persistante « Qu’est-ce qu’une donnée ? » .
Comment les données sont-elles stockées ?
Les ordinateurs représentent les données (texte, images, son, vidéo, etc.) sous forme de valeurs binaires comprenant deux chiffres : 1 et 0.
La plus petite unité de données est appelée « bit » et représente une seule valeur. De même, un octet a une longueur de huit bits. La mémoire et le stockage sont mesurés en unités telles que les mégaoctets, gigaoctets, téraoctets, pétaoctets et exaoctets.
Les spécialistes des données ne cessent de proposer de nouvelles mesures de données plus grandes, car la quantité de données générées par notre société ne cesse d’augmenter.
Les données peuvent être stockées dans des formats de fichier à l’aide de systèmes mainframe tels que ISAM et VSAM, bien qu’il existe d’autres formats de fichier pour la conversion, le traitement et le stockage des données, comme les valeurs séparées par des virgules.
Ces formats de données sont actuellement utilisés sur un large éventail de types de machines, bien que des approches plus orientées vers les données structurées prennent de plus en plus d’importance dans le monde informatique d’aujourd’hui.
Le domaine du stockage des données a vu se développer une plus grande spécialisation à mesure que la base de données, le système de gestion de base de données et, plus récemment, la technologie des bases de données relationnelles, faisaient chacun leurs débuts et offraient de nouvelles façons d’organiser les informations.
Qu’est-ce que le cycle de traitement des données ?
Le traitement des données est défini comme le réordonnancement ou la restructuration des données par des personnes ou des machines afin d’augmenter leur utilité et d’ajouter de la valeur pour une fonction ou un objectif spécifique.
Le traitement standard des données se compose de trois étapes de base : entrée, traitement et sortie. Ensemble, ces trois étapes constituent le cycle de traitement des données.
- Entrée : Les données d’entrée sont préparées pour être traitées sous une forme pratique qui dépend de la machine qui effectue le traitement.
- Traitement : Ensuite, la forme des données d’entrée est transformée en quelque chose de plus utile. Par exemple, les informations provenant des fiches de présence sont utilisées pour calculer les salaires.
- Sortie : Au cours de la dernière étape, les résultats du traitement sont rassemblés sous forme de données de sortie, dont la forme finale dépend de l’usage qui en est fait. Dans l’exemple précédent, les données de sortie deviennent les salaires réels des employés.
Mais comment les analystes et les scientifiques analysent-ils les données en premier lieu ?
La vérité sur les données anonymes
Comment analyser les données ?
Idéalement, il y a deux façons d’analyser les données :
- L’analyse des données dans la recherche qualitative
- L’analyse des données dans la recherche quantitative
1. L’analyse des données dans la recherche qualitative
L’analyse des données et la recherche dans les informations subjectives fonctionnent un peu mieux que les informations numériques, car la qualité des informations est constituée de mots, de représentations, d’images, d’objets et parfois d’images.
Obtenir des connaissances à partir de ces données enchevêtrées est une tâche ardue, c’est pourquoi elles sont généralement utilisées pour la recherche exploratoire en plus d’être employées dans l’analyse des données.
Bien qu’il existe plusieurs façons de découvrir des modèles dans des données imprimées, une stratégie basée sur les mots est la méthode globale la plus utilisée pour la recherche et l’analyse des données. De manière significative, le processus d’analyse des données dans la recherche qualitative est manuel.
En règle générale, les spécialistes lisent les informations accessibles et trouvent les mots répétitifs ou fréquemment utilisés.
2. Analyse des données dans la recherche quantitative
La première étape de la recherche et de l’analyse des données consiste à les préparer pour l’examen dans le but de transformer l’information nominale en quelque chose d’important. La préparation des données comprend les éléments suivants.
- Validation des données
- Édition des données
- Codage des données
Dans le cadre d’une recherche statistique quantitative, l’utilisation de l’analyse descriptive permet régulièrement d’obtenir des chiffres exceptionnels. Cependant, l’analyse n’est jamais suffisante pour montrer la justification de ces chiffres. Pourtant, il est important de réfléchir à la meilleure technique à utiliser pour la recherche et l’analyse des données en fonction de votre enquête de critique et de l’histoire que les spécialistes doivent raconter.
Par conséquent, les entreprises qui sont prêtes à travailler dans le monde hypercompétitif d’aujourd’hui doivent avoir une capacité remarquable à étudier des informations de recherche complexes, à déduire des éléments de connaissance dignes d’intérêt et à s’adapter aux nouveaux besoins du marché.
La science des données est utilisée pour détecter les risques et les fraudes.
Initialement, la science des données a été utilisée dans le secteur de la finance et ce secteur continue d’être l’application la plus importante de la science des données.
Vient ensuite le secteur de la santé. Ici, la science des données est utilisée pour analyser les images médicales, la génétique et la génomique. Elle est également applicable au développement de médicaments. Et enfin, elle est d’un grand avantage pour devenir un assistant virtuel pour les patients.
Une autre application de la science des données est la recherche sur Internet. Tous les moteurs de recherche utilisent des algorithmes de science des données pour afficher le résultat souhaité.
Parmi les nombreuses autres applications de la science des données ou de l’intelligence artificielle, citons la publicité ciblée, la reconnaissance avancée des images, la reconnaissance de la vitesse, la planification des itinéraires aériens, la réalité augmentée, les jeux, etc.
Pourquoi la manipulation des données devrait être votre plus grande préoccupation
Les 5 meilleurs emplois dans le domaine des données
Vous trouverez en dessous les noms de quelques emplois très demandés.
1. Scientifique des données
Il s’agit de l’un des emplois les plus demandés à l’heure actuelle, comme le montre la section précédente.
2. BIA
Les analystes en intelligence économique aident les entreprises à prendre des décisions fructueuses en utilisant les données et en faisant les recommandations nécessaires.
3. Développeur de bases de données
Le troisième poste de la liste des 5 meilleurs emplois dans le domaine des données est celui de « développeur de bases de données ». Ils se concentrent principalement sur l’amélioration des bases de données et le développement de nouvelles applications pour une meilleure utilisation des données.
4. Administrateur de bases de données
Le travail d’un administrateur de bases de données consiste à mettre en place les bases de données, puis à les maintenir et à les sécuriser à tout moment.
5. Responsable de l’analyse des données
De nos jours, de plus en plus d’entreprises commencent à faire appel à des gestionnaires de données pour extraire les informations les plus utiles de quantités massives de données.
Le domaine des données, du traitement des données et de la science des données est immense. Nous n’avons énuméré que cinq carrières liées aux données, mais il en existe tant d’autres. Par exemple, vous pouvez obtenir une certification d’ingénieur en données ou d’administrateur de la sécurité des données.