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Comment trier les données significatives ?

10 avril 2019 par Béatrice Smartelia

Entreprise en plein essor, vous avez déjà amassé toute une série de données. Vous avez élaboré une base ? Parfait. Maintenant, il vous faut l’étudier. Alors, comment le faire de manière efficace ? Le plus rapide est de procéder à un tri de vos données. Cela permettra une lecture fluide et vous donnera une analyse pertinente. Vous devez focaliser votre attention sur les données qui sont réellement significatives pour votre société. Voici comment procéder.

 

Comment trier les données significatives

 

Petit rappel de la notion de données

Pour mettre en place un tri de données pertinent, il faut d’abord comprendre comment elles sont structurées. En règle générale, les données sont alphanumérique. Kézako ? Pour faire simple, le langage alphanumérique regroupe l’alphabet et les chiffres arabes allant de 0 à 9.

Donc les données peuvent être des chiffres :

  • nombre d’employés,
  • nombre de produits vendus,
  • salaire,
  • etc.

Mais elles peuvent aussi être des informations en lettre :

  • sexe,
  • zone géographique,
  • statut matrimonial,
  • etc.

Mais les données, ce sont aussi toutes ces informations brutes qui sont stockées par votre société. Les CV, les horaires de travail, les employés, les produits qui sont vendus, etc. sont tous autant de données exploitables.

La principale préoccupation des entreprises est de mettre en avant des données de référence. Les prises de décision comme l’activité courante de l’entreprise dépendent de la qualité des données exploitées.

New call-to-actionTri : de l’ordre pour faciliter la lecture

Le Data management ou la gestion des données consiste à la mise en place d’une plateforme qui va vous permettre de mieux travailler vos données. C’est ici qu’intervient le Master Data Manager. Son rôle sera de centraliser toute la gestion de vos données essentielles.

L’intégration des données intéressantes sur un tableur, un data studio ou autre outil vous permettra d’optimiser les matériels et les ressources de l’entreprise. Il est essentiel de structurer vos données car vous recevez quotidiennement un volume de données important.

Oui : à l’ère du Big Data, le premier qui maîtrise ses données maîtrise son business.

Comment le filtre s’applique-t-il ?

Concrètement, vos données sont stockées dans ce qu’on appelle un fichier maître. Les données doivent être classées selon leur pertinence et vos besoins.

Il peut s’agir par exemple des données sur l’embauche et le dernier jour d’un employé. Son ancienneté ne fait pas partie des données qui ont été stockées. Parmi les données d’embauche et de départ, vous avez aussi ses contacts, son adresse, les chiffres qu’il a réalisés dans l’année et autres. Pour pouvoir analyser son ancienneté, qui sera calculée, il vous faut alors distinguer la date d’embauche et le dernier jour de travail dans cet amas d’informations.

C’est selon les critères que vous souhaitez mettre en avant que le tri va pouvoir s’opérer. Prenons l’exemple d’élèves de 10 ans dans une classe de 5ème. Pour avoir la moyenne d’âge, vous allez retirer les extrêmes lors de l’analyse d’une tendance globale. Les élèves de 7 ans et de 13 ans, par exemple.

Le tri va également suivre les critères que vous souhaitez mettre en avant : il peut s’agir de dates, du nombre de collaborateurs ou des produits qui sont vendus.

Voici les deux méthodes de tri les plus courantes :

Croissant/décroissant

Le tri qui est appliqué par excellence. Les données chiffrées sont classées par ordre croissant ou décroissant. Cela va permettre à celui qui va les analyser de déterminer l’ordre de lecture ou de pertinence d’un critère.

Top activités

Ici, pas de mystère. C’est toujours un système de note (ou d’effectif) qui dirige le tri qu’on aura obtenu. Mais la notation ne sera pas forcément visible : elle sera établie par un pourcentage.

Un tri sera donc la mise en avant des données critiques ou des données qui vous seront essentielles. On peut aussi trier des données déjà filtrées selon des critères prédéfinis. Ces filtres sont appelés ensuite “segment”. Il s’agit tout simplement de mettre au second plan les données “inutiles” ou superflues. Puis de focaliser votre attention sur les points qui permettront une analyse pertinente de la situation, quelle qu’elle soit.

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Écrit par Béatrice Smartelia