Le processus de valorisation consiste à attribuer une signification à une donnée informationnelle, signification qui se trouve soit léguée par son auteur soit conférée par son utilisateur. Ce processus intervient ainsi à deux moments distincts de la chaîne de l'information.
La valeur de l'information contenue dans un programme compilé est un mélange de ces trois qualités (rapidité, compacité, variété des problèmes traités), et d'autres encore comme l'originalité, la portabilité, etc.
La principale raison d'être de l'information est son rôle dans un processus de diminution de cette incertitude. L'information a aussi une valeur, car elle permet de choisir, de prendre des décisions et d'agir. Sa valeur est ainsi liée à son emploi dans le contexte de prise de décisions.
Mieux connaître son marché et ses concurrents. Les données peuvent créer un avantage concurrentiel lorsqu'elles sont bien exploitées car elles optimisent la capacité d'anticipation et favorisent l'identification des innovations qui peuvent disrupter le marché.
Cette valorisation peut être réalisée par usage interne qui consiste à développer l'activité de l'entreprise via la mise en place d'un système d'open data à but sociétal ou la revente des données à d'autres entreprises.
Le traitement de vos données ne constitue que 10% du travail d'analyse. Il faut au préalable penser à revérifier les informations pour prouver la pertinence de celles récoltées , codifier les réponses obtenues par le recalcul de vos données primaires sans oublier de vérifier les erreurs de saisie.
Il faut alors créer ainsi une organisation autour du sujet de la valorisation de la Data et définir des processus dédiés. C'est ce que l'on appelle la gouvernance des données. Puis, on crée un système d'information en se dotant d'outils et de moyens technologiques pour arriver à en avoir une exploitation.
En outre, les informations peuvent être utilisées pour identifier la source des données et les personnes à qui il faut s'adresser pour y avoir accès. L'un des avantages les plus importants de la gestion de l'information est d'accroître la sécurité et de réduire les risques.
L'analyse des données est essentielle pour comprendre les résultats des enquêtes, des sources administratives et des études pilotes, pour obtenir des renseignements sur les lacunes en matière de données, pour concevoir et remanier les enquêtes, pour planifier de nouvelles activités statistiques et pour formuler des ...
La qualité des données est indispensable et permet d'optimiser plusieurs axes : La croissance du chiffre d'affaires. La réduction, voire la suppression des dépenses non-pertinentes. Un meilleur management du risque.
Fiabilité, fraîcheur, disponibilité, complétude, pertinence, dynamisme et transmissibilité.
Pour qu'une information soit de qualité, elle doit être : o fiable, c'est-à-dire que la source est connue ou est clairement identifiable. o pertinente, c'est-à-dire qu'elle doit répondre à un besoin. o d'actualité, c'est-à-dire que les renseignements sont récents et mis à jour régulièrement.
Les sources d'information sont habituellement classées en trois grandes catégories : les sources primaires, secondaires et tertiaires.
4 critères : l'importance de l'info, son originalité, son intérêt par rapport au public visé par sa publication, et son attraction auprès de ce public (cette information fait-elle vendre ?) 1.
Pour être qualifiés d'informations ces faits doivent avoir un sens pour un acteur dans un certain contexte. L'individu et les organisations sont en permanence au contact de l'information. Elle leur est indispensable pour agir et prendre les bonnes décisions aux bons moments.
L'information permet de motiver le personnel et permet aux salariés d'être informés sur la vie de l'entreprise. Elle améliore la motivation et l'intégration du personnel ; favorise l'adhésion à l'esprit de l'entreprise ; favorise le dialogue social.
Les fonctions de hachage permettent d'assurer l'intégrité des données. Les signatures numériques, en plus d'assurer l'intégrité, permettent de vérifier l'origine de l'information et son authenticité.
L'entreprise qui décide d'implémenter une solution d'intégration des données doit identifier les types de données à collecter et analyser, les sources de ces données, les systèmes qui vont les utiliser, les types d'analyse à effectuer et la fréquence à laquelle les données et rapports devront être mis à jour.