Numéro de catalogue : 892000062020007
Date de diffusion : le 23 septembre 2020 Mise à jour : le 22 octobre 2021
Dans cette vidéo, vous apprendrez les étapes et les activités liées au cheminement des données, ainsi que les bases sur lesquelles il repose. Aucune connaissance préalable n'est requise.
Le cheminement des données représente les principales étapes du traitement des données. Le cheminement n'est pas nécessairement linéaire; il vise à représenter les différentes étapes et activités qui pourraient être entreprises en vue de convertir les données en renseignements utiles. Toutes les personnes qui utilisent les données n'exécuteront pas nécessairement toutes ces étapes.
Aucune connaissance préalable n'est requise.
- Étape du parcours des données
- Base
- Compétence des données
-
- Découverte des données
- Gestion et organisation des données
- Audience
- Essentiel
- Conditions préalables suggérées
- s.o.
- Durée
- 6:12
- Coût
- Gratuit
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Le cheminement des données : éléments d'une navigation réussie - Transcription
(Le symbole et le mots-symbole de Statistique Canada apparaissent sur l'écran: "Le cheminement des données : éléments d'une navigation réussie")
Le cheminement des données: Éléments d'une navigation réussie
Les vidéos de formation de cette série s'articulent autour du cheminement des données. Cette vidéo décrit les éléments d'une navigation réussie.
Objectifs d'apprentissage
(Text à l'écran: Étapes et activités du cheminement des données; Base du cheminement des données)
Dans cette vidéo, vous apprendrez quelles sont les étapes et les activités liées au cheminement des données, ainsi que les bases sur lesquelles il repose. Aucune connaissance préalable n'est requise.
Étapes du cheminement des données
(Text à l'écran: Étapes du cheminemnt des données est appuyé par une base d'intendance, de métadonnées, de normes et de qualité)
(Diagramme du Cheminement des données: Étape 1 - définir, trouver, recueillir; Étape 2 - explorer, nettoyer, décrire; Étape 3 - analyser, modéliser; Étape 4 - raconter l'histoire. Le cheminement des données est appuyé par une base d'intendance, de métadonnées, de normes et de qualité.)
Le cheminement des données représente les principales étapes du traitement des données. Ce cheminement n'est pas nécessairement linéaire, il vise à représenter les différentes étapes et activités qui pourraient être entreprises en vue de convertir les données en renseignements utiles.
Toutes les personnes qui utilisent des données ne exécuteront pas nécessairement toutes ces étapes. Par exemple, les données sur lesquelles vous travaillez ont peut-être déjà été recueillies et nettoyées. Elles sont donc prêtes à être analysées. Dans ce cas, vous n'auriez qu'à suivre les deux dernières étapes.
Étape 1 : Définir, trouver et recueillir
(Diagramme du Cheminement des données avec un attention sur « Définir, trouver, recueillir ».)
La première étape consiste à définir la question à laquelle vous devez répondre, ou la lacune statistique que vous devez combler. Vous devez ensuite trouver les données requises pour répondre à la question ou pour combler cette lacune. Si les données en question n'existent pas, vous devrez cherché un moyen de les recueillir. Cela pourrait être fait, par exemple, au moyen d'une nouvelle enquête.
Lors de cette première étape, vous mettrez à profit une ou plusieurs des compétences suivantes, découverte de données, collecte de données, gestion et organisation des données.
Étape 2 : Explorer, nettoyer et décrire
(Diagramme du Cheminement des données avec un attention sur « Explorer, nettoyer, décrire ».)
Une fois vos données en main, la prochaine étape consiste à mieux les connaître. Si vous avez déjà une certaine connaissance des données requises, vous saurez mieux à quoi vous attendre. Par contre, s'il s'agit de données qui sont nouvelles pour vous, prenez le temps d'étudier leur format et les variables et de repérer les éventuelles erreurs et valeurs manquantes. Il pourrait être nécessaire de nettoyer les données avant de les utiliser à des fins d'analyse. Il est important de documenter vos constatations ainsi que les mesures que vous avez prises pour nettoyer vos données.
À la fin de cette étape, les données seront prêtes à être analysées. À cette étape, vous utiliserez l'une des compétences suivantes ou les deux: nettoyage de données et exploration de données.
Étape 3 : Analyser et modéliser
(Diagramme du Cheminement des données avec un attention sur « Analyser, modéliser ».)
Si vous procédez à une analyse pour décrire un phénomène, tirer des conclusions au sujet d'une population, ou formuler des prédictions au sujet des événements futurs, le cheminement des données se poursuit. Le but de l'analyse et de la modélisation est d'utiliser des techniques statistiques pour transformer les données en renseignements afin d'en tirer des observations utiles qui permettent de combler les besoins en information tels que définis précédemment. À cette étape, vous utiliserez une ou plusieurs des compétences suivantes: analyse de données, modélisation de données et évaluation des décisions à prendre en fonction des données.
Étape 4 : Raconter l'histoire
(Diagramme du Cheminement des données avec un attention sur « Raconter l'histoire ».)
Les renseignements statistiques obtenus à la suite des travaux d'analyse et de modélisation sont plus faciles à assimiler s'ils sont présentés sous forme d'histoire ou de narration. Il peut s'agir d'un document de recherche, d'une infographie, d'un document d'information à l'intention de la direction ou d'une combinaison de ces méthodes et d'autres méthodes de présentation de données. À cette étape, vous utiliserez une ou plusieurs des compétences suivantes: interprétation de données, visualisation de données et narration.
Bâtissez votre cheminement des données sur des bases solides
(Diagramme simplifiée du cheminement des données supporté par 4 colonnes, représentant les 4 bases: intendance, métadonnées, normes, qualité.)
Pour suivre avec succès les étapes du cheminement des données, il est essentiel de bâtir votre travail sur des bases solides d'intendance, de métadonnées, de normes et de qualité.
L'intendance englobe toutes les activités visant à régir et à protéger les données.
Les métadonnées doivent décrire l'ensemble du traitement et des manipulations dont les données ont fait l'objet.
Les méthodes, les pratiques et les classifications standard doivent être appliquées tout au long du processus.
Et la qualité doit être gérée de façon proactive tout au long du processus et tous les produits livrables doivent être assortis d'indicateurs de qualité pertinent.
Résumé des points principaux
En résumé, voici les étapes du cheminement des données: Définir, trouver, recueillir; Explorez, nettoyer, décrire; Analyser et modéliser; puis Raconter l'histoire.
Les utilisateurs des données n'exécuteront pas nécessairement eux-mêmes toutes ces étapes. Par exemple, vous pourriez être en mesure d'obtenir des données qui ont déjà été recueillies et nettoyé et qui se prête immédiatement à une analyse. L'intendance, les métadonnées, les normes et la qualité représente autant de piliers qui sous-tendent l'ensemble du cheminement des données.
En apprendre davantage
Pour en apprendre davantage, vous pouvez visionner les autres vidéos de cette série dans l'ordre de votre choix. Si vous hésitez dans votre choix de la prochaine vidéo, nous vous recommendons de visionner celles portant sur les types de données et comment recueillir des données.
(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)
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