TRANSFORMATION DES DONNEES EN RENSEIGNEMENTS

Data Analytics Cours 2 & 3
1
A- TRANSFORMATION DES DONNEES EN RENSEIGNEMENTS
I- Analytique des données dans la vie de tous les jours
Bon retour. À ce stade, vous avez découvert le monde de l'analyse des données et ce
que font les analystes de données. Vous avez également appris comment ce cours
vous préparera à une carrière réussie en tant qu'analyste. À venir, vous apprendrez
toutes les manières dont les données peuvent être utilisées et vous découvrirez
pourquoi les analystes de données sont si demandés. Je n'exagère pas lorsque je dis
que tous les objectifs et tous les succès que mon équipe et moi avons atteints
n'auraient pas pu être atteints sans données. Chez Google, tous nos produits sont
basés sur des données et une prise de décision basée sur les données. Du concept au
développement en passant par le lancement, nous utilisons les données pour
déterminer la meilleure voie à suivre. Et nous ne sommes pas seuls. De nombreuses
autres organisations sont également conscientes de la valeur incroyable des données
et, bien entendu, des analystes de données qui les aident à les utiliser. Nous savons
donc que les données offrent de nombreuses opportunités. Mais pour vous aider à
comprendre toutes les manières dont vous pouvez réellement utiliser les données,
examinons quelques exemples tirés de la vie quotidienne. Vous ne vous en rendez
peut-être pas compte, mais les gens analysent les données en permanence. Par
exemple, je suis une personne matinale. Il y a longtemps, j'ai réalisé que je suis plus
heureuse et plus productive si je me couche tôt et si je me lève tôt. Je suis arrivé à
cette conclusion après avoir remarqué une tendance dans mes expériences
quotidiennes. Quand j'ai dormi sept heures et que je me suis réveillée à 6 h 30, j'ai eu
le plus de succès. J'ai donc réfléchi à la relation entre cette tendance et ma vie
quotidienne, et j'ai prédit que me coucher tôt pour me lever serait le bon choix pour
moi. Et je suis définitivement au meilleur de moi-même quand je me lève tôt. Je parie
que vous avez également identifié des modèles et des relations dans votre vie. Peut-
être à propos de votre propre cycle de sommeil, de ce que vous ressentez après avoir
mangé certains aliments ou de l'heure de la journée à laquelle vous aimez faire de
l'exercice. Ce sont tous d'excellents exemples de modèles et de relations réels que
vous pouvez utiliser pour faire des prédictions sur les bonnes mesures à prendre, et
cela représente une part importante de l'analyse des données. Maintenant, plaçons
ce processus dans un contexte commercial. Vous vous souvenez peut-être, dans une
vidéo précédente, qu'il existe une tonne de données. Et chaque minute, chaque heure
de chaque jour, de nouvelles données sont créées. Les entreprises ont besoin d'un
moyen de contrôler toutes ces données afin de pouvoir les utiliser pour améliorer les
processus, identifier les opportunités et les tendances, lancer de nouveaux produits,

Data Analytics Cours 2 & 3
2
servir les clients et prendre des décisions réfléchies. Pour être à la pointe de la
concurrence, les entreprises doivent maîtriser leurs données. C'est pourquoi ces
entreprises font appel à des analystes de données pour contrôler les vagues de
données qu'elles collectent chaque jour, leur donner un sens, puis tirer des
conclusions ou faire des prévisions. C'est le processus qui permet de transformer les
données en informations, et c'est ainsi que les analystes aident les entreprises à tirer
le meilleur parti de toutes leurs données. Il s'agit en fait d'une bonne façon de
concevoir l'analyse : transformer les données en informations. Pour rappel, la
définition plus détaillée que vous avez apprise plus tôt est que l'analyse des données
est la collecte, la transformation et l'organisation des données afin de tirer des
conclusions, de faire des prévisions et de prendre des décisions éclairées. Alors, une
fois que les analystes ont créé des informations à partir des données, que se passe-t-
il ? Eh bien, beaucoup. Ces informations sont partagées avec d'autres, des décisions
sont prises et les entreprises passent à l'action. Et c'est là que ça peut devenir
vraiment excitant. Analytique des données peut aider les organisations à repenser
complètement ce qu'elles font ou à les orienter dans une toute nouvelle direction.
Par exemple, les données peuvent les mener vers un nouveau produit ou un service
unique, ou peut-être qu'elles les aident à trouver une nouvelle façon de proposer une
expérience client incroyable. Ce sont ces moments difficiles qui peuvent aider les
entreprises à atteindre un niveau supérieur et qui font des analystes de données un
élément essentiel de toute entreprise. Maintenant que vous en savez plus sur les
incroyables façons dont les données sont utilisées au quotidien, vous pouvez
comprendre pourquoi les analystes de données sont si demandés. Nous continuerons
d'explorer comment les analystes peuvent transformer les données en informations
susceptibles de mener à l'action. Et avant même de vous en rendre compte, vous
serez prêt à aider n'importe quelle organisation à trouver de nouveaux moyens
passionnants de transformer ses données.
II- Nouvelles perspectives de données
Comme vous l'avez appris, vous pouvez trouver des données pratiquement partout.
Chaque fois que vous observez et évaluez quelque chose dans le monde, vous
collectez et analysez des données. Votre analyse vous aide à trouver des façons plus
simples de faire les choses, à identifier des Motifs qui vous font gagner du temps et à
découvrir de nouvelles perspectives surprenantes qui peuvent complètement
changer votre façon de voir les choses.
Voici un exemple concret de la manière dont un groupe d'analystes de données a
utilisé les six étapes du processus d'analyse des données pour améliorer son lieu de

Data Analytics Cours 2 & 3
3
travail et ses processus opérationnels. Leur Histoire concerne ce que l'on appelle
l'analytique des personnes, également connue sous le nom d'analytique des
ressources humaines ou d'analytique de la main-d'œuvre. L'analytique des personnes
consiste à collecter et à analyser des données sur les personnes qui composent le
personnel d'une entreprise, afin d'obtenir des renseignements permettant
d'améliorer les opérations de l'entreprise.
Le métier d'Analyste de données consiste à utiliser l'analyse de données pour obtenir
des renseignements sur les employés et sur la façon dont ils vivent leur travail. Ces
renseignements sont utilisés pour définir et créer un lieu de travail plus productif et
plus responsabilisant. Cela peut libérer le potentiel des employés, les motiver à
donner le meilleur d'eux-mêmes et garantir une culture d'entreprise équitable et
inclusive.
Les six étapes du processus d'analyse des données que vous avez apprises dans ce
programme sont les suivantes : demander, préparer, traiter, analyser, partager et
agir. Ces six étapes s'appliquent à toute analyse de données. Continuez votre lecture
pour découvrir comment une équipe d'analystes de personnes a utilisé ces six étapes
pour répondre à une question d'entreprise.
Une organisation connaissait un taux de rotation élevé parmi les nouvelles recrues.
De nombreux employés quittaient l'entreprise avant la fin de leur première année de
travail. Les analystes ont utilisé le processus d'analyse des données pour répondre à
la question suivante : Comment l'organisation peut-elle améliorer le taux de
rétention des nouveaux employés ?
Voici le détail de ce qu'a fait cette équipe, étape par étape.
Tout d'abord, les analystes ont dû définir à quoi ressemblerait le Projet et ce qui serait
considéré comme un résultat positif. Pour ce faire, ils ont posé des questions efficaces
et ont collaboré avec des dirigeants et des gestionnaires intéressés par les résultats
de leur analyse du personnel. Voici le genre de questions qu'ils ont posées :
 Selon vous, que doivent apprendre les nouveaux employés pour réussir leur
première année de travail ?

Data Analytics Cours 2 & 3
4
 Avez-vous déjà recueilli des données auprès de nouveaux employés ? Dans
l'affirmative, pourrions-nous avoir accès aux données historiques ?
 Pensez-vous que les gérants qui ont un taux de rétention plus élevé offrent aux
nouveaux employés quelque chose de supplémentaire ou d'Unique ?
 Quelle est, selon vous, la principale cause d'insatisfaction des nouveaux
employés ?
 De quel pourcentage souhaiteriez-vous que le taux de rétention des employés
augmente au cours de la prochaine année fiscale ?
Tout a débuté à débuter par une solide préparation. Le groupe s'est fixé un calendrier
de trois mois et a décidé de la manière dont il souhaitait relayer ses progrès aux
parties intéressées. Au cours de cette étape également, les analystes ont identifié les
données dont ils avaient besoin pour atteindre le résultat escompté identifié à l'étape
précédente - dans ce cas, les analystes ont choisi de collecter les données à partir
d'une Enquête en ligne auprès des nouveaux employés. Voici ce qu'ils ont fait pour se
préparer :
 Ils ont élaboré des questions spécifiques à poser sur la satisfaction des
employés à l'égard de différents processus opérationnels, tels que l'embauche
et l'intégration, et sur leur rémunération globale.
 Ils ont établi des règles pour déterminer qui aurait accès aux données collectées
- dans ce cas, toute personne extérieure au groupe n'aurait pas accès aux
données brutes, mais pourrait consulter des données résumées ou agrégées.
Par exemple, la rémunération d'un individu ne serait pas disponible, mais les
plages de salaires pour des groupes d'individus seraient consultables.
 Ils ont visualisé les informations spécifiques à recueillir et la meilleure façon de
présenter les données de manière Visualisation. Les analystes ont réfléchi aux
éventuels problèmes liés au Projet et aux données et à la manière de les éviter.

Data Analytics Cours 2 & 3
5
Le groupe a envoyé l'Enquête. Les bons analystes savent respecter à la fois leurs
données et les personnes qui les fournissent. Étant donné que ce sont les employés
qui ont fourni les données, il était important de s'assurer que tous les employés
donnaient leur consentement pour participer. Les Analyste des données ont
également veillé à ce que les employés comprennent comment leurs données
seraient collectées, stockées, gérées et protégées. L'une des responsabilités des
analystes de données est de collecter et d'utiliser les données de manière éthique.
Afin de préserver la confidentialité, de protéger et de stocker efficacement les
données, ils ont pris les mesures suivantes :
 Ils ont restreint l'accès aux données à un nombre limité d'analystes.
 Ils ont nettoyé les données pour s'assurer qu'elles étaient complètes, correctes
et pertinentes. Certaines données ont été agrégées et résumées sans révéler
les réponses individuelles.
 Les données brutes ont été téléchargées dans un Entrepôt de données interne
pour une sécurité supplémentaire.
Ensuite, les analystes ont fait ce qu'ils font le mieux : analyser ! À partir des enquêtes
complétées, les analystes de données ont découvert que l'expérience d'un employé
avec certains processus était un indicateur clé de la satisfaction globale au travail.
Voici leurs conclusions :
 Les employés ayant vécu un processus d'embauche long et compliqué étaient
les plus susceptibles de quitter l'entreprise.