Cycle de vie de l'information : les 8 étapes clés

Traduction en français des 8 étapes du
cycle de vie de l'information
Les 8 étapes du cycle de vie de l’information (Data Life Cycle)
1. Création (Génération des données)
Cette étape consiste en la collecte initiale des données. Les données peuvent provenir de
multiples sources telles que des transactions financières, des formulaires remplis par les
utilisateurs, des capteurs IoT (Internet des objets), des médias sociaux, ou d'autres
interactions numériques. La qualité initiale et l’exactitude des données collectées
déterminent largement leur utilité future.
2. Traitement des données
À ce stade, les données brutes collectées subissent une série d’opérations visant à les rendre
utilisables. Ces opérations incluent notamment le nettoyage (suppression des doublons et
des données erronées), la normalisation (harmonisation des formats), l’intégration (fusion
de données provenant de diverses sources), et éventuellement leur transformation
(formatage adapté aux outils analytiques).
3. Stockage des données
Cette phase implique de conserver les données traitées dans des systèmes adaptés. Les
données peuvent être stockées dans des bases relationnelles structurées, des entrepôts de
données, des systèmes de stockage Cloud, ou encore des lacs de données (data lakes)
permettant une grande flexibilité. Un stockage efficace garantit l'accessibilité rapide et
sécurisée des informations.
4. Gestion des données
Ici, les données stockées sont organisées et supervisées en fonction de politiques et de
normes précises. Cela comprend la gestion de la sécurité des données (contrôle des accès,
cryptage), le respect des réglementations (RGPD, loi 25 au Québec), la gestion de la qualité
des données (mise à jour régulière, suppression des données obsolètes), ainsi que la
traçabilité et la documentation complète des processus de gestion.
5. Analyse des données
Durant cette étape, les données gérées sont exploitées à travers divers outils et techniques
analytiques tels que l'analyse descriptive, prédictive ou prescriptive. On y utilise
couramment des algorithmes statistiques et des techniques avancées telles que
l’apprentissage automatique (machine learning) afin d’identifier des modèles, des
tendances et d’obtenir des prévisions utiles à la prise de décisions.

6. Visualisation des données
Cette étape vise à rendre les résultats des analyses compréhensibles et exploitables grâce à
des outils de visualisation graphique et interactive tels que des tableaux de bord interactifs,
des graphiques, des cartes thermiques (heatmaps), et autres représentations visuelles.
L’objectif est de simplifier les données complexes afin de faciliter la compréhension rapide
des enjeux et des résultats.
7. Interprétation des données
À ce stade crucial, les résultats visualisés sont examinés et analysés en profondeur pour en
tirer des conclusions significatives. L'interprétation consiste à comprendre la portée réelle
des résultats, leur contexte, et à évaluer leur pertinence pour l'organisation. Cela permet
d’éclairer efficacement la prise de décisions stratégiques ou opérationnelles.
8. Diffusion des données
Enfin, l’information analysée et interprétée est partagée de manière ciblée auprès des
parties prenantes concernées, internes ou externes à l’organisation. Cette diffusion peut
prendre différentes formes : rapports périodiques, présentations en réunions stratégiques,
publications en libre accès, ou encore intégration dans des systèmes décisionnels. L’objectif
est d’assurer que les résultats obtenus soient correctement transmis pour une utilisation
optimale dans les processus décisionnels et stratégiques de l’organisation.