Jeu de données : définition, avantages, utilisations

Glossaire

Qu’est-ce qu’un jeu de données ? Quelles sont ses différentes formes ? Comment l’exploiter pour prendre de meilleures décisions et améliorer l’efficacité opérationnelle d’une entreprise ? Voici tout ce que vous devez savoir sur les datasets !

Qu’est-ce qu’un jeu de données ?

Parfois confondus avec d’autres concepts (comme les bases de données ou les cubes de données), les jeux de données sont indispensables dans le cadre de la Business Intelligence, afin d’explorer et d’analyser la data.

Définition d’un jeu de données

Un jeu de données (de l’anglais « dataset ») est un ensemble de données liées à un sujet ou un secteur d’activité spécifique. Ces données peuvent être accessibles individuellement ou de façon combinée, voire gérées comme une entité à part entière.

Les jeux de données contiennent une grande diversité d’informations, qu’il s’agisse de texte, de nombres, d’images, de vidéos ou encore de fichiers audio, qui peuvent être stockés sous différents formats. Ainsi, un dataset fait généralement intervenir des données liées à un même thème et structurées dans un but précis.

Pourquoi les jeux de données sont-ils importants ?

Les informations contenues dans un jeu de données peuvent être utilisées pour appuyer la prise de décision d’une organisation. En effet, ils permettent d’identifier les tendances d’un marché, de comparer des prix, d’analyser le comportement des consommateurs, de mesurer les performances d’une entreprise et, plus largement, d’identifier des modèles et des relations dans la data.

De plus, les jeux de données sont très utiles pour identifier des gains de productivité et des opportunités de réduction des coûts. Par exemple, ils permettent de découvrir des tâches redondantes et chronophages, des dépenses inutiles ou anormalement élevées, des processus inefficaces au sein de la chaîne logistique

Les différents formats de jeux de données données

Bien souvent, les jeux de données ont vocation à circuler et à être réutilisés par d’autres acteurs. C’est pourquoi il est nécessaire de proposer une structure de jeu de données compréhensible et facilement appropriable.

Pour ce faire, il est possible de se conformer à un schéma de données existant, c’est-à-dire un document décrivant de manière précise et exhaustive les différents champs et valeurs possibles qui composent un fichier. Le gouvernement propose par exemple un référentiel des schémas de données publiques en France.

Par ailleurs, les données doivent idéalement circuler dans un format facilement réutilisable et ouvert, ce qui signifie qu’aucune spécification technique (comme l’utilisation d’un logiciel payant) n’est imposée pour exploiter la data.

Données tabulaires

Un jeu de données peut avoir une structure tabulaire. Dans ce cas, chaque ligne correspond à une observation et chaque colonne à une variable. Ce type de data est généralement présenté dans un fichier CSV, qui a l’avantage d’être ouvert, réutilisable et aisément exploitable.

Données géographiques

Organisées sous forme d’ensemble de données hiérarchisées, les données géographiques utilisent des formats conçus pour être largement exploitables et facilement intégrés dans des outils de cartographie, à l’instar de GeoJSON, Shapefile ou MapInfo.

Données hiérarchiques

Comme leur nom l’indique, les données hiérarchiques décrivent des relations hiérarchiques entre plusieurs données. Lorsque ces dernières sont liées entre elles sous forme d’arbres verticaux, le format JSON est recommandé. On peut également utiliser XML ou YAML.

Où trouver des jeux de données ?

Les plateformes d’open data sont sans doute le moyen le plus simple d’accéder à des jeux de données provenant des gouvernements, des collectivités territoriales, et autres organismes publics et académiques.

Data World, notamment, permet d’obtenir des informations sur des sujets aussi variés que l’économie, l’éducation, l’environnement ou la santé. En France, data.gouv.fr héberge des données publiques sur de nombreuses thématiques et recense leurs éventuelles réutilisations.

Il existe également des sites spécialisés dans les jeux de données scientifiques, ainsi que des réseaux sociaux et des communautés rassemblant des créateurs de datasets. Kaggle, par exemple, est une vaste communauté en ligne autour du machine learning et de la data science. Elle abrite une multitude de jeux de données de qualité, mis en ligne par des entreprises ou des data scientists de tous les horizons.

Mentionnons également le projet Google Dataset Search, un moteur de recherche qui permet aux internautes de trouver des jeux de données hébergés dans des milliers de référentiels sur internet, grâce à une simple recherche par mot-clé.

Comment exploiter des jeux de données ?

Avant toute chose, un ensemble de données doit être structuré pour être parfaitement exploitable. Une extraction des données doit donc être effectuée depuis le système d’information où elles sont stockées ; elles doivent ensuite être ordonnées en fonction de certaines caractéristiques pour constituer un jeu de données à proprement parler.

Malgré tout, un jeu de données peut être difficile à analyser et à interpréter sous sa forme brute. C’est pourquoi il est indispensable d’utiliser un outil de data visualisation, permettant de représenter des informations complexes sous formes de graphiques, de cartographies et d’indicateurs de performance, compilés dans un tableau de bord dynamique. 

De plus, une solution de Business Intelligence est capable de récupérer de grandes quantités de données en temps réel : l’entreprise dispose donc d’informations parfaitement à jour pour prendre des décisions éclairées.

Pour finir, l’exploitation d’un jeu de données doit être conforme aux règles en vigueur en matière de protection de la vie privée, à l’instar du règlement général sur la protection des données (RGPD). Il faut donc recourir à des techniques d’anonymisation, qui rendent impossible l’identification d’une personne à partir d’un jeu de données.

Véritables mines d’informations pour les entreprises, les jeux de données sont indispensables pour mieux connaître son secteur d’activité, ses clients et son marché, afin de prendre de meilleures décisions au quotidien. Toutefois, pour exploiter tout leur potentiel, ils doivent être traités, analysés et interprétés à l’aide d’un outil de Business Intelligence adapté.

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