Les données. Partout des données : Le dernier guide pratique dont vous aurez besoin pour votre carrière et votre entreprise

26 mars 2024

Les données. Partout des données.
Ça mange quoi en hiver, qu'est-ce qu'on peut réelement en faire et en avez-vous vraiment besoin?

Ce n’est pas seulement pour les grandes entreprises, les données sont incroyablement précieuses pour les entreprises de toutes grosseurs. Il est désormais confirmé qu’elles stimulent l’innovation, améliorent la prise de décision et la performance globale des entreprises. De plus, les données ont tendance à impressionner et à inspirer confiance. Mais au-delà de leur impact sur les organisations, les données recèlent un immense potentiel inexploité pour les individus à tous les niveaux de la main-d’oeuvre. Elles nous entourent.

Saviez-vous qu’environ 328,77 millions de téraoctets de données sont créés chaque jour ? Pour mettre les choses en perspective, cela équivaut à environ 228,06 milliards de disquettes de 3 pouces pour stocker la quantité de données générées quotidiennement.

Pourtant, au milieu de ce déluge de données, de nombreux travailleurs négligent le pouvoir transformateur qui est à leur portée. Tout comme dans notre vie quotidienne, au travail, nous sommes entourés de données. Que ce soit le nombre d’employés et leur statut, les tâches et où elles sont exécutées, ou leur efficacité. Les données constituent l’ingrédient brut de l’information et de la connaissance. Elles sont présentes dans nos listes de contrôle, formulaires, sondages, inventaires, capteurs, quantités, distances, et bien plus encore.

Pourtant, nous nous posons encore souvent les questions suivantes :

Que pouvons-nous faire avec les données, de manière pratique ?

Et si nous pouvions débloquer son potentiel ? Et si chaque travailleur, quel que soit son rôle ou son secteur d’activité, pouvait utiliser les données comme une monnaie pour mener à bien sa propre réussite ? Visons à explorer exactement cela – à donner à tous les moyens de saisir les opportunités que les données offrent et de catapulter leur carrière avec confiance et détermination.

Voici des examples claires:

  1. Maintenance prédictive : Prévoir les défaillances des équipements et les besoins de maintenance avant qu’ils ne se produisent, afin de minimiser les temps d’arrêt et de réduire les coûts de maintenance. Par exemple, dans un centre de surveillance des opérations (MOC) d’une exploitation minière comme l’a fait Agnico Eagle, les mécaniciens et les opérateurs de machines lourdes utilisent des formulaires numériques lors des visites de contrôle avant le démarrage, des inspections préventives et des inspections de conformité. Ces formulaires numériques fournissent des données structurées au MOC, ce qui permet de mettre en place des stratégies de maintenance prédictive.
  2. Visualiser les chiffres : La donnée peut souvent être perçue comme quelque chose d’intangible. Cependant, à travers des graphiques, des statistiques, des tableaux et d’autres formes de représentations visuelles, ces données prennent vie.Par exemple, un graphique montrant l’évolution des ventes sur une période donnée peut permettre de repérer des tendances ou des fluctuations significatives, facilitant ainsi la prise de décision stratégique. De même, un tableau comparatif des performances des différents départements peut mettre en évidence les domaines à améliorer ou les réussites à célébrer.
  3. Prouver votre point : Un rapport généré, une statistique ou une observation autrement non quantifiée qui maintenant est éclairé par votre présentation de celle-ci, démontre votre sens de l’observation, votre intérêt ainsi que votre spécialité. Elle inspire confiance en vous et est une manière excellente de se démarquer au bureau en apportant une valeur ajoutée à l’entreprise.Par exemple, si vous travaillez dans le service clientèle et que vous utilisez des données pour illustrer l’impact positif d’une nouvelle stratégie de communication sur la satisfaction des clients, cela renforce votre crédibilité et démontre votre capacité à tirer des enseignements concrets des données disponibles.
  4. Power BI et autres technologies : Nul ne peut faire de l’IA, de la prédiction ou de l’automatisation de tâches répétitives, comme générer des bons de travail dans un autre système déclenché par une action dans un autre système, sans des données structurées et personnalisées. Des outils comme Power BI permettent de transformer des ensembles de données brutes en visualisations interactives et informatives, offrant ainsi des informations exploitables pour la prise de décision.Par exemple, une analyse des données des formulaires numériques par Power BI pourrait révéler des lacunes dans les pratiques de nettoyage dans certains services ou des problèmes récurrents avec certains équipements, ce qui permettrait aux responsables de prendre des mesures correctives immédiates pour garantir la sécurité du personnel ainsi qu’améliorer la longévité des outils de travail en évitant des accidents et des dépenses imprévues.

Comme le journal LaPresse dit, parlant de la transformation numérique: Il faut commencer par le bon endroit – la numérisation de l’information de notre entreprise, et pourquoi ne pas commencer par des formulaires numériques. En tirant parti des données à leur disposition et en utilisant des outils numériques appropriés, les travailleurs peuvent non seulement améliorer leur efficacité et leur productivité, mais aussi faire progresser leur carrière en démontrant leur capacité à prendre des décisions éclairées et à apporter une valeur ajoutée à leur organisation. En fin de compte, l’utilisation judicieuse des données peut ouvrir de nouvelles opportunités et conduire à une croissance personnelle et professionnelle significative.

Un travailleur dans une industrie lourde qui collecte de la donnée utilisant un logiciel d'inspection comme nspek, en remplissant un formulaire électronique et une signature numériquePrenons une pause pour mentionner d’où vient notre expertise – nSpek est une solution de formulaires numériques avec signature électronique souvent utilisée comme logiciel d’inspection dans les industries lourdes telles que l’exploitation minière. Il a été développé par l’équipe de développement de logiciels personnalisés NeoSynergix.

 

Nous vivons dans un monde compétitif. Plus souvent qu’autrement, avoir de grandes quantités d’informations à sa disposition procure des avantages sur ceux qui n’en ont pas. Bien que cela ait toujours été le cas historiquement, dans le monde des affaires, la connaissance vous permet d’avoir une meilleure vue sur les efforts de votre entreprise, et aussi d’anticiper les tendances futures. Et pour vous donner la meilleure chance de développer votre entreprise, vous devez maintenant collecter des données. Bien que cela puisse sembler difficile à faire, c’est un processus qui nécessite un certain niveau de savoir-faire de base. Rendons la collecte de données, ses méthodes et ses outils plus simples.

Qu’est-ce que la collecte de données exactement?

La collecte de données est un processus vital visant à rassembler des informations pour répondre efficacement à diverses questions. Essentiellement, c’est une approche structurée pour capturer et évaluer des informations provenant de sources diverses, offrant une compréhension globale d’un domaine particulier.

Les entreprises utilisent fréquemment ce processus à des fins diverses, facilitant la prise de décisions éclairées et améliorant les performances globales. Cependant, avant de commencer la collecte de données, abordez les points clés suivants:

  • Quel est l’objectif et quelle est la pertinence des données à collecter.
  • Comment identifier les informations spécifiques nécessaires pour atteindre les résultats souhaités.

De plus, il est impératif de sélectionner la méthode de collecte de données la plus appropriée adaptée aux objectifs et aux exigences de l’entreprise. Et si on veut être encore plus avancé – attribuer une équipe de recherche dédiée pour identifier et accéder aux sources de données pertinentes est essentiel.

 

Quels sont les 2 principales méthodes de collecte de données?

Gardez à l’esprit que notre mission chez nspek est claire : vous équiper, le professionnel averti, avec les outils et les perspectives nécessaires pour naviguer dans le vaste paysage de la collecte d’informations. Si vous êtes un administrateur, un opérateur d’entreprise expérimenté, un inspecteur mécanique méticuleux curieux de la maintenance prédictive et des attentes rigoureuses de conformité, notre objectif reste ferme : vous autonomiser dans votre quête de connaissance.

Lorsqu’il s’agit de collecte de données, il existe deux principales méthodes : quantitative et qualitative. Le choix de la méthode dépend fortement de ce que vous étudiez.

Comprendre la collecte de données qualitative

Alors, qu’est-ce que la collecte de données qualitative ? Les données qualitatives sont faites de la romance et de la complexité des expériences humaines, des émotions, des perceptions et des comportements. Contrairement aux données quantitatives, elles ne se concentrent pas sur les mesures numériques ou les quantités. Elles ne reposent pas uniquement sur l’analyse statistique ou les formules mathématiques pour tirer des conclusions.

Elle implique une analyse complète de divers facteurs pour fournir un aperçu profond des données brutes. Cette méthode englobe non seulement la collecte de données, mais aussi son analyse et sa gestion. Comme mentionné précédemment, elle vise souvent à évaluer les émotions ou les pensées des participants. Il existe trois techniques distinctes pour la collecte de données qualitatives :

  • Exploration ethnographique : Dérivée de la riche tapisserie de l’anthropologie, cette approche s’immerge dans la compréhension de la trame de l’existence humaine. Il s’agit de saisir l’essence de la façon dont les gens tissent leur vie.
  • Insight théorique : Enracinée dans l’enquête sociologique, cette méthode cherche à ancrer la recherche qualitative dans des réalités tangibles plutôt que dans des hypothèses abstraites. Elle utilise l’observation participante avancée, les entretiens intensifs et la curation de documents et d’artefacts.
  • La perspective phénoménologique : Au cœur de l’exploration phénoménologique se trouve le récit des rencontres humaines avec l’inattendu. Il s’agit d’une plongée profonde dans la compréhension de la façon dont les individus font face à des événements uniques ou des rencontres fortuites. Imaginez assister aux conséquences d’une catastrophe naturelle ; c’est dans ces moments que l’objectif phénoménologique révèle sa signification.

Mais, il n’empêche pas qu’on peut collecter de la donnée quantitative sur la donnée qualitative comme par exemple: La durée d’une inspection, la date ou le lieu de celle-ci, le progrès d’un formulaire remplis, l’identification de la personne derrière, le nombre d’éléments ou de questions, les type de média ou formats utilisés, etc.

Toutes des recherches qui sont possible d’observer avec un bon outil d’analyse.

En essence, notre effort ne se limite pas simplement aux données ; il s’agit d’illuminer l’expérience humaine, d’enrichir votre compréhension et de renforcer votre processus de prise de décision.

La collecte de données quantitative sert principalement à la recherche dans divers domaines, notamment le marketing, l’investigation scientifique et académique. Elle implique l’analyse des résultats numériques pour tirer des conclusions significatives. Dans cette méthodologie, plusieurs méthodes de collecte de données quantitatives sont couramment employées.

Une technique prédominante implique la réalisation de sondages comportant des questions fermées, facilitant l’acquisition de réponses structurées. Ces sondages éclairent sur les préférences, les tendances, les comportements, les opinions et autres paramètres quantifiables. De plus, des méthodes telles que les tests, les expériences et les sondages contribuent au processus de collecte de données quantitatives. Ces approches, bien que relativement simples à mettre en œuvre, permettent aux chercheurs de poser des questions visant à accumuler des ensembles de données factuelles.

Approfondissement des approches quantitatives

Il existe également différentes approches de la recherche quantitative :

  • Recherche descriptive : Cette méthode brosse un tableau détaillé du sujet ou du groupe étudié, nous aidant à comprendre ses complexités.
  • Recherche expérimentale d’investigation : Cette approche met en place soigneusement des expériences contrôlées pour découvrir comment les choses causent d’autres choses, révélant les rouages internes.
  • Recherche quasi-expérimentale : Cette méthode, semblable à la recherche expérimentale, navigue dans le domaine des variables avec un contrôle partiel, offrant des informations précieuses sur les phénomènes où un contrôle total est inaccessible.
  • Recherche corrélative : En plongeant dans l’interaction entre les variables, cette approche dévoile des schémas et des connexions complexes sans impliquer de causalité, enrichissant notre compréhension des relations complexes.

Ainsi, la collecte de données quantitatives se présente comme le socle de la recherche, équipant les chercheurs et les décideurs de preuves empiriques cruciales pour une prise de décision éclairée et une enquête scientifique.

 

Outils de collecte de données dévoilés

Voici une variété d’outils prêts à simplifier le processus efficacement.

1. Formulaires papier traditionnels :
Bien que leur importance diminue avec l’avancée de la technologie, les formulaires papier persistent dans certains contextes. Malgré leur utilisation en déclin, certaines entreprises s’appuient encore sur eux pour la collecte de données. Cependant, les taux de réponse ont tendance à être inférieurs à ceux obtenus avec des applications plus sophistiquées de formulaires électroniques, en particulier ceux capables d’exiger des réponses à des champs spécifiques.

2. Entretiens dynamiques :
Les entretiens émergent comme des instruments puissants pour extraire des informations des groupes démographiques cibles. Armés d’un questionnaire bien conçu, les entretiens offrent une approche personnalisée à la collecte de données. Pour optimiser l’efficacité des coûts, envisagez de mener des entretiens via des interfaces de clavardage («chat») ou téléphonique. De plus, la flexibilité des questions ouvertes améliore la profondeur et l’authenticité des réponses.

3. Questionnaires en ligne rationalisés :
Les questionnaires en ligne présentent un moyen rentable et expéditif d’amasser de grandes quantités de données avec un effort minimal. Cependant, les répondants nécessitent un accès à des ordinateurs et à une connectivité Internet pour participer. Cet outil offre une génération de résultats en temps réel et favorise une interaction transparente avec le public cible.

4. Applications mobiles : Pionnières de la collecte de données 2.0
À l’ère numérique, les applications mobiles émergent comme des outils indispensables pour une acquisition de données rapide et précise. Au-delà de la simple collecte de données, ces plateformes innovantes facilitent une gestion robuste des données. Les avantages notables incluent l’atténuation des erreurs et le potentiel de bases de données enrichies comprenant des éléments multimédias tels que des vidéos, des photos et des coordonnées GPS.

5. Analyse de documents et enregistrements :
Les documents et les enregistrements émergent comme des ressources inestimables pour l’acquisition de données, évitant le besoin de questions directes. En exploitant des sources de données existantes, cette méthode puise dans des documents tels que les procès-verbaux de réunions, les registres de présence et les rapports financiers pour obtenir des aperçus complets.

6. Exploitation du web scraping:
S’aventurant dans l’espace numérique, le web scraping dévoile un trésor de données accessibles gratuitement sur Internet. Cette technique permet l’extraction d’informations pertinentes à partir de sources en ligne, enrichissant les ensembles de données avec des informations externes.

 

Pourquoi se soucier de la collecte de données?

Aujourd’hui, personne ne nie que la collecte de données est un processus crucial pour les entreprises. Il ne s’agit pas seulement d’améliorer la prise de décisions ; il s’agit de créer un trésor d’informations sur divers flux de travail.

Autonomisation de la prise de décisions éclairées :
La collecte de données équipe les personnes centrées sur l’humain et orientées vers leur carrière avec les outils nécessaires pour prendre des décisions critiques qui résonnent avec les besoins des clients et des employés. Elle facilite les efforts pour :

– Élargir la base de clients
– Améliorer les taux de rétention des clients
– Ajuster les stratégies marketing
– Élever les normes de service client

De plus, elle favorise une prise de décision basée sur des preuves, ouvrant la voie à des ventes accrues, à la productivité et à des résultats financiers améliorés.

Acquisition d’une vision globale des performances :

La collecte de données offre une vue panoramique des performances de l’entreprise, permettant aux gestionnaires d’évaluer l’efficacité de leurs investissements et efforts. En sélectionnant des indicateurs clés de performance pertinents, ils peuvent surveiller efficacement les progrès et naviguer vers le succès.

Cultivation d’une image de marque et d’un employeur solides :

S’appuyant sur les données des employés ou des clients, les entreprises forgent des liens plus forts avec les individus, favorisant un sentiment de confiance et de fidélité. Tout comme un employé qui se sent écouté, un client satisfait devient un ambassadeur de la marque, amplifiant la réputation de l’entreprise grâce à des recommandations de bouche à oreille.

Anticipation et résolution de défis complexes :

La collecte de données sert de phare, illuminant les inefficacités et les obstacles potentiels qui pourraient entraver la croissance. Que ce soit par des moyens quantitatifs ou qualitatifs, elle permet non seulement d’identifier les problèmes, mais propulse également l’entreprise vers des solutions innovantes et une amélioration continue.

Adoption des avancées technologiques :

À mesure que la technologie évolue, les méthodes de collecte de données évoluent également. Elle facilite et accélère l’identification des inefficacités et la prévision des problèmes potentiels pouvant entraver les opérations, la santé, la sécurité, la qualité, la normalisation et la croissance. Elle aide l’entreprise à réduire et à détecter les erreurs.

La collecte de données avancée – qu’elle soit quantitative ou qualitative – offre une gamme d’outils sophistiqués pour l’analyse et la gestion. De la maintenance prédictive basée sur les tendances à l’automatisation des flux de travail et aux centres d’opérations de surveillance avancés, les industries lourdes exploitent des technologies de pointe pour améliorer l’efficacité. Ça aide à trouver des solutions appropriées et à s’améliorer pour l’avenir.

Évoluant au rythme de la technologie, la collecte de données n’est pas qu’une expression élégante pour recueillir des informations; elle fait parler les chiffres, et transforme en symphonie un bruit d’informations qui pourrait autrement sembler aléatoire.

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