Proceso de datos: ses phases et la génération de valeur

Transformer les informations en connaissances a beaucoup à voir avec la compréhension des différentes étapes de processus de données. Extraire des profits et générer de la valeur n'est pas une simple procédure minière, très bien, c'est aussi une technique spécialisée dans laquelle il faut savoir choisir parmi un large éventail d'approches, outils et méthodes.

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Les données brutes entrent dans le système et, à partir de ce moment, seule l'organisation dépend de l'usage qui leur est donné. Même quand tout processus de données Sont différents, il y a un schéma commun dans tous: après accès, le déploiement de systèmes informatiques, Logiciel, diverses applications … un parcours qui part des données et se termine par la production de connaissances et de contexte. L'étape avant de générer de la valeur.

Les étapes du traitement des données

Connaître le étapes du traitement des données Les optimiser est essentiel, mieux les comprendre et pouvoir tirer le meilleur parti de chaque information saisie dans le système. A) Oui, on peut parler de six phases communes à la plupart d'entre elles:

1. Ranger: C'est la première étape du cycle et la plus pertinente puisque la qualité des données collectées affectera grandement les produits qui en découleront.. Cette étape fournit à la fois la ligne de base à partir de laquelle organiser le système métrique, que les informations nécessaires sur les objectifs de la processus de données, qui sont ceux qui aident à continuer à s'améliorer.
2. préparation: A ce stade, les données sont manipulées afin d'obtenir le format approprié pour une analyse et un traitement ultérieurs.. Les données brutes ne peuvent pas être traitées et Son exactitude doit être vérifiée pour éviter les erreurs dans les phases ultérieures..
3. La saisie des données: Soit manuellement, numérique ou automatisé, ce type de processus de données Ils cherchent à transformer les données en informations exploitables. Cette étape chronophage a besoin de vitesse et de précision, même si se caractérise par son intensité en ressources.
4. Poursuite: En ce point, les données sont soumises à diverses méthodes, chacun avec ses propres instructions; à travers ceux qui sont testés examiner, catégoriser et organiser pour obtenir des informations utiles. C'est l'un des objectifs de la processus de données et que, grâce aux avancées technologiques, il est de plus en plus possible d'y parvenir dans des délais plus courts.
5. Interprétation et analyse: les informations traitées sont transmises à l'utilisateur professionnel, qui s'occupera de le saisir via des rapports, visualisations, montages vidéo ou audio; acquérir les connaissances qui guideront les décisions futures de l'entreprise.

À partir de maintenant, Les informations utilisées sont stockées et les connaissances extraites sont partagées individuellement ou mises à la disposition du reste des utilisateurs de l'organisation sur une plate-forme. L'important est que la vitesse, actualisation, la sécurité et l'accessibilité ne sont jamais compromises, étant donné que, si l'un de ces revers se produit, les effort investi dans le traitement des données.