Croisement de données

Les grands volumes de données disponibles dans les organisations et en open data sont une source d’information inépuisables. Combinées, les data peuvent révéler de nouveaux enseignements ou offrir une vue plus appropriée pour la résolution d’un problème. Apprenez-en plus sur les bénéfices des croisements de données, qu’il s’agisse de données internes ou issues de sources externes.

Qu’est-ce que le croisement de données ?

Le croisement de données implique de prendre deux jeux de données et de les compiler. On parle aussi de jointure de données. Grâce à cette technique, l’analyse des données est enrichie, ce qui la rend plus pertinente.

Pour effectuer un croisement de données, il faut généralement faire appel à des experts qui s’occupent d’uniformiser les formats, d’en vérifier la qualité ou encore de les anonymiser. Une solution comme Opendatasoft permet d’effectuer toutes ces étapes grâce à une plateforme all-in-one accessible à tous.

Quels sont les bénéfices du croisement de données ?

Il est utilisé dans la majorité des organisations car elle permet de retirer une multitude d’avantages :

• Prendre de meilleures décisions : les informations étant enrichies, il est plus simple d’avoir une bonne vision des données pour résoudre des problèmes ou améliorer les process existants.
• Créer de nouveaux services innovants : les croisements permettent de rendre un jeu de données significatif alors qu’il ne l’était pas avant. C’est grâce à cette création de valeur que les organisations sont en mesure de concevoir de nouveaux services.
• Démocratiser la donnée pour tous : le croisement de données avec des datasets de références permet de créer des data visualisations plus impactantes et de donner un point de comparaison. Ces étapes sont indispensables pour rendre les données intelligibles pour tous.

Comment croiser les données ?

Si le croisement de données est utilisé par toutes les organisations, encore faut-il appliquer les bonnes pratiques pour réaliser des analyses pertinentes. À cette fin, il convient de :

• S’assurer de la compatibilité et de l’interopérabilité des données : nous vous conseillons d’utiliser un format uniforme afin de mieux exploiter les données.
• Utiliser les bons outils : Afin de simplifier le traitement et le croisement des données, les organisations doivent utiliser des outils capables de stocker, collecter, formater, trier et analyser des grandes quantités de données.
• S’assurer de la qualité de la donnée : Avant de croiser plusieurs datasets, il faut s’assurer que les données sont fiables, pertinentes et qualitatives. À ce titre, il peut être intéressant de nommer un data stewart pour s’assurer de la qualité de la donnée.
• Mener une politique de gouvernance de données : il s’agit de donner un cadre à l’utilisation de la data. Ainsi, pour que vos collaborateurs puissent croiser des jeux de données en toute autonomie, communiquez leur la politique de l’organisation en la matière.

Opendatasoft vous permet de croiser plusieurs datasets en quelques clics. Par ailleurs, vous pouvez réutiliser directement les jeux de données publics disponible sur notre Data hub.

3 exemples de croisement de données

Le croisement de données s’intègre dans tous les secteurs d’activité et pour tous les services.
Voici quelques exemples :

• Croiser des données avec un dataset de références géographique. C’est l’un des exemples les plus courants de croisement de données. De cette manière, un dataset sur des informations d’occupation des parkings peut-être visualisé sous forme de carte par exemple.
• Croiser des données clients “B2B” avec la base SIRENE V3 pour récupérer des données comme le code postal, l’effectif, l’activité, etc. C’est l’opportunité d’enrichir sa connaissance client avec des informations exhaustives et de qualité.
• Croiser des données récupérées auprès de ses partenaires à sa propre base pour l’enrichir sa connaissance et développer de nouvelles opportunités business.