1. Définir son besoin
Avant de se lancer à corps perdu dans la collecte de données, il est impératif de rationaliser son besoin. Alors qu’au début des années 2000, il était difficile de trouver de la donnée numérique, aujourd’hui les mouvements massifs vers l’open data, la généralisation des API (interfaces de programmation d’applications) et les données transactionnelles entraînent la création de telles masses de données que l’analyste devra avant toute chose éclaircir et formaliser son besoin en information. En effet, cela impactera le choix des données qu’il doit exploiter, le modèle de structuration qu’il doit appliquer et les analyses qu’il devra mener.
L’analyste devra définir ainsi son besoin :
Quels arbitrages/décisions seront pris avec les résultats de ma datavisualisation ?
Que doit représenter ma datavisualisation et, s’il y a des interactions entre les...
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