Qu’est-ce que le Traitement des Données dans la Recherche ? – Lucide

Grâce au traitement des données, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses, prendre des décisions commerciales éclairées et obtenir un avantage concurrentiel en réduisant les données pour obtenir les informations les plus précises et les plus fiables. Lorsque vous connaissez l’importance du traitement des données dans la recherche quantitative et que vous pouvez mettre en œuvre ces méthodes avec succès, vous pouvez développer de meilleurs résultats pour votre entreprise.

Qu’est-ce que le Traitement des Données dans les Méthodes de Recherche ?

Le traitement des données dans la recherche est la collecte et la traduction d’un ensemble de données en informations précieuses et utilisables. Grâce à ce processus, un chercheur, un ingénieur de données ou un scientifique de données prend des données brutes et les convertit dans un format plus lisible, tel qu’un graphique, un rapport ou un graphique, manuellement ou via un outil automatisé. Le chercheur utilisera ensuite ces informations pour obtenir des informations, résoudre des problèmes, apporter des améliorations et finalement générer de meilleurs résultats.

Quelles sont les étapes du Traitement des données ?

Le cycle de traitement des données comprend plusieurs étapes. Bien que chaque étape ait un ordre spécifique, l’ensemble du processus se répète cycliquement.

Collecte

La collecte de données est le processus d’extraction de données à partir de sources disponibles, telles que les entrepôts de données et les lacs de données. Les données brutes peuvent prendre plusieurs formes, du comportement de l’utilisateur aux chiffres monétaires, en passant par les relevés de bénéfices et les cookies Web.

Le type de données brutes que vous collectez aura un impact significatif sur la sortie que vous produirez ultérieurement. Les chercheurs doivent se tourner vers des sources précises, fiables et complètes pour obtenir des résultats valides et utilisables.

Préparation

Grâce à la préparation des données, vous allez polir, organiser, filtrer et examiner les données brutes à la recherche d’erreurs. L’étape de préparation des données vise à éliminer les données incorrectes, redondantes ou incomplètes et à les convertir en une forme appropriée pour un traitement et une analyse ultérieurs. L’objectif de la phase de préparation est d’obtenir des données de la plus haute qualité possible.

Entrée

L’étape d’entrée est la première étape où les données brutes commencent à ressembler à des informations utilisables. Une fois les données nettoyées, vous les saisirez dans une destination correspondante, telle qu’un entrepôt de données ou un logiciel de gestion de la relation client (CRM), et vous les traduirez dans un langage compatible pour ces systèmes. Vous pouvez saisir ces données à l’aide de nombreuses sources d’entrée, notamment des claviers, des scanners ou des numériseurs.

Traitement

Ensuite, vous commencerez à traiter les données stockées dans votre ordinateur pendant la phase de saisie des données. Vous pouvez effectuer un traitement de données à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour générer l’entrée souhaitée, mais le traitement variera en fonction de vos sources de données et de l’utilisation prévue de la sortie. Vous pouvez utiliser les données de l’étape de traitement de différentes manières, de la création de diagnostics médicaux à la détermination des besoins des clients en passant par l’établissement de liens entre les modèles publicitaires.

Sortie

Au cours de cette étape, les données deviennent utilisables et peuvent être interprétées par des scientifiques non spécialisés dans les données. Ces données traduites sont lisibles et souvent présentées sous forme d’images, de graphiques, de texte, d’audio et de vidéos. Une fois interprétées, les membres de l’entreprise peuvent utiliser les données en libre-service pour leurs projets d’analyse.

Stockage

Après avoir traité les données avec succès, toutes les informations restantes doivent être stockées pour une utilisation ultérieure. Lorsque les entreprises stockent correctement leurs données, elles restent conformes à la législation sur la protection des données et favorisent un moyen plus rapide et plus facile d’accéder aux informations lorsqu’elles en ont besoin. Ils peuvent également utiliser ces données comme entrée dans le cycle de traitement suivant.

Quelles sont les Trois Méthodes de Traitement des Données ?

Vous pouvez choisir parmi trois méthodes principales de traitement des données en fonction de vos besoins:

Traitement manuel des données: Grâce à cette méthode, les utilisateurs traitent les données manuellement, ce qui signifie qu’ils effectuent chaque étape sans utiliser d’électronique ou de logiciel d’automatisation. Bien que cette méthode soit la moins coûteuse et nécessite un minimum de ressources, elle peut prendre du temps et présente un risque plus élevé de produire des erreurs.

Traitement mécanique des données: Le traitement mécanique implique l’utilisation de machines et de dispositifs pour filtrer les données, tels que des calculatrices, des presses à imprimer ou des machines à écrire. Cette méthode convient à des opérations de traitement de données simples et produit moins d’erreurs, mais est plus complexe que les autres techniques.

Traitement électronique des données: Les chercheurs traitent les données à l’aide de logiciels et de technologies modernes de traitement des données, où ils alimentent un jeu d’instructions au programme pour analyser les données et créer un rendement. Bien que cette méthode soit la plus coûteuse, elle est également la plus rapide et la plus fiable pour générer une sortie précise.

Les avantages du traitement des données dans la Recherche quantitative

Lorsque vous utilisez le traitement des données dans la recherche quantitative, votre entreprise bénéficiera d’une gamme d’avantages:

• Création de rapports plus facile
• Vitesse de traitement plus élevée
• Réduction des coûts
• Stockage simple
• Plus grande précision des données
• Conformité réglementaire
• Sécurité renforcée
• Collaboration fluide

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