Cours 3 - Les données, l'information et la connaissance Flashcards
- Faire la différence entre les données et l'information et préciser les caractéristiques qui distinguent les données/informations de haute qualité - Distinguer la gestion des connaissances des systèmes de gestion des connaissances (SGC) - Expliquer l'intelligence d'affaires (outils de BI et processus décisionnels) - Décrire les systèmes de collaboration (plusieurs types, comment ils contribuent à la création de valeur)
Données organisationnelles
Pour aborder des questions particulières, les employés doivent être en mesure d’obtenir et d’analyser toutes les données pertinentes
- Données et informations existent à divers paliers et dans des formats et granularités différents
- Résultats des analyses sont de grande valeur et parfois inattendus
3 facteurs importants
- Type : données transactionnelles vs informations analytiques
- Actualité : temps réel, hebdomadaire, mensuel, annuel
- Qualité : six caractéristiques
6 Caractéristiques de la qualité
Exactitude, complétude, cohérence, unicité, actualité (ex mise à jour), pertinence.
Gouvernance des données
Gestion d’ensemble de la disponibilité, convivialité, intégrité et données d’une entreprise : qui sont responsables? mesures de contrôle et procédures
Connaissance
Information permettant de poser une action.
La personne doit :
- Comprendre l’information dont elle dispose
- Être capable de tirer des conclusions à partir de l’information
- Être capable de mettre l’information en application
Défis et opportunités de la connaissance
- Actif incorporel de grande valeur
- Exige des ressources pour la créer
- Crée les effets de réseau
- Se présente sous différentes formes : explicite, tacite, compétences, savoir-faire, métiers
- Se situe quelque part : collante, localisée et contextuelle
- Circonstancielle
Gestion des connaissances
Processus par lequel une organisation génère de la valeur à partir de ses biens et actifs intellectuels
- Codification des connaissances des employés, partenaires et clients : pex. dans un système de gestion de connaissance
- Développement et promotion de la connaissance à l’interne de l’organisation
Système de gestion des connaissances
Un SI qui aide une organisation à extraire, stocker, ordonner et tirer la valeur des informations qui circulent
Bénéfices d’un SGC
Innovation, meilleur service à la clientèle, revenus plus importants, rétention des employés, réductions de coûts : avantage concurrentiel
Outils d’un SGC
Référentiel de connaissance (base de donnée), outils d’expertise (expert system), applications de formation en ligne, technologie de communication, outils de recherche et d’exploration de données.
Chaîne de valeur des connaissances
Activités des systèmes d’information :
- Acquérir
- Stocker
- Diffuser
- Appliquer (SAD, applications d’entreprise)
Activités de gestion et d’entreprise :
- PPT p. 15
Crowdsourcing
- Forme d’intelligence collective qui existe à l’extérieur d’une organisation
- Possible grâce aux outils web 2.0 et les technologies mobiles
- Permet d’identifier plus rapidement les tendances émergentes : approche moins chère et plus innovante qui offre des résultats plus conviviaux aux clients
Intelligence d’affaires (BI)
- Application (SI/TI) qui servent à rassembler de l’information, à assurer l’accès à celle-ci et à l’analyser pour soutenir la prise de décision
- Grande quantités de données sont collectées de multiples sources telles que les fournisseurs, les clients, les concurrents, etc.
- Les données sont traitées afin de trouver des tendances et des relations importantes.
Analytique d’affaires : le fait d’utiliser des techniques itératives et méthodiques pour explorer les données (analyse prédictive, appliquée et statistique)
Défis du BI
- Logiciels et outils analytiques ne représentent qu’une partie de la solution
- Organisations ont besoin de gens qui peuvent effectivement développer et consommer (interpréter) les résultats d’un système d’IA (dimensions sociales de l’intelligence d’affaires et des SAD)
Les données volumineuses (Big Data)
Ne sont pas définies uniquement par la taille :
- données qui nous poussent au-delà des limites actuelles de l’analyse et de l’utilisation
- Cinq caractéristiques : volume, vitesse, variété, véracité, valeur
- les données les plus larges ne sont pas nécessairement mieux