Guide de la collecte de données : ce que vous devez savoir

Étapes clés du processus de collecte des données

Le processus de collecte des données comporte cinq étapes clés :

Étape 1 : Définir le but de la recherche

Pour collecter des données, vous devez définir ce que vous voulez apprendre de votre recherche. L’objectif de votre recherche doit être clair, concis et mesurable. Par exemple, si vous réalisez une enquête, vous pouvez inclure un formulaire de demande d’informations avec une liste de questions telles que :

• Quels types de produits les clients préfèrent-ils ?
• Quelles sont les couleurs préférées des clients ?
• Les clients préfèrent-ils des tailles différentes ?
• Y a-t-il des fonctionnalités spécifiques que les clients aimeraient voir incluses dans les futurs produits ?

Une fois que vous avez une idée claire de vos objectifs de recherche, vous pouvez passer à l’étape suivante.

Étape 2 : Choix de la méthode de collecte des données

Il existe de nombreuses techniques de collecte de données, et chacune a ses avantages et ses inconvénients. Choisissez la méthode la mieux adaptée à votre recherche et qui vous aidera à répondre directement à vos questions de recherche en fonction des données que vous avez l’intention de collecter.

Étape 3 : Planification des procédures de collecte des données

Une fois que vous avez identifié la méthode de collecte de données que vous allez utiliser, vous devez planifier les étapes que vous allez suivre pour collecter les données. La planification consiste à décider comment vous allez collecter les données, qui va les gérer, quand vous allez les collecter et où vous allez les collecter.

Étape 4 : Collecte des données

Après avoir planifié vos procédures de collecte de données, il est temps de collecter les données. Cette étape varie en fonction de la méthode que vous avez choisie à l’étape 2. Par exemple, si vous réalisez une enquête, vous devrez administrer l’enquête à vos participants. Si vous réalisez une étude de cas, vous devrez observer et interroger vos participants.

Étape 5 : Nettoyage et organisation des données

Après avoir collecté vos données, il est essentiel de les nettoyer et de les organiser. Cette étape est essentielle car elle améliorera la précision de vos données et facilitera leur évaluation.

Défis communs

Les points suivants sont des défis courants lors de la collecte de données :

Questions relatives à la qualité des données

La qualité des données peut être affectée si elles sont collectées à partir de sources multiples ou manuellement. Les problèmes de qualité des données peuvent conduire à des données inexactes ou incohérentes, ce qui peut être difficile.

Données incomplètes

Des données incomplètes peuvent se produire lorsque les données ne sont pas collectées correctement ou lorsque des données sont perdues pendant la collecte ou le stockage. Des données insuffisantes peuvent rendre leur compréhension difficile et conduire à des résultats inexacts.

Trouver des données pertinentes

Trouver des données pertinentes pour votre analyse peut s’avérer difficile lorsque vous travaillez avec de grandes quantités de données. Cela peut être particulièrement vrai lorsqu’il s’agit de données non structurées, comme du texte.

Choisir les données à collecter

Lors de la collecte des données, il est essentiel de décider quelles données sont nécessaires à votre analyse. Collecter trop de données peut prendre du temps et être difficile à gérer, tandis que collecter trop peu de données peut conduire à des résultats inexacts.

Faible taux de réponse

Un faible taux de réponse peut se produire lorsque des données sont recueillies dans le cadre d’une enquête ou d’un sondage. Un faible taux de réponse peut rendre difficile la représentation exacte de la population, ce qui entraîne des résultats biaisés.

Autres questions de recherche

D’autres problèmes de recherche peuvent inclure des biais de sélection, de mesure et d’observation. Ces problèmes peuvent conduire à des résultats inexacts ou trompeurs.

Meilleures pratiques en matière de collecte de données

Il existe quelques bonnes pratiques qui peuvent contribuer à garantir des données précises et fiables :

• Vérifier l’exactitude et l’exhaustivité
  Assurez-vous que les données sont complètes et exactes avant de les utiliser. Cela signifie qu’il faut vérifier les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les valeurs incorrectes.
• Utiliser des sources multiples
  Obtenez des données d’autant d’endroits que possible pour obtenir une image complète. Cette meilleure pratique est cruciale lorsqu’il s’agit d’obtenir un retour d’information de la part des clients, car vous voulez vous assurer que vous obtenez des informations du plus grand nombre de personnes possible.
• Conserver une trace de vos sources
  N’oubliez pas de garder la trace de l’origine des informations que vous utilisez. Il vous aidera à vérifier l’exactitude des données et à repérer les erreurs éventuelles.
• Stocker les données en toute sécurité
  Veillez à stocker les données dans un endroit sûr où elles ne risquent pas d’être perdues ou corrompues. Cette meilleure pratique comprend des actions telles que la sauvegarde des données et l’utilisation de dispositifs de stockage sécurisés.

Questions fréquemment posées

Comment s’assurer que la collecte des données est éthique ?

Il existe plusieurs façons de s’assurer que la collecte de données est éthique, notamment en obtenant le consentement des personnes, en collectant et en utilisant les données de manière transparente, et en veillant à ce que les données soient sécurisées et protégées contre toute utilisation abusive.

Quels sont les risques liés à la collecte de données ?

Les risques associés à la collecte de données sont les suivants :

• Accès, divulgation ou utilisation non autorisés des données
• La divulgation accidentelle d’informations sensibles
• L’utilisation abusive des données à des fins malveillantes

Les données collectées par les entreprises peuvent également être soumises à une réglementation (par exemple au RGPD), imposant des coûts de conformité supplémentaires.

SafetyCulture (anciennement iAuditor)