Collecter ses données de façon utile et responsable

Pourquoi la collecte n’est pas une formalité

Cet article s’inscrit dans un dossier Data & Impact qui rassemble plusieurs contenus pour utiliser ses données de façon plus responsable. Dans le dernier article, nous expliquons pourquoi et comment définir sa problématique afin de pouvoir mieux valoriser ses données. Si tu ne l’as pas encore lu, n’hésite pas à le découvrir en cliquant juste ici.

Une fois la problématique définie, il est temps d’identifier, choisir et organiser les données utiles. Mais attention : tout collecter « au cas où » peut vite devenir contre-productif. Cela consomme des ressources, complique les traitements, et peut nuire à la qualité globale de l’analyse.

Cartographier ses sources

La première étape consiste à savoir où se trouvent les données nécessaires et on commence par distinguer trois types de sources :

Type de source :

1. Interne : Données produites par l’organisation. Ex : Bases Excel, CRM, formulaires d’inscription, comptabilité

2. Partenaires : Données partagées dans le cadre de collaborations. Ex: Données échangées avec une ou une autre entreprise partenaire, fournisseur ou client

3. Externe: Données publiques ou commerciales. Ex : Open data, chiffres de l’INSEE, études de fondations

Ce recensement permet d’identifier les manques, doublons, incohérences ou points de vigilance.

Qualifier les données disponibles

Pour chaque source, il faut vérifier :

• Le type de donnée (texte, numérique, date, etc.)

• Le format (structuré ou libre)

• La qualité : fraîcheur, fiabilité, cohérence

• Le niveau de sensibilité (ex. : données personnelles)

Exemple : si une structure récupère les dates de naissance de ses adhérents, mais que certaines sont incomplètes (mois ou année manquante), cela peut fausser les statistiques d’âge.

Formaliser avec un Data Catalogue

Un Data Catalogue est un inventaire documenté des données disponibles. Il permet de :

• Recenser les jeux de données utiles

• Préciser leur structure (champs, unités, définitions)

• Identifier le responsable de chaque donnée

• Suivre leur statut (brut, nettoyé, validé)

Par exemple, dans une petite structure, ce catalogue peut être une simple feuille de calcul listant tous les fichiers utilisés avec leur fonction et la personne référente.

Penser le cycle de vie de la donnée

Une collecte responsable doit intégrer la durée de vie des données :

• Fréquence de mise à jour (hebdomadaire, mensuelle, annuelle…)

• Durée de conservation

• Règles de suppression ou d’archivage

• Flux de modification et historique
  

Cela facilite la maîtrise technique, l’optimisation du stockage et la conformité aux règles de protection des données.

Une collecte sobre et éthique

Trop de données, mal ciblées, peuvent :

• Créer une surcharge pour les équipes

• Alourdir les outils de travail

• Nuire à la compréhension et la lisibilité des analyses

• Remettre en cause la confiance des usagers

Exemple : un formulaire trop long pour s’inscrire à un atelier peut dissuader les participants et gêner le suivi de l’action.

Une collecte responsable, c’est une collecte :

• Justifiée : on sait pourquoi on collecte

• Limitée à l’essentiel : ce qui est utile, pas plus

• Transparente : on informe sur l’usage prévu

• Durable : facile à maintenir dans le temps

En résumé

1. Cartographier les sources

2. Identifier ce qu’on a, ce qui manque

3. Qualifier les données

4. Vérifier leur utilisabilité, fiabilité et cohérence

5. Créer un Data Catalogue

6. Documenter et organiser les données pour toute l’équipe

7. Gérer le cycle de vie

8. Maîtriser le temps de stockage et la fréquence d’accès

9. Adopter une collecte responsableAlléger les systèmes, renforcer la confiance et l’efficacité

La collecte est une étape technique, mais aussi politique : elle reflète les choix de l’organisation et sa vision de la donnée utile.