21. Comment faciliter la transmission et la compréhension des données ?

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Description

PROBLÉMATIQUE

Pour mieux utiliser et exploiter les données, il faut d’abord les comprendre et les faire parler. A partir d’une base de données brutes, les outils de traitement et de croisement des données permettent de les faire parler et de créer de la valeur. Le Big Data – défini par les critères de variété, vitesse et volume – se caractérise par des jeux de données gigantesques. Trouver des corrélations au sein de ces jeux, c’est passer du Big Data au « smart data » : via des outils comme la datavisualisation et les outils sémantiques, on peut faciliter la compréhension des données et en tirer une valeur ajoutée.

Votre défi

Imaginer une méthode, une application, un modèle, pour rendre plus facile l’usage des données notamment par leur représentation graphique, leur croisement ou leur corrélation avec des données de contexte, etc.
Et/ou imaginer des outils (développement technologique type API ou parceur de métadonnées) permettant de faciliter la réutilisation des données publiques en donnant notamment davantage de visibilité sur leur contenu et sur leur structuration.
A titre d’exemple, il serait intéressant d’avoir une sorte de méta-cartographie de la structuration des données mises à disposition dans le cadre du C3. Pourquoi ne pas travailler à la réalisation d’un indicateur de qualité des métadonnées ainsi que de structuration des données disponibles ?

Données

Idées de l'Intelligence collective

IDEES

  • Sensibiliser le profane
  • Raconter une histoire
  • Mais aussi donner des faits tangibles
  • Données ouvrant débat/discussion/polémique
  • Donner « traduction» au « système » par experts de différents horizons

Définir un langage commun

  • Définir l’origine des données
  • Définir les concepts utilisés
  • Diffuser données et définitions ensembles
  • Partager un dictionnaire des concepts véhiculés par les données
  • Permettre la mise en correspondance des concepts
  • Réunir des experts qui font consensus le contenu à rendre public
  • Disposer d’une classification où ranger ses données
  • Définir les termes utilisés

La forme : s’adapter à l’interlocuteur

  • Définir plusieurs niveaux de détails. Expert « profane »
  • Permettre un accès aux données en fonction du profil. Expert profane
  • Proposer un questionnaire à l’entrée, pour proposer un niveau d’information correspondante. Expert profane
  • Les ordonner de façon « intuitive »
  • Avec des commentaires liés : écrit et schéma
  • Favoriser les schémas (pensée visuelle)
  • Donner des exemples de jeu de données
  • 2 types de points de vie :
  • Global
  • Ciblé (un parallèle niveau expert – profane)

La  forme : Illustrer les données

  • Annoncer les thèmes utilisés avant de les aborder
  • (sur la forme) : afficher une synthèse vulgarisée + bouton EN SAVOIR PLUS amenant à de l’information
  • Offrir une approche cartographique pour accéder aux données
  • Privilégier les illustrations, vidéos et donner de nombreux exemples concrets
  • (sur la forme) : vidéo d’animation pédagogique et ludique, pour sensibiliser le plus
  • Rendre cliquable chaque mot technique renvoyant vers leur définition

Aspect économique des données

  • OPEN DATA pour créer opportunités économiques (économie numérique)
  • Question de la gratuité des données ?

Sémantique

  • La gratuité des eaux est subjective ➔ matière à débat

Autre

  • Organiser l’axe aux données à partir de questions posées par l’utilisateur
  • Disposer d’un moteur de recherche multicritères privilégiant la pertinence

 

RESSOURCES

  • Question de la mobilité : données disponible sur smartphone ou non ?
  • Feed-back : content / pas satisfait
  • Services d’alerte pour situations exceptionnelles
  • Web service pour avoir données disponibles
  • « bande passante » : puissance de traitement en cas d’évènements exceptionnel (ou date exceptionnelle)
  • Questionnaires
  • Illustrations
  • Vidéos pédagogiques
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