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analyse de data

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écrit en 2014
et révisé en 2016 par
Julien Muckensturm
Architecte de l'information
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Analyser les datas

Comprendre et donner du sens aux données

L'analyse de data, comme son nom l'indique, consiste à travailler sur les données, et dans notre cas, sur des données liées à un dispositif digital. Ce sont des travaux relevant de la phase d'étude, en amont de la refonte ou de la conception d'un site, ou d'un écosystème de sites.

Travailler sur les données, cela signifie plusieurs choses : les centraliser lorsqu'elles existent au sein de différentes sources, les créer lorsqu'elles n'existent pas en réalisant un travail d'investigation et de recherche, et naturellement les traiter.

Sur le plan de l'architecture de l'information et du design d'expérience utilisatuer, l'analyse de données peut porter sur pas mal de choses:

  • la nature, le registre et le volume des contenus,
  • la composition d'un écosystème de sites (fameuse "galaxie de sites),
  • les indicateurs de fréquentation et d'utilisation du dispositif,
  • l'analyse comparée d'un dispositif face à plusieurs autres (benchmark analytique),
  • l'analyse du champ sémantique d'un site, l'analyse des données liées au référencement dans le cadre de la stratégie SEO.
  • etc.

Ci-dessous, quelques exemples d'analayse de data, pour mieux comprendre de quoi on parle...

Exemples d'analyse de data

analyse-de-data L'Oreal intranet exemple d'analyse de data
référence ux L'Oreal intranet
2012 - esquissé par Julien MUCKENSTURM
analyse-de-data Sécurité routière exemple d'analyse de data
référence ux Sécurité routière
2011 - esquissé par Julien MUCKENSTURM
analyse-de-data Urbact exemple d'analyse de data
référence ux institution Urbact
2013 - esquissé par Julien MUCKENSTURM
analyse-de-data Urbact exemple d'analyse de data
référence ux institution Urbact
2013 - esquissé par Julien MUCKENSTURM
analyse-de-data Urbact exemple d'analyse de data
référence ux institution Urbact
2013 - esquissé par Julien MUCKENSTURM
analyse-de-data Cdiscount mobile exemple d'analyse de data
référence ux Cdiscount mobile
2012 - esquissé par Julien MUCKENSTURM
analyse-de-data AirLiquide exemple d'analyse de data
référence ux Air Liquide
2013 - esquissé par Julien MUCKENSTURM
analyse-de-data Arkema exemple d'analyse de data
référence ux Arkema
2011 - esquissé par Julien MUCKENSTURM
analyse-de-data Renault exemple d'analyse de data
référence ux Renault
2013 - esquissé par Julien MUCKENSTURM
analyse-de-data Cdiscount mobile exemple d'analyse de data
référence ux Cdiscount mobile
2012 - esquissé par Julien MUCKENSTURM
analyse-de-data Paris 8 exemple d'analyse de data
référence Paris 8
2005 - esquissé par Julien MUCKENSTURM
analyse-de-data Gouvernement.fr exemple d'analyse de data
référence écosystème Gouvernement.fr
2011 - esquissé par Julien MUCKENSTURM
analyse-de-data Gouvernement.fr exemple d'analyse de data
référence écosystème Gouvernement.fr
2011 - esquissé par Julien MUCKENSTURM
analyse-de-data Gouvernement.fr exemple d'analyse de data
référence écosystème Gouvernement.fr
2011 - esquissé par Julien MUCKENSTURM
analyse-de-data Gouvernement.fr exemple d'analyse de data
référence écosystème Gouvernement.fr
2011 - esquissé par Julien MUCKENSTURM
analyse-de-data Renault exemple d'analyse de data
référence ux Renault
2011 - esquissé par Julien MUCKENSTURM

Analyse de data, objectifs

Exploiter les données, améliorer le dispositif

aboutir à des diagnostics, des synthèses, des tableaux synoptiques, des cartographies...

L'analyse des data est un excellent point de départ dans le cadre de la remise à plat d'un projet digital.

Cette étape va permettre de mieux comprendre le projet, ses faiblesses, ses forces, en exploitant toutes les informations existantes lorsqu'elles existent, et en les complétant par de nouvelles données si c'est possible et si le projet le permet.

Une phase d'analyse de data vise les objectifs suivants :

  • analyse des données d'un écosystème : qualification de chaque site, relevé des contenus, analyse des indicateurs de fréquentation, analyse comparée...
  • analyse des données liées au référencement : trafic entrant, mots-clés porteurs, champ sémantique...
  • analyse de data liées aux indicateurs de fréquentation : zones les plus consultées, profil des visiteurs, usages et comportements...
  • analyse comparée avancée dans le cadre de benchmark analytique : confrontation des stratégies éditoriales, mobiles, réseaux sociaux, confrontation des stratégies en terme d'image...
  • etc.

Il s'agit d'analyser les données pour aboutir à des diagnostics, des synthèses, des tableaux synoptiques, des cartographies. Ces travaux de synthèse constituent du matériel précieux pour l'aide à la décision. Vous pouvez plus facilement opérer des choix stratégiques sur des bases tangibles.

Analyse de data, méthode

Analyse, diagnostic, projection, design d'information

chaque projet implique une démarche différente...

Globalement, l'analyse de data repose sur un travail de recherche, d'inventaire et de consolidation.

Lorsque les données ne relèvent pas de la même nature, il faut les lisser pour disposer d'un matériel comparable, comme un menuisier lisserait un coin d'angle de table.

L'analyse de data peut prendre du temps, in fine, ce travail débouche sur des tableaux synoptiques et des synthèses générales sous forme de cartographie ou de planche typée infographie de data (dans le trend de la datavisualization) : les exemples ci-dessus illustrent bien ce principe.

Il n'y pas de méthode type ou de recette miracle, chaque projet implique une démarche différente, seule l'approche méthodologique "analyse-synthèse-diagnostic" constitue un axe récurrent.

Analyse de data, et après ?

Travaux complémentaires à l'analyse de data

cartographies, stratégie éditoriale, benchmark, analyse des statistiques d'utilisation, conception d'interface.

Les analyses de data, qui sont des travaux d'étude, débouchent généralement sur des cartographies : cartographie des contenus, cartographie de site, cartographie d'écosystème digital, cartographie stratégique.

Naturellement, ces analyses de data peuvent aussi être réalisées dans le cadre d'étude comme un benchmark de la concurrence, ou encore un benchmark éditorial. Dans les deux cas, on se situe dans ce que nous appelons des "benchmark analytiques".

En matière éditoriale, les analyse de data débouchent sur les travaux liés à la stratégie éditoriale (inventaire des contenus, segmentation des contenus, arborescence éditoriale), et en matière de conception, sur la phase de matérialisation de l'interface (wireframing).

Les analyses de data concernent aussi l'analyse des statistiques d'utilisation du dispositif, la réalisation de persona, etc. C'est une démarche récurrente pour tout type de travaux d'architecture de l'information.

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