{"id":11604,"date":"2016-09-27T14:20:06","date_gmt":"2016-09-27T14:20:06","guid":{"rendered":"http:\/\/phil.ca\/fr\/?p=11604"},"modified":"2019-10-31T20:30:33","modified_gmt":"2019-10-31T20:30:33","slug":"votre-base-de-donnees-est-une-des-cles-de-votre-succes-donnez-lui-de-lamour","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/phil.ca\/fr\/votre-base-de-donnees-est-une-des-cles-de-votre-succes-donnez-lui-de-lamour\/","title":{"rendered":"Votre base de donn\u00e9es est une des cl\u00e9s de votre succ\u00e8s. Donnez-lui de l&rsquo;amour !"},"content":{"rendered":"<blockquote><p><em>Big data<\/em>\u00a0: m\u00e9gadonn\u00e9es ou ensembles complexes de donn\u00e9es utilis\u00e9es pour prendre des d\u00e9cisions importantes.<br \/>\n<em>Small data<\/em> : petits indices indiquant les grandes tendances.<br \/>\nDonn\u00e9es hyper personnelles\u00a0: donn\u00e9es recueillies \u00e0 partir des signes sociaux.<\/p><\/blockquote>\n<p style=\"text-align: left;\"><em><strong>B\u00e2tir et stimuler les interactions, la fid\u00e9lit\u00e9 et la notori\u00e9t\u00e9 aupr\u00e8s des donateurs, des b\u00e9n\u00e9voles et du grand public, voil\u00e0 l\u2019objectif final de la collecte de donn\u00e9es.<\/strong><\/em><\/p>\n<p><strong>Retour en 1996<\/strong><\/p>\n<p>Revenons en 1996. L&rsquo;internet \u00e9tait tout beau tout nouveau et \u00ab La Toile \u00bb promettait de r\u00e9gler tous nos soucis d&rsquo;affaires. La quantit\u00e9 d&rsquo;information accessible y semblait infinie et le potentiel, illimit\u00e9. Que des lendemains radieux pour tous ! C&rsquo;\u00e9tait ce que nous croyions.<\/p>\n<p>Si votre organisme a plus de 20 ans d&rsquo;existence, vous n&rsquo;avez pas perdu une seconde au tournant du dernier si\u00e8cle pour recueillir toutes ces pr\u00e9cieuses donn\u00e9es sur vos donateurs, vos b\u00e9n\u00e9voles et le grand public. Mais c\u2019\u00e9tait un peu n\u2019importe quoi.<\/p>\n<p>Qui est \u00e0 bl\u00e2mer ? Le mot d&rsquo;ordre \u00e9tait de recueillir autant d&rsquo;information que possible. Celle-ci provenait de votre site web, de formulaires d&rsquo;inscription, d&rsquo;\u00e9v\u00e9nements publics, de campagnes de courriels ou postales, etc. Il fallait obtenir le plus de donn\u00e9es possibles, par tous les moyens. Il n&rsquo;y avait aucune r\u00e8gle de s\u00e9lection encore en vigueur. Bref, nous improvisions.<\/p>\n<p>De plus, ces donn\u00e9es \u00e9taient le plus souvent stock\u00e9es dans une base de donn\u00e9es sans protection (une simple feuille Excel) et sauv\u00e9e sur la disquette ou le PC de l&rsquo;adjoint administratif ou ex\u00e9cutif. Le dossier \u00e9tait mis \u00e0 jour de temps en temps (manuellement bien s\u00fbr) et tr\u00e8s probablement jamais utilis\u00e9 dans des situations concr\u00e8tes de communication. Au final, ce type de collecte de donn\u00e9es de mauvaise qualit\u00e9, p\u00e9rim\u00e9es et non pertinentes \u00e9tait du temps perdu. D\u00e9cevant sur toute la ligne.<\/p>\n<p><strong style=\"line-height: 1.7em;\">Et aujourd\u2019hui?<\/strong><\/p>\n<p>C&rsquo;est malheureux \u00e0 dire mais certains OSBL utilisent encore les m\u00eames techniques 20 ans plus tard. Ils sont submerg\u00e9s par une mer de donn\u00e9es et n&rsquo;ont vraiment aucune id\u00e9e comment les traiter. Ils accumulent des adresses de courriels provenant de diff\u00e9rents canaux (bulletins, m\u00e9dias sociaux, site web) et sont aux prises avec diff\u00e9rentes listes \u00e0 g\u00e9rer et \u00e0 comprendre, tout en manquant du savoir-faire pour consolider ces informations. Ces donn\u00e9es dites \u00ab\u00a0sales\u00a0\u00bb, ils les paient en perte de fid\u00e9lit\u00e9, en d\u00e9sengagement et en diminution des dons.<\/p>\n<p><strong><br \/>\nFamiliarisez-vous avec le terme suivant : \u00ab hygi\u00e8ne de donn\u00e9es \u00bb<br \/>\n<\/strong><\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-11588\" src=\"https:\/\/phil.ca\/wp-content\/uploads\/2016\/09\/Dirty-Data-new.png\" alt=\"Dirty-Data-Phil-Communications\" width=\"405\" height=\"389\" \/><\/p>\n<p>Une mauvaise hygi\u00e8ne des donn\u00e9es (des donn\u00e9es de mauvaise qualit\u00e9) cause le ph\u00e9nom\u00e8ne des donn\u00e9es sales, sympt\u00f4me r\u00e9current d\u2019une mauvaise gestion des donn\u00e9es. \u00a0Voici les types les plus courants de donn\u00e9es sales :<\/p>\n<ul>\n<li>Donn\u00e9es fausses : champs de valeur mal assortis aux donn\u00e9es (ex.: champ d&rsquo;\u00e2ge = 300)<\/li>\n<li>Donn\u00e9es impr\u00e9cises : les vieilles erreurs plates (typographiques, courriels et t\u00e9l\u00e9phones fautifs, etc.)<\/li>\n<li>Donn\u00e9es contradictoires : donn\u00e9es non v\u00e9rifi\u00e9es menant \u00e0 la redondance et aux contradictions<\/li>\n<li>Donn\u00e9es incompl\u00e8tes : valeurs manquantes dans un champ (ex.: l&rsquo;adresse de la maison est absente)<\/li>\n<li>Erreurs r\u00e9p\u00e9t\u00e9es : donn\u00e9es fautives r\u00e9p\u00e9t\u00e9es menant \u00e0 une mauvaise consolidation et \u00e0 des erreurs utilisateur.<\/li>\n<\/ul>\n<p>D\u2019autres types de donn\u00e9es peuvent aussi \u00eatre consid\u00e9r\u00e9s comme des donn\u00e9es sales :<\/p>\n<ul>\n<li>Donn\u00e9es fallacieuses<\/li>\n<li>Doublons<\/li>\n<li>Donn\u00e9es incorrectes<\/li>\n<li>Donn\u00e9es impr\u00e9cises<\/li>\n<li>Donn\u00e9es non int\u00e9gr\u00e9es<\/li>\n<li>Donn\u00e9es qui violent les r\u00e8gles d&rsquo;un organisme<\/li>\n<li>Donn\u00e9es sans formatage uniformis\u00e9<\/li>\n<li>Donn\u00e9es inexactement ponctu\u00e9es ou \u00e9crites<\/li>\n<\/ul>\n<p>La qualit\u00e9 des donn\u00e9es (ou hygi\u00e8ne des donn\u00e9es) devrait incorporer les m\u00e9thodologies qui assurent l&rsquo;int\u00e9grit\u00e9, la validit\u00e9, l&rsquo;uniformit\u00e9, et l&rsquo;exactitude de toute donn\u00e9e collig\u00e9e. \u00a0Sans ces processus, le ph\u00e9nom\u00e8ne des donn\u00e9es sales se produira presque toujours.<\/p>\n<p>Source : <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/definition\/1194\/dirty-data\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">https:\/\/www.techopedia.com\/definition\/1194\/dirty-data<\/a><\/p>\n<p><strong>Mais comment cela se traduit-il dans les OSBL et le secteur social en termes concrets ?<\/strong><\/p>\n<p>Quand un OSBL utilise des donn\u00e9es sales, ce processus :<\/p>\n<ul>\n<li>affecte l&rsquo;exactitude du profil du donateur<\/li>\n<li>limite l&rsquo;accessibilit\u00e9 \u00e0 l\u2019ensemble des donn\u00e9es<\/li>\n<li>g\u00eane la capacit\u00e9 de segmenter (ou de personnaliser) \u00e0 partir de l\u2019ensemble des donn\u00e9es<\/li>\n<li>produit des rapports inexacts<\/li>\n<li><span style=\"line-height: 1.7em;\">augmente le nombre de retours de courriel dans les campagnes marketing<\/span><\/li>\n<li><span style=\"line-height: 1.7em;\">diminue les dons \u00e0 long terme<\/span><\/li>\n<li>augmente le risque de pourriels dirig\u00e9s vers vos donateurs et le grand public<\/li>\n<li>\u00e9rode votre port\u00e9e aupr\u00e8s de la communaut\u00e9<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Alors comment votre organisme peut-il renverser la vapeur et transformer toute cette information en donn\u00e9es qui puissent \u00eatre facilement trouv\u00e9es, analys\u00e9es et utilis\u00e9es ?<\/strong><\/p>\n<p>Avec autant d&rsquo;outils et de logiciels disponibles, il n&rsquo;est pas \u00e9tonnant que l\u2019on se sente vite d\u00e9pass\u00e9\u2026 Lequel devriez-vous utiliser ? Lequel est le plus facile \u00e0 comprendre ? Lequel fera le plus grand impact et \u00e0 quel rythme ?<\/p>\n<p>Que vous choisissiez d&rsquo;y aller avec votre \u00e9quipe interne ou de demander l&rsquo;aide d\u2019un consultant, assurez-vous que la solution retenue puisse :<\/p>\n<ul>\n<li>avoir un impact positif imm\u00e9diat et notable en termes d&rsquo;hygi\u00e8ne des donn\u00e9es;<\/li>\n<li>accroitre l&rsquo;information en temps r\u00e9el et les d\u00e9tails historiques\u00a0: clients, personnel, produits, techniques et processus;<\/li>\n<li><span style=\"line-height: 1.7em;\">s\u2019appuyer sur des comp\u00e9tences solides en termes de nouvelles technologies telles que l&rsquo;analyse, la pr\u00e9vision et la mod\u00e9lisation;<\/span><\/li>\n<li><span style=\"line-height: 1.7em;\">\u00eatre mesur\u00e9e et adapt\u00e9e en fonction du volume, de la vitesse et des diff\u00e9rents types de donn\u00e9es tout en maintenant le tout valide et conforme.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>Source : <a href=\"https:\/\/blog.kissmetrics.com\/bad-data-cost\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">https:\/\/blog.kissmetrics.com\/bad-data-cost\/<\/a><\/p>\n<p>Au final, le co\u00fbt des donn\u00e9es sales n&rsquo;est pas seulement un probl\u00e8me de TI. C&rsquo;est une question qui affecte la stabilit\u00e9 de votre organisme \u00e0 court, \u00e0 moyen et \u00e0 long terme. Il s\u2019agit de la diff\u00e9rence entre r\u00e9aliser vos objectifs annuels de collecte de fonds ou pas.<\/p>\n<p><span style=\"line-height: 1.7em;\">La bonne nouvelle est que nous ne sommes plus en 1996 et que le secteur des TI s&rsquo;est d\u00e9velopp\u00e9 comme un secteur bien int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 la gestion d\u2019un OSBL.<\/span><\/p>\n<p>N&rsquo;est-il pas grand temps de donner \u00ab un peu d\u2019amour \u00bb \u00e0 vos donn\u00e9es ?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Big data\u00a0: m\u00e9gadonn\u00e9es ou ensembles complexes de donn\u00e9es utilis\u00e9es pour prendre des d\u00e9cisions importantes. Small data : petits indices indiquant les grandes tendances. Donn\u00e9es hyper personnelles\u00a0: donn\u00e9es recueillies \u00e0 partir des signes sociaux. B\u00e2tir et stimuler les interactions, la fid\u00e9lit\u00e9 et la notori\u00e9t\u00e9 aupr\u00e8s des donateurs, des b\u00e9n\u00e9voles et du grand public, voil\u00e0 l\u2019objectif final de la collecte de donn\u00e9es. Retour en 1996 Revenons en 1996. L&rsquo;internet \u00e9tait tout beau tout nouveau et \u00ab La Toile \u00bb promettait de r\u00e9gler tous nos soucis d&rsquo;affaires. La quantit\u00e9 d&rsquo;information accessible y semblait infinie et le potentiel, illimit\u00e9. Que des lendemains radieux pour tous ! C&rsquo;\u00e9tait ce que nous croyions. Si votre organisme a plus de 20 ans d&rsquo;existence, vous n&rsquo;avez pas perdu une seconde au tournant du dernier si\u00e8cle pour recueillir toutes ces pr\u00e9cieuses donn\u00e9es sur vos donateurs, vos b\u00e9n\u00e9voles et le grand public. Mais c\u2019\u00e9tait un peu n\u2019importe quoi. Qui est \u00e0 bl\u00e2mer ? Le mot d&rsquo;ordre \u00e9tait de recueillir autant d&rsquo;information que possible. Celle-ci provenait de votre site web, de formulaires d&rsquo;inscription, d&rsquo;\u00e9v\u00e9nements publics, de campagnes de courriels ou postales, etc. Il fallait obtenir le plus de donn\u00e9es possibles, par tous les moyens. Il n&rsquo;y avait aucune r\u00e8gle de s\u00e9lection encore en vigueur. Bref, nous improvisions. De plus, ces donn\u00e9es \u00e9taient le plus souvent stock\u00e9es dans une base de donn\u00e9es sans protection (une simple feuille Excel) et sauv\u00e9e sur la disquette ou le PC de l&rsquo;adjoint administratif ou ex\u00e9cutif. Le dossier \u00e9tait mis \u00e0 jour de temps en temps (manuellement bien s\u00fbr) et tr\u00e8s probablement jamais utilis\u00e9 dans des situations concr\u00e8tes de communication. Au final, ce type de collecte de donn\u00e9es de mauvaise qualit\u00e9, p\u00e9rim\u00e9es et non pertinentes \u00e9tait du temps perdu. D\u00e9cevant sur toute la ligne. Et aujourd\u2019hui? C&rsquo;est malheureux \u00e0 dire mais certains OSBL utilisent encore les m\u00eames techniques 20 ans plus tard. Ils sont submerg\u00e9s par une mer de donn\u00e9es et n&rsquo;ont vraiment aucune id\u00e9e comment les traiter. Ils accumulent des adresses de courriels provenant de diff\u00e9rents canaux (bulletins, m\u00e9dias sociaux, site web) et sont aux prises avec diff\u00e9rentes listes \u00e0 g\u00e9rer et \u00e0 comprendre, tout en manquant du savoir-faire pour consolider ces informations. Ces donn\u00e9es dites \u00ab\u00a0sales\u00a0\u00bb, ils les paient en perte de fid\u00e9lit\u00e9, en d\u00e9sengagement et en diminution des dons. Familiarisez-vous avec le terme suivant : \u00ab hygi\u00e8ne de donn\u00e9es \u00bb Une mauvaise hygi\u00e8ne des donn\u00e9es (des donn\u00e9es de mauvaise qualit\u00e9) cause le ph\u00e9nom\u00e8ne des donn\u00e9es sales, sympt\u00f4me r\u00e9current d\u2019une mauvaise gestion des donn\u00e9es. \u00a0Voici les types les plus courants de donn\u00e9es sales : Donn\u00e9es fausses : champs de valeur mal assortis aux donn\u00e9es (ex.: champ d&rsquo;\u00e2ge = 300) Donn\u00e9es impr\u00e9cises : les vieilles erreurs plates (typographiques, courriels et t\u00e9l\u00e9phones fautifs, etc.) Donn\u00e9es contradictoires : donn\u00e9es non v\u00e9rifi\u00e9es menant \u00e0 la redondance et aux contradictions Donn\u00e9es incompl\u00e8tes : valeurs manquantes dans un champ (ex.: l&rsquo;adresse de la maison est absente) Erreurs r\u00e9p\u00e9t\u00e9es : donn\u00e9es fautives r\u00e9p\u00e9t\u00e9es menant \u00e0 une mauvaise consolidation et \u00e0 des erreurs utilisateur. D\u2019autres types de donn\u00e9es peuvent aussi \u00eatre consid\u00e9r\u00e9s comme des donn\u00e9es sales : Donn\u00e9es fallacieuses Doublons Donn\u00e9es incorrectes Donn\u00e9es impr\u00e9cises Donn\u00e9es non int\u00e9gr\u00e9es Donn\u00e9es qui violent les r\u00e8gles d&rsquo;un organisme Donn\u00e9es sans formatage uniformis\u00e9 Donn\u00e9es inexactement ponctu\u00e9es ou \u00e9crites La qualit\u00e9 des donn\u00e9es (ou hygi\u00e8ne des donn\u00e9es) devrait incorporer les m\u00e9thodologies qui assurent l&rsquo;int\u00e9grit\u00e9, la validit\u00e9, l&rsquo;uniformit\u00e9, et l&rsquo;exactitude de toute donn\u00e9e collig\u00e9e. \u00a0Sans ces processus, le ph\u00e9nom\u00e8ne des donn\u00e9es sales se produira presque toujours. Source : https:\/\/www.techopedia.com\/definition\/1194\/dirty-data Mais comment cela se traduit-il dans les OSBL et le secteur social en termes concrets ? Quand un OSBL utilise des donn\u00e9es sales, ce processus : affecte l&rsquo;exactitude du profil du donateur limite l&rsquo;accessibilit\u00e9 \u00e0 l\u2019ensemble des donn\u00e9es g\u00eane la capacit\u00e9 de segmenter (ou de personnaliser) \u00e0 partir de l\u2019ensemble des donn\u00e9es produit des rapports inexacts augmente le nombre de retours de courriel dans les campagnes marketing diminue les dons \u00e0 long terme augmente le risque de pourriels dirig\u00e9s vers vos donateurs et le grand public \u00e9rode votre port\u00e9e aupr\u00e8s de la communaut\u00e9 Alors comment votre organisme peut-il renverser la vapeur et transformer toute cette information en donn\u00e9es qui puissent \u00eatre facilement trouv\u00e9es, analys\u00e9es et utilis\u00e9es ? Avec autant d&rsquo;outils et de logiciels disponibles, il n&rsquo;est pas \u00e9tonnant que l\u2019on se sente vite d\u00e9pass\u00e9\u2026 Lequel devriez-vous utiliser ? Lequel est le plus facile \u00e0 comprendre ? Lequel fera le plus grand impact et \u00e0 quel rythme ? Que vous choisissiez d&rsquo;y aller avec votre \u00e9quipe interne ou de demander l&rsquo;aide d\u2019un consultant, assurez-vous que la solution retenue puisse : avoir un impact positif imm\u00e9diat et notable en termes d&rsquo;hygi\u00e8ne des donn\u00e9es; accroitre l&rsquo;information en temps r\u00e9el et les d\u00e9tails historiques\u00a0: clients, personnel, produits, techniques et processus; s\u2019appuyer sur des comp\u00e9tences solides en termes de nouvelles technologies telles que l&rsquo;analyse, la pr\u00e9vision et la mod\u00e9lisation; \u00eatre mesur\u00e9e et adapt\u00e9e en fonction du volume, de la vitesse et des diff\u00e9rents types de donn\u00e9es tout en maintenant le tout valide et conforme. Source : https:\/\/blog.kissmetrics.com\/bad-data-cost\/ Au final, le co\u00fbt des donn\u00e9es sales n&rsquo;est pas seulement un probl\u00e8me de TI. C&rsquo;est une question qui affecte la stabilit\u00e9 de votre organisme \u00e0 court, \u00e0 moyen et \u00e0 long terme. Il s\u2019agit de la diff\u00e9rence entre r\u00e9aliser vos objectifs annuels de collecte de fonds ou pas. La bonne nouvelle est que nous ne sommes plus en 1996 et que le secteur des TI s&rsquo;est d\u00e9velopp\u00e9 comme un secteur bien int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 la gestion d\u2019un OSBL. N&rsquo;est-il pas grand temps de donner \u00ab un peu d\u2019amour \u00bb \u00e0 vos donn\u00e9es ?<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[32,55,57,58],"tags":[],"class_list":["post-11604","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-articles-fr","category-collecte-de-fonds","category-planification-a-but-non-lucratif","category-technologie-a-but-non-lucratif"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/phil.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11604","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/phil.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/phil.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/phil.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/phil.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11604"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/phil.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11604\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":50441,"href":"https:\/\/phil.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11604\/revisions\/50441"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/phil.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11604"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/phil.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11604"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/phil.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11604"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}