Image montrant un code informatique descendant en plusieurs couleurs.<\/span><\/span>Parfois, les réponses aux questions sur la qualité des données sont facilement disponibles. Nous pouvons discuter des fournisseurs de données fiables, proposer des idées pour les flux de travail de traitement ou de nettoyage des données, décrire les métadonnées, ou référencer des jeux de données standards de l'industrie. Cependant, lorsque nous réfléchissons un peu plus profondément à cette question, nous trouvons souvent qu'il est difficile d'y répondre.<\/P>La question, où puis-je trouver de bonnes données<\/EM> est difficile à répondre car elle dépend d'un ensemble entièrement différent de questions liées à notre projet : que voulons-nous faire avec les données, comment voulons-nous les présenter, à qui allons-nous les présenter, quand devons-nous terminer, etc. En bref, la réponse à ces questions dépend des considérations du projet : nous devons définir une vision, un périmètre, un budget, un public et un calendrier pour notre projet avant de plonger dans les données.<\/P>Supposons que nous ayons des réponses aux questions au niveau du projet et tournons notre attention vers les principes qui guident notre recherche de données, en particulier comment utiliser les métadonnées et choisir des données qui répondent à nos besoins.<\/P>Les données comme matériau<\/H2>ArcGIS Pro est une boîte à outils qui nous offre une gamme incroyable d'outils pour effectuer des opérations sur et avec les données. En d'autres termes, si notre SIG est l'outil, alors les données sont le matériau avec lequel nous travaillons. Les outils de géotraitement, d'édition et de conception cartographique que nous avons dans notre SIG nous permettent de créer, modifier, moduler et représenter les données de manière unique qui nous permet de raconter une histoire sur les phénomènes spatiaux. L'objectif est d'utiliser ces données pour informer les décisions que nous prenons pour nous-mêmes, nos organisations et le monde au sens large.
Image clipart représentant un marteau posé sur une clé.<\/span><\/span><\/P>Cependant, toutes les données ne sont pas créées égales. Parfois, le jeu de données dont nous avons besoin<\/EM> n'existe pas. D'autres fois il peut être au mauvais format ou obsolète. Peut-être contient-il les mauvais attributs ou couvre-t-il un emplacement différent de celui dont nous avons besoin. Nous pouvons trouver un jeu de données provenant d'un excellent fournisseur de données, et découvrir plus tard qu'il contient des limitations d'utilisation qui nous empêchent de l'utiliser pour répondre à notre question spatiale.<\/P>Dans ce sens, on peut penser aux données comme à l'analogue des matériaux avec lesquels travaille un charpentier : comme le bois, les fixations et la colle qui ensemble composent un objet tel qu'une table.<\/P>Une erreur que nous faisons en tant qu'analystes SIG est de rassembler tout matériau qui pourrait<\/EM> être pertinent pour un projet donné sans identifier pourquoi<\/EM> nous en avons besoin, comment<\/EM> il sera utilisé et quel<\/EM> but il sert. Ce serait comme si un charpentier courait au magasin de bricolage pour acheter du bois, de la colle, des clous et des vis de toutes tailles, types et formes sans comprendre ce que son client veut.<\/P>Considérations du Projet<\/H2>
Image montrant un public assis lors d'une conférence.<\/span><\/span>Tout d'abord, lorsque nous recherchons des données, nous devons comprendre la vision, le périmètre, le budget, le public et les délais impliqués pour notre projet<\/EM>. Que livrerons-nous ? À qui le livrerons-nous ? Avons-nous des contraintes financières qui limitent les données que nous pouvons acheter ? Avons-nous des délais courts qui limitent la quantité de traitement ou d'édition que nous pouvons effectuer ? Comment maintiendrons-nous nos livrables après la fin du projet, ou si nous devons maintenir nos livrables du tout ? En trouvant des réponses à ce genre de questions, nous nous préparons à rationaliser les processus de collecte et de nettoyage des données.<\/P>Maintenant, parce qu'il y a tellement de fournisseurs de données dans différents secteurs et industries, ce post ne plongera pas dans des fournisseurs spécifiques. Je suppose que vous savez où trouver les données dont vous avez besoin pour travailler. <\/P>Au lieu de cela, nous utiliserons le scénario suivant : nous avons identifié deux jeux de données que nous pourrions utiliser dans notre projet. Ils proviennent de fournisseurs en qui nous avons confiance, mais nous devons encore savoir lequel utiliser.<\/P>Vérifiez les Métadonnées<\/H3>Peu importe quelles sont les données, nous devrions toujours <\/EM>regarder d'abord l'enregistrement des métadonnées.<\/P>Un bon enregistrement des métadonnées<\/A> nous dira beaucoup<\/EM> d'informations : quand le jeu de données a été créé ; quand il a été mis à jour pour la dernière fois ; quelle est la référence spatiale ; quelle est la précision du jeu de données et à quel niveau de détail ; si les données ont des limitations d'utilisation légalement contraignantes ; et quels attributs il possède.<\/P>L'utilisation des enregistrements de métadonnées aide à affiner notre recherche de données et à comprendre comment les données contribueront à notre projet.<\/P>Disons que les métadonnées sur nos deux jeux de données ont une bonne attribution et que nous pensons qu'il serait possible d'utiliser l'un ou l'autre. Que faisons-nous ensuite ?<\/P>
