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Les données institutionnelles, souvent trop lentes, peinent à suivre le rythme
Les données dérivées apparaissent alors comme une solution.
Issues du fonctionnement de services (données hospitalières, de géolocalisation, etc.), elles sont détournées de leur usage initial à des fins d'observation. L'Institut Paris Region a ainsi exploré les données de réexpédition de courrier du Groupe La Poste pour analyser les mobilités résidentielles en Île-de-France
Issues du fonctionnement de services (données hospitalières, de géolocalisation, etc.), elles sont détournées de leur usage initial à des fins d'observation. L'Institut Paris Region a ainsi exploré les données de réexpédition de courrier du Groupe La Poste pour analyser les mobilités résidentielles en Île-de-France
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Cependant, prudence ! Ces données doivent être manipulées avec expertise
L'exactitude, la cohérence, la complétude, la validité, la fiabilité, la pertinence et l'intégrité sont autant de critères à vérifier. Des incohérences peuvent survenir, nécessitant un dialogue constant avec le fournisseur. L'Institut a ainsi dû recentrer son analyse sur les départs d'Île-de-France, après avoir constaté une moins bonne représentativité des arrivées
L'alliance entre statistiques institutionnelles et données dérivées est donc essentielle.
Les agences d'urbanisme, par leur double expertise (données et thématiques) et leur capacité à capitaliser les retours d'expérience, jouent un rôle clé dans cette démarche.
Trois grands types de données
Données de référence : produites par des institutions de la statistique publique pour mener des études en vue de planifier ou d’évaluer une politique. À titre d’exemple, le recensement de la population, initialement à visée fiscale et militaire, a désormais pour vocation l’observation des territoires afin d’éclairer les enjeux d’aménagement et, plus particulièrement, d’orienter et de suivre les politiques publiques qui y sont déployées.
Données d’observation : issues d’enquêtes ou de sondages, elles répondent à des questionnements spécifiques portant, par exemple, sur les comportements, opinions, attitudes, aspirations, ou tout autre dimension du vécu. Procédant par échantillonnage, elles ne permettent pas une vision exhaustive, ni des approches territoriales très fines.
Données dérivées : dans un contexte d’informatisation et de digitalisation croissant, de plus en plus de données sont produites en lien avec le pilotage ou la mise en œuvre de services. Ces données peuvent être détournées de leur usage initial à des fins d’observation ou de recherche. Exemple : les données hospitalières, initialement constituées pour réaliser un contrôle de gestion, permettent aujourd’hui d’alimenter la connaissance sur l’accès et la consommation de soins.
