Chapitre 1 : Généralités sur l’archivage des données statistiques
1. Présentation de la notion d’archivage
Dans le domaine statistique, l’archivage désigne l’ensemble des actions mises en place pour organiser, documenter, préserver et rendre accessible les données produites par les opérations statistiques (enquêtes, recensements, études, etc.).
L’archivage ne se limite pas à la simple conservation de fichiers. Il englobe également la structuration des métadonnées, c’est-à-dire toutes les informations permettant de comprendre, d’interpréter et de réutiliser correctement les données : objectifs de l’enquête, méthodologie, instruments de collecte, traitements effectués, niveaux de qualité, dictionnaires de variables, etc.
Il convient de distinguer deux formes d’archivage :
Archivage physique : il concerne la conservation matérielle des documents originaux liés à l’enquête (questionnaires papier, rapports imprimés, supports de saisie, etc.). Cette forme, bien que traditionnelle, présente des limites en termes d’accessibilité, de pérennité et de diffusion.
Archivage numérique : il fait référence à la gestion électronique des données et métadonnées. Grâce à des standards comme le DDI (Data Documentation Initiative), il est aujourd’hui possible de documenter les enquêtes de manière structurée, interopérable et durable, facilitant leur exploitation future.
L’archivage numérique s’appuie sur des pratiques de documentation normalisée, dont le standard DDI constitue la référence internationale. Le DDI permet de :
représenter les métadonnées de manière hiérarchisée et lisible par les machines ;
assurer une compatibilité avec les logiciels et plateformes de diffusion (comme Nesstar, NADA) ;
garantir une transparence méthodologique et une traçabilité complète du cycle de vie des données.
2. Objectifs de l’archivage dans les systèmes statistiques
L’archivage des données statistiques revêt une importance stratégique dans les systèmes d’information nationaux et internationaux. Il répond à plusieurs objectifs fondamentaux :
a. Pérenniser les données
Les opérations statistiques sont coûteuses et souvent ponctuelles. Il est donc essentiel de préserver durablement les données collectées, afin qu’elles puissent servir pour des comparaisons temporelles, des études longitudinales, ou tout simplement pour mémoire institutionnelle.
b. Faciliter l’accès aux données
L’archivage numérique permet de centraliser et structurer les données produites, tout en facilitant leur mise à disposition auprès de divers publics : chercheurs, étudiants, institutions, journalistes, décideurs, etc. Cela participe à la démocratisation de l’information statistique.
c. Garantir la transparence et la réutilisation
Une enquête documentée selon les standards permet à tout utilisateur de comprendre comment les données ont été produites, avec quelles méthodes, et dans quelles limites. Cette transparence est gage de confiance et permet une réutilisation rigoureuse et éthique des données.
d. Assurer la traçabilité méthodologique
Grâce à une documentation détaillée, l’archivage garantit que l’on peut retracer tout le processus de production des données : de la conception du questionnaire jusqu’au traitement final. Cette traçabilité est essentielle pour la reproduction des analyses, les audits de qualité et la capitalisation des savoir-faire.
3. Présentation de Nesstar Publisher
Nesstar Publisher est un logiciel de documentation de données qui permet de créer des métadonnées conformes au standard DDI. Il constitue l’un des outils les plus utilisés pour préparer les fichiers d’archives destinés à être publiés sur des plateformes comme NADA. Il fonctionne principalement comme un éditeur de métadonnées, dans lequel on peut importer un fichier de données (généralement au format .sav, .dta, .csv) et y associer des informations descriptives détaillées.
Fonctions clés de Nesstar Publisher :
Description des variables (noms, libellés, modalités, formats) ;
Ajout des métadonnées de haut niveau : titre, producteur, résumé, objectifs, univers, période de collecte, méthodes d’échantillonnage, poids, etc. ;
Organisation des sections du questionnaire ;
Création de la structure hiérarchique du projet d’enquête.
Une fois la documentation finalisée, Nesstar Publisher permet de générer un fichier XML au format DDI, prêt à être importé dans la plateforme NADA.
Intérêt pour l’archivage :
Normalisation de la documentation des enquêtes ;
Réduction des erreurs d’interprétation grâce à une description complète ;
Préparation à la diffusion en ligne rapide et conforme aux bonnes pratiques.
4. Présentation de la plateforme NADA
Le Networked Access to Data Archives (NADA) est une plateforme web développée par la Banque mondiale, destinée à la gestion, la publication et la diffusion des données statistiques issues d’enquêtes, de recensements ou de bases administratives.
Elle repose sur le standard DDI et offre une interface conviviale pour les utilisateurs qui souhaitent rechercher, consulter ou télécharger des ensembles de données documentées.
Principales fonctionnalités de NADA :
Publication centralisée des enquêtes : chaque opération statistique est présentée avec sa fiche descriptive complète, ses métadonnées, et les fichiers de données ou de documentation associés.
Navigation et recherche avancées : les utilisateurs peuvent effectuer des recherches par mots-clés, thèmes, producteurs, années, pays, etc.
Contrôle d’accès : les administrateurs peuvent définir les niveaux d’accès aux données (ouvertes, restreintes, confidentielles), permettant ainsi une diffusion maîtrisée selon les règles de confidentialité en vigueur.
Référencement et citation : chaque enquête dispose d’un identifiant unique (IDNO), facilitant sa référence académique et son suivi dans les bases de données scientifiques.
Avantages pour les systèmes statistiques :
Valorisation des données produites par les institutions nationales ;
Amélioration de la visibilité des enquêtes auprès des chercheurs et du public ;
Renforcement de la transparence et de la qualité de la documentation statistique.