Statistique Canada continue de mettre en œuvre des outils et des méthodes de pointe pour le traitement, l'intégration et l'analyse des données. Cela étant dit, que faisons-nous avec vos données? Comment les transformons-nous en renseignements utiles sur l'économie, la société et l'environnement du Canada? En termes simples, les données représentent l'élément clé de l'amélioration des programmes et de l'augmentation de l'efficacité des services. De plus, grâce à ces renseignements précieux, les décideurs peuvent améliorer les politiques pour mieux répondre aux besoins de tous les Canadiens et Canadiennes.
C'est la raison pour laquelle l'organisme combine des données dans la mesure du possible en vue de :
- réduire le nombre de questions auxquelles les personnes doivent répondre dans le cadre des enquêtes, ce qui simplifie les processus en vue de mieux servir la population canadienne, tout en économisant du temps et de l'argent;
- réutiliser les données existantes, que Statistique Canada a déjà recueillies;
- recycler les données existantes de Statistique Canada, en les combinant avec des données provenant de sources tierces.
En savoir plus
Recherche délibérative avec participation du public sur les données administratives et le couplage des données
Apprenez-en davantage sur les points de vue des Canadiens au sujet de l'utilisation des données administratives couplées. Ce rapport décrit les conditions dans lesquelles le public canadien juge acceptable l'utilisation du couplage des données.
Combiner les données de façon sécuritaire pour enrichir nos connaissances
Apprenez-en davantage sur la façon dont nous réduisons le fardeau des Canadiennes et des Canadiens en réutilisant les données existantes
Couplage de microdonnées
Informez-vous sur la façon dont Statistique Canada maximise l'utilisation des renseignements existants en couplant différents fichiers et différentes variables.
Environnement de couplage de données sociales
Informez-vous sur la façon dont Statistique Canada favorise les nouvelles pratiques d'intégration des données pour obtenir des résultats plus rapides à des coûts moins élevés.
