La pandémie de COVID-19 a conduit à une explosion de la recherche utilisant des ensembles de données du secteur privé pour mesurer la dynamique des entreprises et l'emploi en temps réel. Plusieurs questions restent posées quant à la représentativité de ces ensembles de données et à la manière de distinguer les créations et les fermetures d'entreprises du roulement de l'échantillon - c'est-à-dire l'entrée dans l'échantillon d'entreprises déjà en activité et la sortie de l'échantillon d'entreprises qui continuent à fonctionner. Cet article propose de nouvelles méthodes pour résoudre ces problèmes et les applique au cas de Homebase, un ensemble de données en temps réel composé principalement de petites entreprises du secteur des services qui a été largement utilisé dans la littérature pour étudier les effets de la pandémie. Nous apparions les établissements présents dans les données de Homebase avec des informations sur l'activité commerciale provenant de Safegraph, Google et Facebook afin d'évaluer la représentativité des données et d'estimer la probabilité de fermetures et de créations d'entreprises parmi les sorties et les entrées de l'échantillon. Nous exploitons ensuite la haute fréquence et le détail géographique des données pour étudier si les petites entreprises du secteur des services ont été plus durement touchées par la pandémie que les grandes entreprises, et analyser les effets du programme de prêts d’urgence (Paycheck Protection Program, PPP) sur la survie et l’emploi des petites entreprises. Nous constatons que nos estimations en temps réel de la dynamique et de l'emploi des petites entreprises pendant la pandémie sont remarquablement représentatives et correspondent étroitement aux résultats obtenus à partir de données administratives qui sont devenues disponibles récemment. La distinction entre les fermetures et les créations d'entreprises et le renouvellement de l'échantillon est essentielle pour ces résultats. Nous constatons également que si l'emploi des petites entreprises s'est contracté plus fortement au début de la pandémie que celui des grandes entreprises, il s'est également rétabli plus rapidement par la suite. Par ailleurs, nos estimations suggèrent que le déploiement rapide des prêts du PPP a considérablement atténué les effets négatifs de la pandémie sur l'emploi. Les fermetures et créations d'entreprises sont un facteur clé pour ces deux résultats, soulignant ainsi l'importance de corriger correctement le taux de rotation de l'échantillon.