Pourquoi les données peuvent-elles être trompeuses?

Voilà pourquoi il ne faut pas avoir une confiance totale en ses données.

Pourquoi ne pas faire entièrement confiance aux données

Chaque jour, nous prenons des décisions basées sur différentes données afin de ne pas devoir les fonder sur l’intuition. Ainsi, nous partons du principe que nous prenons la bonne décision. Étant donné que nous nous appuyons fortement sur les données sous-jacentes, il est important de savoir que les données peuvent être trompeuses, en particulier lorsque nous prenons des décisions importantes qui peuvent entraîner des conséquences considérables pour notre entreprise. Si les résultats de l’analyse sont inexacts ou erronés, ils peuvent conduire à des décisions incorrectes, qui à leur tour peuvent entraîner des pertes financières, une mauvaise réputation, la perte de clients ou même des litiges juridiques. En outre, des résultats d’analyse de données erronés peuvent également saper la confiance dans la capacité d’une entreprise à analyser des données et peuvent donc avoir un impact négatif sur les résultats de l’entreprise. Il est donc essentiel d’être conscient que les données peuvent parfois être trompeuses et de prendre les mesures appropriées pour s’assurer que les résultats de l’analyse sont toujours fiables et exacts.

Pourquoi les données peuvent-elles être trompeuses?

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les données peuvent être trompeuses:

1. Données erronées:

Si les données introduites dans la solution BI sont erronées, cela peut conduire à des conclusions incorrectes. Plusieurs facteurs peuvent être à l’origine de ce phénomène:

• Qualité des données: Si la qualité des données n’est pas élevée, les données utilisées peuvent être incorrectes, incomplètes ou incohérentes. Pour savoir pourquoi cela peut se produire et comment une bonne gestion de la qualité des données permet de garantir une qualité élevée des données, lisez l’article « Gestion de la qualité des données ».
• L’actualité: Si les données sur lesquelles l’analyse est basée sont obsolètes, l’analyse ne peut pas refléter les conditions actuelles du marché ou les changements dans l’industrie, ce qui peut conduire à des résultats erronés et réduire la pertinence des analyses et des données antérieures.
• Source de données: Si les sources de données utilisées ne sont pas bonnes, les analyses de votre système de BI peuvent également être erronées. Par exemple, des données saisies manuellement ou combinées à partir de différentes sources peuvent être incorrectes, incomplètes ou incohérentes. Par ailleurs, si les sources de données ne sont pas correctement reliées, les analyses peuvent être biaisées. C’est le cas, par exemple, si vous souhaitez analyser les pays d’où viennent la plupart de vos clients, mais que vous ne gérez pas systématiquement le pays dans votre CRM lorsque vous créez des données sur les clients, de sorte que la source de données est inadéquate. Il est donc important de s’assurer que les données proviennent d’une source fiable.

2. Mauvaise collecte de données:

Si les techniques d’analyse utilisées lors de la collecte des données sont incorrectes ou ne sont pas appliquées correctement, les résultats peuvent être biaisés. Par exemple, un mauvais choix de méthodes statistiques ou une interprétation inadéquate des résultats peuvent conduire à des conclusions erronées. L’absence de validation peut également poser un problème, car elle ne permet pas de s’assurer que les méthodes d’analyse ou les algorithmes ont été correctement appliqués et que les résultats sont plausibles et compréhensibles. Cela peut se produire, par exemple, si vous réalisez une enquête mais que vous ne tenez pas compte de tous les facteurs pertinents, que vous posez les mauvaises questions ou que vous ne définissez pas clairement les options de réponse. Cela influe sur les résultats de l’enquête, de sorte que le résultat n’est pas correct. Il est également possible que la méthode d’analyse soit influencée par des préjugés inconscients au préalable, de sorte que les résultats de l’analyse sont incorrects.

3. Biais de sélection:

Si les données utilisées pour une analyse ne sont pas représentatives, cela peut entraîner un biais. Il en va de même si les données ne sont pas suffisantes pour représenter correctement la question ou le problème. C’est le cas, par exemple, si vous recueillez des avis sur un produit sur une plateforme spécifique qui est principalement utilisée par un segment particulier de vos clients. Dans ce cas, les avis ne sont pas représentatifs de l’opinion de tous vos clients. L’image que vous obtenez grâce aux avis est donc faussée.

4. Biais de traitement:

Si les données ne sont pas traitées correctement, cela peut également entraîner des biais. Par exemple, si vous collectez des données pour connaître le niveau de revenu de vos clients mais que vous définissez mal les limites supérieures et inférieures du revenu, les résultats de l’analyse peuvent refléter une image faussée.

5. Interprétation erronée:

Interpréter correctement les données disponibles et tirer des conclusions correctes est une tâche difficile. Si la personne qui effectue l’analyse ne dispose pas d’une expertise ou d’une compréhension suffisante des données sous-jacentes, des erreurs peuvent rapidement se produire. Par exemple, la plupart des clients seront tentés de donner un avis en ligne sur votre entreprise ou votre produit s’ils ne sont pas satisfaits de la performance. Si vous n’en êtes pas informé, vous pourriez conclure des avis négatifs que la majorité de vos clients sont insatisfaits, même si ce n’est pas le cas.

6. Fausses hypothèses:

Si les hypothèses sous-jacentes à l’analyse sont incorrectes, les résultats peuvent également être biaisés. Par exemple, des hypothèses erronées sur les conditions du marché ou les besoins des clients peuvent vous amener à penser que les clients n’achèteraient pas votre produit si une certaine caractéristique était absente. Or, les clients peuvent trouver cette caractéristique inutile ou acheter votre produit pour d’autres raisons.

7. Représentation déconnectée:

Si des données liées les unes aux autres sont analysées de manière déconnectée, cela peut également conduire à une vision déformée de la réalité. Par exemple, il est bien connu que les lapins de Pâques en chocolat sont populaires deux mois avant Pâques. Cependant, comme Pâques n’a pas lieu à la même date chaque année, une vision pure des ventes de lapins en chocolat déconnectée des dates des fêtes pourrait prêter à confusion. Les données montreraient une augmentation des ventes au printemps et une chute soudaine des ventes à un moment donné, mais la raison de cette chute ne serait pas compréhensible dans ce cas.

8. Application défectueuse:

Si la solution BI n’est pas utilisée dans le but pour lequel elle a été développée, cela peut également conduire à des résultats incorrects. Par exemple, si vous utilisez une solution développée pour l’analyse financière afin d’évaluer les performances de votre production, il se peut que toutes les données pertinentes ne soient pas prises en compte, ce qui entraîne des résultats d’analyse erronés.

Que faire pour éviter ces erreurs?

Pour éviter les erreurs ci-dessus lors de l’utilisation de solutions de BI, des mesures appropriées peuvent être prises:

1. Qualité élevée des données:

Il est important pour les entreprises de s’assurer que les données introduites dans la solution BI sont propres et exactes. Pour ce faire, il convient d’effectuer des contrôles de qualité et d’examiner en permanence l’exhaustivité et l’exactitude des données. Il faut également éviter d’utiliser des données obsolètes ou des données provenant de sources peu fiables.

2. Collecte correcte des données:

Il est également important que les données utilisées pour l’analyse soient représentatives. Par conséquent, réfléchissez bien à l’endroit et à la manière dont vous souhaitez collecter les données, ainsi qu’aux données ou facteurs pertinents. Validez également les données, par exemple en utilisant des échantillons représentatifs. Lors de la sélection des données, assurez-vous qu’elles sont pertinentes par rapport à votre question ou à votre problème.

3. Un traitement correct:

Le traitement correct des données peut être obtenu grâce à des procédures normalisées et à la vérification des résultats pour détecter les erreurs logiques.

4. Interprétation correcte:

Il peut être très difficile d’interpréter correctement les données disponibles. Il convient donc de s’assurer que les personnes qui analysent et interprètent vos données sont suffisamment formées. Par ailleurs, les hypothèses formulées au cours de l’analyse doivent être soigneusement étudiées et documentées afin de pouvoir être retrouvées à tout moment. Si des hypothèses erronées sont formulées, elles seront rapidement identifiées et l’analyse pourra être corrigée. Il convient également d’éviter de consulter des ensembles de données connexes de manière déconnectée.

5. Utilisation prévue:

Il est important qu’une solution de BI soit utilisée uniquement dans le but pour lequel elle a été développée. Pour ce faire, les utilisateurs doivent être formés de manière adéquate. Si vous décidez initialement d’utiliser votre solution de BI dans un but spécifique mais que vous souhaitez l’utiliser à d’autres fins par la suite, le logiciel doit être adapté pour refléter avec précision toutes les données pertinentes.

Conclusion

Suivant la devise « ne jamais faire confiance à une statistique que l’on n’a pas manipulée soi-même », les données contenues dans les solutions de veille stratégique peuvent parfois être trompeuses. Les décisions prises en fonction de ces données pouvant entraîner des conséquences considérables, il est important d’être vigilant à cet égard et de prendre des mesures pour garantir la fiabilité des résultats de l’analyse. Malgré les défis possibles, l’analyse des données et l’utilisation d’un logiciel de BI tel que myPARM BI^act sont très utiles et constituent une partie importante d’une stratégie d’entreprise réussie.
Il est également possible et judicieux d’utiliser un logiciel BI tel que myPARM BI^act pour vérifier et visualiser la qualité des données existantes. Par exemple, des données incomplètes ou incorrectes, ainsi que des incohérences concernant les liens logiques et les dépendances, peuvent être affichées directement dans un tableau de bord.

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