Pourquoi les données peuvent être trompeuses

C'est pour ces raisons que vous ne devriez pas vous fier entièrement à vos données

De nombreuses entreprises sont à la recherche de données aussi complètes que possible et utilisent des solutions de Business Intelligence (BI) pour les analyser et prendre des décisions. Mais savez-vous que les données peuvent parfois mentir ? Oui, vous avez bien lu : les données peuvent être trompeuses et conduire ainsi à des décisions erronées. Nous vous expliquons pourquoi et comment les données peuvent mentir, ainsi que les mesures que vous pouvez prendre pour vous assurer que votre solution de BI fournit des résultats fiables et précis.

Pourquoi ne pas faire entièrement confiance aux données

Chaque jour, nous prenons des décisions qui s’appuient sur différentes données. Nous agissons ainsi pour ne pas avoir à prendre ces décisions à l’instinct, et parce que nous partons du principe que nous prenons ainsi la bonne décision. Comme nous nous appuyons ainsi fortement sur les données sous-jacentes, il est important de prendre conscience que les données peuvent être trompeuses lorsque nous prenons, sur la base d’analyses de données, des décisions importantes susceptibles d’avoir des répercussions considérables sur notre entreprise. Si les résultats de l’analyse sont imprécis ou erronés, ils peuvent conduire à des décisions erronées, qui peuvent à leur tour entraîner des pertes financières, une atteinte à la réputation, la perte de clients, voire des litiges. De plus, des résultats d’analyse erronés peuvent également nuire à la confiance dans les capacités d’analyse d’une entreprise et, par conséquent, avoir un impact négatif sur ses résultats financiers. Il est donc essentiel d’être conscient que les données peuvent parfois être trompeuses et de prendre les mesures appropriées pour garantir que les résultats d’analyse soient à tout moment fiables et précis.

Pourquoi les données peuvent être trompeuses

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les données peuvent induire en erreur :

1. Données erronées:

Si les données intégrées dans la solution BI sont erronées, cela peut conduire à des conclusions erronées. Plusieurs facteurs peuvent en être à l'origine :

• Qualité des données : si la qualité des données n'est pas suffisante, il se peut que les données utilisées soient erronées, incomplètes ou incohérentes. Pour comprendre pourquoi cela peut se produire et découvrir comment une bonne gestion de la qualité des données permet de garantir une qualité élevée des données, veuillez consulter 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 des données : si les sources de données utilisées ne sont pas fiables, les analyses effectuées dans votre système BI peuvent également être erronées. Par exemple, les données saisies manuellement ou combinées à partir de différentes sources peuvent être erronées, incomplètes ou incohérentes. De même, si les sources de données ne sont pas correctement reliées entre elles, les analyses peuvent être faussées. Si, par exemple, vous souhaitez analyser de quels pays proviennent la plupart de vos clients, mais que vous ne veillez pas systématiquement à renseigner le pays lors de la saisie des données clients dans votre système CRM, la source de données est alors insuffisante. 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 erronées ou mal appliquées, les résultats peuvent être faussés. Par exemple, un mauvais choix de méthodes statistiques ou une interprétation insuffisante des résultats peut conduire à des conclusions erronées. Un manque de validation peut également poser problème, car sans celle-ci, il n’est pas possible de garantir que les méthodes ou algorithmes d’analyse ont été correctement appliqués et que les résultats sont plausibles et vérifiables. Cela peut se produire, par exemple, lorsque vous menez une enquête sans tenir compte de tous les facteurs pertinents, que vous posez une question erronée ou que vous ne définissez pas clairement les options de réponse. Cela influe sur les résultats de l’enquête, de sorte que, par conséquent, le résultat n’est pas correct. Il est également possible que la méthode d’analyse soit influencée dès le départ par des préjugés inconscients, ce qui rend alors les résultats de l’analyse erronés.

3. Biais de sélection :

Si les données utilisées pour une analyse ne sont pas représentatives, cela peut entraîner des biais. Il en va de même lorsque les données sont insuffisantes pour refléter de manière adéquate la question posée ou le problème. C'est par exemple le cas lorsque vous recueillez des avis sur des produits sur une plateforme spécifique, principalement utilisée par un segment particulier de votre clientèle. Dans ce cas, les avis ne sont pas représentatifs de l'opinion de l'ensemble de vos clients. L'image que vous vous faites à partir de ces avis est donc biaisée.

4. Biais lié au traitement :

Si les données ne sont pas traitées correctement, cela peut également entraîner des distorsions. Par exemple, si vous collectez des données afin d’évaluer le niveau de revenu de vos clients, mais que vous définissez de manière erronée les limites supérieure et inférieure de ce revenu, les résultats de l’analyse peuvent refléter une image faussée de la réalité.

5. Mauvaise interprétation :

Il est difficile d'interpréter correctement les données disponibles et d'en tirer des conclusions pertinentes. Si la personne chargée de l'analyse ne dispose pas d'une expertise suffisante ou d'une bonne compréhension des données sous-jacentes, des erreurs peuvent rapidement se produire. Par exemple, la plupart des clients sont davantage enclins à laisser un avis en ligne sur votre entreprise ou votre produit lorsqu’ils ne sont pas satisfaits de la prestation. Si vous n’en êtes pas conscient, vous pourriez déduire, à partir d’avis négatifs, que la majorité de vos clients est insatisfaite, même si ce n’est pas du tout le cas.

6. Hypothèses erronées :

Même si les hypothèses sur lesquelles repose l’analyse sont erronées, les résultats peuvent être faussés. Si, par exemple, vous partez de conditions de marché ou de besoins clients erronés, vous pourriez penser que les clients n’achèteraient pas votre produit s’il ne disposait pas d’une fonctionnalité particulière. Or, les clients pourraient juger cette fonctionnalité superflue, ou acheter votre produit pour d’autres raisons.

7. Représentation isolée les unes des autres :

Lorsque des données qui sont liées entre elles sont considérées indépendamment les unes des autres, cela peut également conduire à une image déformée de la réalité. Ainsi, tout le monde sait sans doute que les lapins de Pâques en chocolat sont très prisés deux mois avant Pâques. Cependant, comme Pâques n’a pas lieu à la même date chaque année, une analyse des ventes de lapins en chocolat sans tenir compte de la date des fêtes pourrait prêter à confusion. Les données montreraient à chaque fois une hausse des achats au printemps ainsi qu’une chute soudaine des ventes. Or, dans ce cas, on ne comprendrait pas pourquoi il en est ainsi.

8. Utilisation inappropriée :

Si la solution BI n’est pas utilisée aux fins pour lesquelles elle a été conçue, cela peut également conduire à des résultats erronés. Par exemple, si vous utilisez une solution conçue 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 peut fausser les résultats de l’analyse.

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. Haute qualité des données : il est important que les entreprises s'assurent que les données alimentant la solution de BI sont propres et précises. Pour ce faire, elles peuvent mettre en place des contrôles de qualité et vérifier en permanence l'exhaustivité et l'exactitude des données. Veillez également à ne pas utiliser de données obsolètes ou provenant de sources non fiables.
2. Collecte de données bien pensée : il est également important que les données utilisées pour une analyse soient représentatives. Réfléchissez donc soigneusement, avant même de procéder à la collecte, à l'endroit et à la manière dont vous souhaitez obtenir ces données, ainsi qu'aux données et aux facteurs pertinents. Procédez également à une validation des données, par exemple en utilisant des échantillons représentatifs. Lors de la sélection des données, veillez à ce qu’elles soient représentatives de votre questionnement ou de votre problématique.
3. Traitement correct : un traitement correct des données peut être assuré grâce à des procédures standardisées ainsi qu'à la vérification des résultats afin de détecter d'éventuelles erreurs logiques.
4. Interprétation correcte : il peut être très difficile d'interpréter correctement les données dont vous disposez. Veillez donc à ce que toute personne chargée d'analyser et d'interpréter vos données soit suffisamment formée. De plus, les hypothèses formulées lors de l'analyse doivent être mûrement réfléchies et documentées, afin que vous puissiez les retracer à tout moment. Si des hypothèses erronées ont été formulées, cela sera ainsi rapidement détecté, ce qui permettra de corriger l’analyse. Veillez également à ne pas considérer séparément des ensembles de données qui sont liés entre eux.
5. Utilisation conforme : il est important qu’une solution BI soit utilisée exclusivement aux fins pour lesquelles elle a été développée. Pour garantir cela, les utilisateurs doivent bénéficier d’une formation adéquate. Si vous n’avez dans un premier temps opté que pour un usage spécifique, mais que vous souhaitez à l’avenir utiliser votre solution BI à d’autres fins, le logiciel doit être adapté en conséquence afin de pouvoir représenter correctement toutes les données pertinentes.

Conclusion

Fidèles à la devise « ne faites jamais confiance à une statistique que vous n’avez pas vous-même falsifiée », les données issues des solutions de Business Intelligence peuvent parfois être trompeuses.

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