{"id":18120,"date":"2023-05-03T10:00:00","date_gmt":"2023-05-03T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/parm.com\/?p=18120"},"modified":"2026-09-28T08:01:26","modified_gmt":"2026-09-28T06:01:26","slug":"pourquoi-les-donnees-peuvent-elles-etre-trompeuses","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parm.com\/fr\/pourquoi-les-donnees-peuvent-elles-etre-trompeuses\/","title":{"rendered":"Pourquoi les donn\u00e9es peuvent-elles \u00eatre trompeuses?"},"content":{"rendered":"<div class=\"et_pb_section_0 et_pb_section et_section_regular et_block_section\">\n<div class=\"et_pb_row_0 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_0 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_0 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h1>Pourquoi les donn\u00e9es peuvent \u00eatre trompeuses<\/h1>\n<p>C'est pour ces raisons que vous ne devriez pas vous fier enti\u00e8rement \u00e0 vos donn\u00e9es<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_image_0 et_pb_image et_pb_module et_flex_module\"><span class=\"et_pb_image_wrap\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Post_Data_lie_FR.jpg\" alt=\"Pourquoi les donn\u00e9es peuvent mentir\" title=\"Les donn\u00e9es postales mentent\" width=\"2500\" height=\"1313\" srcset=\"https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Post_Data_lie_FR.jpg 2500w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Post_Data_lie_FR-1280x672.jpg 1280w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Post_Data_lie_FR-980x515.jpg 980w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Post_Data_lie_FR-480x252.jpg 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) and (max-width: 980px) 980px, (min-width: 981px) and (max-width: 1280px) 1280px, (min-width: 1281px) 2500px, 100vw\" class=\"wp-image-18134\" \/><\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_row_1 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_1 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_1 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>De nombreuses entreprises sont \u00e0 la recherche de donn\u00e9es aussi compl\u00e8tes que possible et utilisent des solutions de Business Intelligence (BI) pour les analyser et prendre des d\u00e9cisions. Mais savez-vous que les donn\u00e9es peuvent parfois mentir ? Oui, vous avez bien lu : les donn\u00e9es peuvent \u00eatre trompeuses et conduire ainsi \u00e0 des d\u00e9cisions erron\u00e9es. Nous vous expliquons pourquoi et comment les donn\u00e9es peuvent mentir, ainsi que les mesures que vous pouvez prendre pour vous assurer que votre solution de BI fournit des r\u00e9sultats fiables et pr\u00e9cis.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_2 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_88 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/parm.com\/fr\/pourquoi-les-donnees-peuvent-elles-etre-trompeuses\/#Pourquoi_ne_pas_faire_entierement_confiance_aux_donnees\" >Pourquoi ne pas faire enti\u00e8rement confiance aux donn\u00e9es<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/parm.com\/fr\/pourquoi-les-donnees-peuvent-elles-etre-trompeuses\/#Pourquoi_les_donnees_peuvent_etre_trompeuses\" >Pourquoi les donn\u00e9es peuvent \u00eatre trompeuses<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/parm.com\/fr\/pourquoi-les-donnees-peuvent-elles-etre-trompeuses\/#Que_faire_pour_eviter_ces_erreurs\" >Que faire pour \u00e9viter ces erreurs?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/parm.com\/fr\/pourquoi-les-donnees-peuvent-elles-etre-trompeuses\/#Conclusion\" >Conclusion<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Pourquoi_ne_pas_faire_entierement_confiance_aux_donnees\"><\/span>Pourquoi ne pas faire enti\u00e8rement confiance aux donn\u00e9es<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Chaque jour, nous prenons des d\u00e9cisions qui s\u2019appuient sur diff\u00e9rentes donn\u00e9es. Nous agissons ainsi pour ne pas avoir \u00e0 prendre ces d\u00e9cisions \u00e0 l\u2019instinct, et parce que nous partons du principe que nous prenons ainsi la bonne d\u00e9cision. Comme nous nous appuyons ainsi fortement sur les donn\u00e9es sous-jacentes, il est important de prendre conscience que les donn\u00e9es peuvent \u00eatre trompeuses lorsque nous prenons, sur la base d\u2019analyses de donn\u00e9es, des d\u00e9cisions importantes susceptibles d\u2019avoir des r\u00e9percussions consid\u00e9rables sur notre entreprise. Si les r\u00e9sultats de l\u2019analyse sont impr\u00e9cis ou erron\u00e9s, ils peuvent conduire \u00e0 des d\u00e9cisions erron\u00e9es, qui peuvent \u00e0 leur tour entra\u00eener des pertes financi\u00e8res, une atteinte \u00e0 la r\u00e9putation, la perte de clients, voire des litiges. De plus, des r\u00e9sultats d\u2019analyse erron\u00e9s peuvent \u00e9galement nuire \u00e0 la confiance dans les capacit\u00e9s d\u2019analyse d\u2019une entreprise et, par cons\u00e9quent, avoir un impact n\u00e9gatif sur ses r\u00e9sultats financiers. Il est donc essentiel d\u2019\u00eatre conscient que les donn\u00e9es peuvent parfois \u00eatre trompeuses et de prendre les mesures appropri\u00e9es pour garantir que les r\u00e9sultats d\u2019analyse soient \u00e0 tout moment fiables et pr\u00e9cis.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_3 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Pourquoi_les_donnees_peuvent_etre_trompeuses\"><\/span>Pourquoi les donn\u00e9es peuvent \u00eatre trompeuses<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les donn\u00e9es peuvent induire en erreur :<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_4 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>1. Donn\u00e9es erron\u00e9es:<\/h3>\n<p>Si les donn\u00e9es int\u00e9gr\u00e9es dans la solution BI sont erron\u00e9es, cela peut conduire \u00e0 des conclusions erron\u00e9es. Plusieurs facteurs peuvent en \u00eatre \u00e0 l'origine :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Qualit\u00e9 des donn\u00e9es :<\/strong> si la qualit\u00e9 des donn\u00e9es n'est pas suffisante, il se peut que les donn\u00e9es utilis\u00e9es soient erron\u00e9es, incompl\u00e8tes ou incoh\u00e9rentes. Pour comprendre pourquoi cela peut se produire et d\u00e9couvrir comment une bonne gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es permet de garantir une qualit\u00e9 \u00e9lev\u00e9e des donn\u00e9es, veuillez consulter l'article \u00ab Gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es \u00bb.<\/li>\n<li><strong>L'actualit\u00e9:<\/strong> Si les donn\u00e9es sur lesquelles l'analyse est bas\u00e9e sont obsol\u00e8tes, l'analyse ne peut pas refl\u00e9ter les conditions actuelles du march\u00e9 ou les changements dans l'industrie, ce qui peut conduire \u00e0 des r\u00e9sultats erron\u00e9s et r\u00e9duire la pertinence des analyses et des donn\u00e9es ant\u00e9rieures.<\/li>\n<li><strong>Source des donn\u00e9es :<\/strong> si les sources de donn\u00e9es utilis\u00e9es ne sont pas fiables, les analyses effectu\u00e9es dans votre syst\u00e8me BI peuvent \u00e9galement \u00eatre erron\u00e9es. Par exemple, les donn\u00e9es saisies manuellement ou combin\u00e9es \u00e0 partir de diff\u00e9rentes sources peuvent \u00eatre erron\u00e9es, incompl\u00e8tes ou incoh\u00e9rentes. De m\u00eame, si les sources de donn\u00e9es ne sont pas correctement reli\u00e9es entre elles, les analyses peuvent \u00eatre fauss\u00e9es. Si, par exemple, vous souhaitez analyser de quels pays proviennent la plupart de vos clients, mais que vous ne veillez pas syst\u00e9matiquement \u00e0 renseigner le pays lors de la saisie des donn\u00e9es clients dans votre syst\u00e8me CRM, la source de donn\u00e9es est alors insuffisante. Il est donc important de s\u2019assurer que les donn\u00e9es proviennent d\u2019une source fiable.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_5 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>2. Mauvaise collecte de donn\u00e9es:<\/h3>\n<p>Si les techniques d'analyse utilis\u00e9es lors de la collecte des donn\u00e9es sont erron\u00e9es ou mal appliqu\u00e9es, les r\u00e9sultats peuvent \u00eatre fauss\u00e9s. Par exemple, un mauvais choix de m\u00e9thodes statistiques ou une interpr\u00e9tation insuffisante des r\u00e9sultats peut conduire \u00e0 des conclusions erron\u00e9es. Un manque de validation peut \u00e9galement poser probl\u00e8me, car sans celle-ci, il n\u2019est pas possible de garantir que les m\u00e9thodes ou algorithmes d\u2019analyse ont \u00e9t\u00e9 correctement appliqu\u00e9s et que les r\u00e9sultats sont plausibles et v\u00e9rifiables. Cela peut se produire, par exemple, lorsque vous menez une enqu\u00eate sans tenir compte de tous les facteurs pertinents, que vous posez une question erron\u00e9e ou que vous ne d\u00e9finissez pas clairement les options de r\u00e9ponse. Cela influe sur les r\u00e9sultats de l\u2019enqu\u00eate, de sorte que, par cons\u00e9quent, le r\u00e9sultat n\u2019est pas correct. Il est \u00e9galement possible que la m\u00e9thode d\u2019analyse soit influenc\u00e9e d\u00e8s le d\u00e9part par des pr\u00e9jug\u00e9s inconscients, ce qui rend alors les r\u00e9sultats de l\u2019analyse erron\u00e9s.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_6 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>3. Biais de s\u00e9lection :<\/h3>\n<p>Si les donn\u00e9es utilis\u00e9es pour une analyse ne sont pas repr\u00e9sentatives, cela peut entra\u00eener des biais. Il en va de m\u00eame lorsque les donn\u00e9es sont insuffisantes pour refl\u00e9ter de mani\u00e8re ad\u00e9quate la question pos\u00e9e ou le probl\u00e8me. C'est par exemple le cas lorsque vous recueillez des avis sur des produits sur une plateforme sp\u00e9cifique, principalement utilis\u00e9e par un segment particulier de votre client\u00e8le. Dans ce cas, les avis ne sont pas repr\u00e9sentatifs de l'opinion de l'ensemble de vos clients. L'image que vous vous faites \u00e0 partir de ces avis est donc biais\u00e9e.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_7 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>4. Biais li\u00e9 au traitement :<\/h3>\n<p>Si les donn\u00e9es ne sont pas trait\u00e9es correctement, cela peut \u00e9galement entra\u00eener des distorsions. Par exemple, si vous collectez des donn\u00e9es afin d\u2019\u00e9valuer le niveau de revenu de vos clients, mais que vous d\u00e9finissez de mani\u00e8re erron\u00e9e les limites sup\u00e9rieure et inf\u00e9rieure de ce revenu, les r\u00e9sultats de l\u2019analyse peuvent refl\u00e9ter une image fauss\u00e9e de la r\u00e9alit\u00e9.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_8 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>5. Mauvaise interpr\u00e9tation :<\/h3>\n<p>Il est difficile d'interpr\u00e9ter correctement les donn\u00e9es disponibles et d'en tirer des conclusions pertinentes. Si la personne charg\u00e9e de l'analyse ne dispose pas d'une expertise suffisante ou d'une bonne compr\u00e9hension des donn\u00e9es sous-jacentes, des erreurs peuvent rapidement se produire. Par exemple, la plupart des clients sont davantage enclins \u00e0 laisser un avis en ligne sur votre entreprise ou votre produit lorsqu\u2019ils ne sont pas satisfaits de la prestation. Si vous n\u2019en \u00eates pas conscient, vous pourriez d\u00e9duire, \u00e0 partir d\u2019avis n\u00e9gatifs, que la majorit\u00e9 de vos clients est insatisfaite, m\u00eame si ce n\u2019est pas du tout le cas.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_9 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>6. Hypoth\u00e8ses erron\u00e9es :<\/h3>\n<p>M\u00eame si les hypoth\u00e8ses sur lesquelles repose l\u2019analyse sont erron\u00e9es, les r\u00e9sultats peuvent \u00eatre fauss\u00e9s. Si, par exemple, vous partez de conditions de march\u00e9 ou de besoins clients erron\u00e9s, vous pourriez penser que les clients n\u2019ach\u00e8teraient pas votre produit s\u2019il ne disposait pas d\u2019une fonctionnalit\u00e9 particuli\u00e8re. Or, les clients pourraient juger cette fonctionnalit\u00e9 superflue, ou acheter votre produit pour d\u2019autres raisons.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_10 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>7. Repr\u00e9sentation isol\u00e9e les unes des autres :<\/h3>\n<p>Lorsque des donn\u00e9es qui sont li\u00e9es entre elles sont consid\u00e9r\u00e9es ind\u00e9pendamment les unes des autres, cela peut \u00e9galement conduire \u00e0 une image d\u00e9form\u00e9e de la r\u00e9alit\u00e9. Ainsi, tout le monde sait sans doute que les lapins de P\u00e2ques en chocolat sont tr\u00e8s pris\u00e9s deux mois avant P\u00e2ques. Cependant, comme P\u00e2ques n\u2019a pas lieu \u00e0 la m\u00eame date chaque ann\u00e9e, une analyse des ventes de lapins en chocolat sans tenir compte de la date des f\u00eates pourrait pr\u00eater \u00e0 confusion. Les donn\u00e9es montreraient \u00e0 chaque fois une hausse des achats au printemps ainsi qu\u2019une chute soudaine des ventes. Or, dans ce cas, on ne comprendrait pas pourquoi il en est ainsi.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_11 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>8. Utilisation inappropri\u00e9e :<\/h3>\n<p>Si la solution BI n\u2019est pas utilis\u00e9e aux fins pour lesquelles elle a \u00e9t\u00e9 con\u00e7ue, cela peut \u00e9galement conduire \u00e0 des r\u00e9sultats erron\u00e9s. Par exemple, si vous utilisez une solution con\u00e7ue pour l\u2019analyse financi\u00e8re afin d\u2019\u00e9valuer les performances de votre production, il se peut que toutes les donn\u00e9es pertinentes ne soient pas prises en compte, ce qui peut fausser les r\u00e9sultats de l\u2019analyse.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_12 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Que_faire_pour_eviter_ces_erreurs\"><\/span>Que faire pour \u00e9viter ces erreurs?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Pour \u00e9viter les erreurs ci-dessus lors de l'utilisation de solutions de BI, des mesures appropri\u00e9es peuvent \u00eatre prises:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Haute qualit\u00e9 des donn\u00e9es :<\/strong> il est important que les entreprises s'assurent que les donn\u00e9es alimentant la solution de BI sont propres et pr\u00e9cises. Pour ce faire, elles peuvent mettre en place des contr\u00f4les de qualit\u00e9 et v\u00e9rifier en permanence l'exhaustivit\u00e9 et l'exactitude des donn\u00e9es. Veillez \u00e9galement \u00e0 ne pas utiliser de donn\u00e9es obsol\u00e8tes ou provenant de sources non fiables.<\/li>\n<li><strong>Collecte de donn\u00e9es bien pens\u00e9e :<\/strong> il est \u00e9galement important que les donn\u00e9es utilis\u00e9es pour une analyse soient repr\u00e9sentatives. R\u00e9fl\u00e9chissez donc soigneusement, avant m\u00eame de proc\u00e9der \u00e0 la collecte, \u00e0 l'endroit et \u00e0 la mani\u00e8re dont vous souhaitez obtenir ces donn\u00e9es, ainsi qu'aux donn\u00e9es et aux facteurs pertinents. Proc\u00e9dez \u00e9galement \u00e0 une validation des donn\u00e9es, par exemple en utilisant des \u00e9chantillons repr\u00e9sentatifs. Lors de la s\u00e9lection des donn\u00e9es, veillez \u00e0 ce qu\u2019elles soient repr\u00e9sentatives de votre questionnement ou de votre probl\u00e9matique.<\/li>\n<li><strong>Traitement correct :<\/strong> un traitement correct des donn\u00e9es peut \u00eatre assur\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 des proc\u00e9dures standardis\u00e9es ainsi qu'\u00e0 la v\u00e9rification des r\u00e9sultats afin de d\u00e9tecter d'\u00e9ventuelles erreurs logiques.<\/li>\n<li><strong>Interpr\u00e9tation correcte :<\/strong> il peut \u00eatre tr\u00e8s difficile d'interpr\u00e9ter correctement les donn\u00e9es dont vous disposez. Veillez donc \u00e0 ce que toute personne charg\u00e9e d'analyser et d'interpr\u00e9ter vos donn\u00e9es soit suffisamment form\u00e9e. De plus, les hypoth\u00e8ses formul\u00e9es lors de l'analyse doivent \u00eatre m\u00fbrement r\u00e9fl\u00e9chies et document\u00e9es, afin que vous puissiez les retracer \u00e0 tout moment. Si des hypoth\u00e8ses erron\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 formul\u00e9es, cela sera ainsi rapidement d\u00e9tect\u00e9, ce qui permettra de corriger l\u2019analyse. Veillez \u00e9galement \u00e0 ne pas consid\u00e9rer s\u00e9par\u00e9ment des ensembles de donn\u00e9es qui sont li\u00e9s entre eux.<\/li>\n<li><strong>Utilisation conforme :<\/strong> il est important qu\u2019une solution BI soit utilis\u00e9e exclusivement aux fins pour lesquelles elle a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9e. Pour garantir cela, les utilisateurs doivent b\u00e9n\u00e9ficier d\u2019une formation ad\u00e9quate. Si vous n\u2019avez dans un premier temps opt\u00e9 que pour un usage sp\u00e9cifique, mais que vous souhaitez \u00e0 l\u2019avenir utiliser votre solution BI \u00e0 d\u2019autres fins, le logiciel doit \u00eatre adapt\u00e9 en cons\u00e9quence afin de pouvoir repr\u00e9senter correctement toutes les donn\u00e9es pertinentes.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_row_2 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_2 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_13 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span>Conclusion<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Fid\u00e8les \u00e0 la devise \u00ab ne faites jamais confiance \u00e0 une statistique que vous n\u2019avez pas vous-m\u00eame falsifi\u00e9e \u00bb, les donn\u00e9es issues des solutions de Business Intelligence peuvent parfois \u00eatre trompeuses.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_row_3 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_3 et_pb_column et_pb_column_1_2 et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_14 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>\u00c9tant donn\u00e9 que les d\u00e9cisions prises sur cette base peuvent avoir des cons\u00e9quences importantes, il est essentiel d'\u00eatre conscient de cette probl\u00e9matique et de prendre des mesures pour garantir la fiabilit\u00e9 des r\u00e9sultats d'analyse. En effet, malgr\u00e9 les erreurs possibles, l\u2019analyse des donn\u00e9es et l\u2019utilisation d\u2019un logiciel de BI tel que myPARM BIact sont tr\u00e8s utiles et constituent un \u00e9l\u00e9ment essentiel d\u2019une strat\u00e9gie commerciale r\u00e9ussie.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_column_4 et_pb_column et_pb_column_1_2 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_15 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>En savoir plus sur le logiciel de gestion de projet et de portefeuille myPARM :<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_0_wrapper preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default_wrapper preset--module--divi-button--default_wrapper\"><a class=\"et_pb_button_0 et_pb_button et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default preset--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/parm.com\/fr\/myparm\/\" target=\"_blank\">Plus d&#039;informations<\/a><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_16 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--&quot;default&quot;\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Vous souhaitez d\u00e9couvrir myPARM lors d'une d\u00e9monstration ? Alors prenez rendez-vous d\u00e8s maintenant !<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_1_wrapper preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default_wrapper preset--module--divi-button--default_wrapper\"><a class=\"et_pb_button_1 et_pb_button et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default preset--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/calendly.com\/d\/ymv-ffv-cqx\" target=\"_blank\">PRENDRE RENDEZ-VOUS<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>De nombreuses entreprises sont \u00e0 la recherche de donn\u00e9es aussi compl\u00e8tes que possible et utilisent des solutions de Business Intelligence (BI) pour les analyser et prendre des d\u00e9cisions. Mais savez-vous que les donn\u00e9es peuvent parfois mentir ? 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