Soyons honnêtes : la qualité des données est le vilain silencieux qui se tapit à l'arrière-plan de toute entreprise. Bien sûr, il est tentant de blâmer vos rapports décevants, vos prédictions ratées et vos tableaux de bord peu convaincants sur vos outils de Business Intelligence (BI) ou sur ce système d'intelligence artificielle (IA) dernier cri dans lequel vous venez d'investir. Mais soyons francs un instant. Ce n'est pas la faute du four si votre gâteau a le goût du carton. Ce sont les ingrédients, cher lecteur.
Oui, je l'affirme sans détour. Vos données sont le problème. Cette chose que vous continuez d'éviter du regard, comme si elle allait s'améliorer d'elle-même, par magie. Mais tout comme en pâtisserie, on ne peut pas verser les mauvais ingrédients, sauter quelques étapes essentielles, puis en vouloir au four pour un gâteau qui a le goût d'un désastre. Absolument pas. Parlons de la façon dont ignorer la qualité des données revient à ignorer le fondement même d'une bonne recette, et pourquoi continuer à détourner le regard n'améliorera rien.
Les données sont l'ingrédient, la BI et l'IA ne sont que le four
Vous connaissez l'adage : « Ne blâmez pas les outils, blâmez l'utilisateur » ? Eh bien, dans l'univers de la Business Intelligence et de l'IA, cela ressemble davantage à : « Ne blâmez pas le four, blâmez vos ingrédients. »
Réfléchissez-y. Imaginez que vous préparez un gâteau. Vous préchauffez soigneusement votre four (la BI), enfournez le moule, et attendez patiemment que la magie opère. Mais lorsque la minuterie sonne et que vous sortez votre création, que découvrez-vous ? Un désastre friable et sans saveur. Votre premier réflexe ? « Ce doit être le four, non ? Peut-être est-il défectueux, ou ne chauffe-t-il pas assez. »
Puis vous vous souvenez. Ah, un instant. Vous avez utilisé du sel plutôt que du sucre. Erreur. Ou peut-être avez-vous saisi cette huile bas de gamme qui résiste à peine à la chaleur, laissant votre gâteau avec un goût de plastique fondu. Pire encore, peut-être avez-vous complètement oublié les œufs. Pas d'œufs, pas de gâteau.
En affaires, la qualité des données constitue vos ingrédients. La BI et l'IA ne sont que les outils (le four) qui vous aident à « cuisiner » vos décisions d'affaires. Si vous y intégrez de mauvaises données, aucune sophistication de la BI ni aucun algorithme d'IA ne pourra vous sauver. Vous n'obtiendrez que de mauvais résultats, livrés plus rapidement et avec plus de détails. Formidable, n'est-ce pas ?
Du sel plutôt que du sucre : quand vos données sont simplement erronées
Voici un fait amusant : des données erronées sont pires que l'absence de données. Vous pensez prendre des décisions fondées sur des faits solides, mais surprise ! Vos données vous mentent depuis le début. C'est comme verser accidentellement du sel dans votre pâte à gâteau au lieu du sucre, puis vous demander pourquoi vos invités recrachent leur première bouchée.
Les mauvaises données se déclinent en plusieurs saveurs :
Données inexactes : vous tentez de comprendre les tendances d'achat de vos clients, mais vos données datent de 2017. Alerte spoiler : vos clients ne sont plus les mêmes personnes qu'il y a sept ans.
Données dupliquées : vous est-il déjà arrivé d'envoyer deux fois le même courriel et de n'obtenir aucune réponse ? C'est votre CRM qui travaille avec des enregistrements en double. Deux fois l'effort, aucune valeur.
Données périmées : si vous utilisez encore les données de l'an dernier pour orienter votre stratégie d'aujourd'hui, vous cuisinez essentiellement avec des ingrédients expirés. N'attendez rien de savoureux.
Et pourtant, lorsque le rapport ressort comme s'il avait été craché par un robot défectueux, vous blâmez le système de BI de vous fournir de mauvais insights. Ce n'est pas la faute du four, chers lecteurs. Les ingrédients étaient erronés.
Le problème de la mauvaise huile : quand vos données ne résistent pas à la chaleur
Vient ensuite le problème des données de mauvaise qualité. C'est comme utiliser une huile qui n'est pas bonne pour la santé (en termes d'affaires, des données inexactes, peu fiables ou incomplètes), ou qui ne résiste pas à la chaleur : c'est-à-dire qu'elle se dégrade dès que les choses se complexifient. Vos données semblent correctes en surface, mais dès que vous tentez de les utiliser pour une analyse plus poussée, tout commence à s'effondrer.
Formats incohérents : certains de vos dossiers clients sont écrits EN MAJUSCULES, d'autres en minuscules, et d'autres encore sont tout simplement manquants. Bonne chance pour que vos outils de BI donnent un sens à ce chaos.
Données incomplètes : vous est-il déjà arrivé de tenter d'analyser la performance des ventes pour réaliser qu'il vous manque la moitié des données de vente ? Oui, c'est comme oublier les œufs dans votre gâteau. Vous avez le reste des ingrédients, mais sans les œufs (la force liante), votre gâteau s'effondre. Littéralement et métaphoriquement.
Données corrompues : vous pensez récupérer une information propre, mais quelque part en chemin, les choses se sont brouillées. C'est comme utiliser une huile passée sa date de fraîcheur. Cela ne fera pas que gâcher la saveur, cela pourrait endommager le plat en entier (ou l'ensemble de votre processus décisionnel d'affaires).
Les « données manquantes », alias : oublier un ingrédient clé
Et puis il y a les redoutées données manquantes. Vous savez, lorsque vous pensez avoir étalé tous vos ingrédients, pour réaliser à mi-cuisson qu'il en manque un crucial. Comme les œufs. Ou la farine. Zut.
Dans l'univers des données, l'information manquante est tout aussi catastrophique. Imaginez tenter de prédire le comportement client sans connaître la moitié de leurs habitudes d'achat. Ou construire une prévision financière sans disposer de chiffres de vente complets. C'est l'équivalent de cuisiner un gâteau sans sucre en prétendant qu'il aura quand même bon goût. Alerte spoiler : ce ne sera pas le cas.
Pire encore, les entreprises réalisent souvent qu'il leur manque des données seulement lorsque quelque chose tourne horriblement mal, comme lorsque ce gâteau ressort plat parce que quelqu'un a oublié la poudre à pâte. Vous pensez que vos outils de BI sont défectueux. Vous remettez en question la précision de votre modèle d'IA. Mais la vérité, c'est que l'ingrédient manquant (les données) était le problème depuis le début.
Cessez d'ignorer la qualité des données : il est temps d'affronter la vérité
Voici ce qui est amusant : tout le monde sait à quel point les données sont importantes, mais lorsqu'il s'agit de la qualité des données, les utilisateurs d'affaires ont tendance à détourner le regard. C'est comme si nous étions tous plantés dans la cuisine, fixant un gâteau brûlé, haussant les épaules, en murmurant : « Bon, le four est peut-être simplement défectueux. » Absolument pas. Ce sont les ingrédients.
Votre qualité de données est la recette. Si vous travaillez avec des données mauvaises, incomplètes, périmées ou incohérentes, aucun outil de BI sophistiqué ni aucun modèle d'IA ne vous sauvera. Vous n'obtiendrez que de mauvais insights, plus rapidement et avec plus de détails.
Alors, comment corriger ce désordre ?
Voici la bonne nouvelle : une fois que vous acceptez que la qualité des données est l'ingrédient secret de votre recette, vous pouvez réellement la corriger.
Vérifiez vos ingrédients : assurez-vous que vos données sont exactes, à jour et complètes. Nettoyez-les. Purifiez-les. Vous n'utiliseriez pas d'œufs avariés dans un gâteau, alors ne laissez pas de mauvaises données entrer dans vos rapports.
Normalisez vos formats : assurez-vous que vos données sont cohérentes d'un bout à l'autre. Ne laissez pas les majuscules verrouillées ruiner votre gâteau, ni votre CRM.
Auditez votre garde-manger (vos sources de données) : assurez-vous que tous vos ingrédients sont bien présents. S'il vous manque des points de données clés, comblez ces lacunes avant de procéder à toute analyse.
Testez votre recette : n'attendez pas un gâteau brûlé pour réaliser que quelque chose ne va pas. Auditez régulièrement la qualité de vos données, et corrigez les problèmes avant qu'ils ne deviennent des désastres.
La dernière tranche : il est temps de se soucier de la qualité des données
Vous ne blâmeriez pas votre four pour un mauvais gâteau, alors cessez de blâmer vos outils de BI et vos systèmes d'IA pour de mauvais résultats d'affaires lorsque vos données sont le véritable problème. La qualité des données est l'ingrédient qui fait ou défait le succès de votre entreprise. Ignorez-la, et vous continuerez d'obtenir des résultats friables et sans saveur. Concentrez-vous sur elle, et vous cuisinerez des insights riches, savoureux et remplis de valeur stratégique.
Alors, la prochaine fois que vous serez tenté de maudire votre système de BI, prenez un pas de recul et vérifiez la qualité de vos données. Après tout, personne n'a jamais réussi un gâteau parfait avec des œufs pourris.
Photo par Claudio Schwarz sur Unsplash