6 Défis de données auxquels les gestionnaires et les organisations sont confrontés

Nous travaillons dans un monde centré sur les données. Les gestionnaires sont bombardés de données via des rapports, des tableaux de bord et des systèmes. On nous rappelle régulièrement de prendre des décisions basées sur les données. Les hauts dirigeants salivent à la promesse du Big Data pour développer un avantage concurrentiel, mais la plupart ont du mal à s’entendre sur ce qu’il est, et encore moins décrire les avantages tangibles attendus.

Le rôle du scientifique de données est en forte demande, avec des insuffisances prévues dans ce rôle émergent et important attendu depuis des années. Les entreprises dépensent une fortune chaque année pour installer un logiciel permettant de capturer, de stocker et d’analyser des données. Les départements marketing sont de plus en plus remplis de professionnels techniques connaissant les données, aux dépens de rôles créatifs.

Le monde des affaires est un monde axé sur les données, mais il est important de reconnaître que les données ne constituent pas une fin en soi. Comme tout ce que nous utilisons dans notre travail, les données sont un outil porteur de promesses. Entre de bonnes mains et avec les bonnes approches, le potentiel des données pour appuyer la prise de décision est remarquable.

Cependant, ne vous laissez pas emporter par la fausse croyance selon laquelle l'acquisition et l'analyse de données sont sans risque. Essayons un peu de peaufiner l'idée de données en tant que sauveur de l'entreprise et aidons à identifier certains des pièges potentiels que cette nouvelle ressource présente pour nous tous.

Un homme averti en vaut deux.

Mauvaise qualité des données

Bien que nous soyons habitués à penser à la qualité dans le contexte d'objets ou de produits physiques, il s'avère que la qualité des données est un problème important pour chaque entreprise, à tout moment. Les données stockées dans des bases de données structurées ou des référentiels sont souvent incomplètes, incohérentes ou obsolètes. Vous avez probablement déjà reçu un exemple simple de problème de qualité des données.

La plupart d'entre nous se souviennent d'avoir reçu des courriers en double adressés par des spécialistes du marketing et adressés à des versions légèrement différentes ou radicalement différentes de notre nom actuel. La base de données du marketing contient des enregistrements en double avec notre adresse et des orthographes ou des variantes différentes, souvent erronées, de notre nom. Nous recyclons le courrier en double en tant que courrier indésirable et le responsable du marketing encourt des coûts excessifs sous la forme d'impression et d'envoi, le tout en raison d'un simple problème de qualité des données. Amplifiez cette erreur de plusieurs centaines, voire de milliers d'enregistrements et cette petite erreur de qualité des données devient coûteuse.

La question de la qualité des données gagne en importance à mesure que nous nous efforçons de prendre des décisions en matière de stratégies, de marchés et de marketing en temps quasi réel. Bien que des logiciels et des solutions existent pour aider à surveiller et à améliorer la qualité des données structurées (formatées), la vraie solution consiste en un engagement important, à l'échelle de l'organisation, de traiter les données comme un atout précieux. En pratique, cela est difficile à réaliser et nécessite une discipline et un soutien de leadership extraordinaires.

Noyade dans les données

Les données sont partout dans une organisation. Considérons les données du client. La plupart des organisations ont acquis les compétences nécessaires pour saisir des informations sur les clients et les prospects.

• Le marketing recueille des données auprès des personnes qui assistent à des événements en direct ou sur le Web ou qui téléchargent du contenu.
• Les cadres utilisent les données pour soutenir ou définir de nouvelles stratégies.
• Les ventes collectent des données sur les clients impliqués dans le processus de vente.
• Le support client enregistre des informations sur les appels et les discussions.
• Les équipes de gestion s'appuient sur des données et des indicateurs clés pour les cartes de performance.
• Les données client sont utilisées dans la comptabilité à des fins de facturation et par les équipes qualité et veille client pour surveiller la satisfaction client.

Nous saisissons les informations sur les clients dans différents systèmes logiciels et les stockons dans divers référentiels. Une entreprise du classement Global Fortune 100 a reconnu que 10% de ses données clients étaient conservées localement par ses employés sur des ordinateurs sous forme de feuilles de calcul. Une autre organisation interroge régulièrement ses représentants commerciaux pour obtenir les données de cartes de visite avant de lancer des campagnes marketing.

Un peu comme le marin qui est bloqué dans une embarcation de sauvetage après le naufrage de son navire, il y a de l'eau partout, mais pas une goutte à boire. Nous avons le même phénomène dans nos entreprises. Les données sont partout et de plus en plus de données sont disponibles à partir des flux sociaux et de recherche en temps réel. Si les données ne sont pas facilement accessibles ou si nous avons des données en double ou incomplètes, nous ne pourrons pas les exploiter aux fins prévues.

Les entreprises intègrent de plus en plus leurs applications logicielles disparates et simplifient le processus de collecte et d’agrégation des données dans l’ensemble de l’entreprise. Cependant, avec la qualité des données, cet effort est coûteux, prend du temps et ne finit jamais.

Volumes de données croissants

Nous produisons de plus en plus de données à un rythme difficile à comprendre. Les experts suggèrent que tous les deux ans (et que nous diminuions), nous créons plus de données que sur la planète Terre pour toute la civilisation.

La plupart de ces nouvelles données sont non structurées, contrairement à ce type de données qui est soigneusement entré dans nos applications logicielles et de bases de données. Par exemple, tous les tweets sur votre produit ou votre marque représentent un véritable trésor d'informations, mais ces données ne sont pas structurées, ce qui augmente la complexité de leur capture et de leur analyse. Bien que de nombreuses offres de logiciels permettent de relever ce défi, les données non structurées représentent un nouveau torrent de matières premières à traiter, avec tous les problèmes de complexité et de qualité inhérents discutés.

Garbage-In, Garbage-Out

Le logiciel d'analyse de données est aussi bon que les données qui l'alimentent. Le dénominateur commun de ce problème de valorisation des données est la qualité. Alors que de nombreuses entreprises investissent des sommes considérables dans de nouvelles applications puissantes de traitement de données, le traitement de données sales conduit à des décisions erronées. Méfiez-vous de la confiance aveugle dans les résultats des tentatives d'analyse de données. Vous devez être sûr que vous pouvez faire confiance aux données utilisées dans l'analyse.

Les analyses de données ne sont pas concluantes

Nous acceptons les résultats des analyses de données comme concluants, mais ce n’est pas le cas. En réalité, l'analyse des données met le plus souvent en évidence la corrélation, pas la causalité! Il est facile de tomber dans le piège consistant à faire confiance aux résultats des analyses de données et à une corrélation confuse avec la causalité.

La corrélation met en évidence une relation, mais elle n'implique en aucune manière que A est une cause B. L'établissement d'une relation de cause à effet est un nirvana qui permet de prendre des décisions éclairées et précises. C'est aussi incroyablement difficile à prouver. Si vous faites excessivement confiance à une sortie et supposez une relation de cause à effet où il n'en existe aucune, vos décisions seront fatalement imparfaites.

Biais amplifiés

Nos biais cognitifs sont amplifiés lorsqu'il s'agit d'évaluer des données. Comme le disait un scientifique avisé: "À la fin de l'analyse la plus complexe et la plus exhaustive des données, un être humain doit encore tirer des conclusions et prendre une décision." Et lorsque nous atteignons le point où nous devons évaluer la signification de l'analyse des données, nos biais sont en jeu. Beaucoup d’entre nous ont tendance à faire confiance ou à nous fier à des données qui soutiennent nos positions et nos attentes et suppriment les données qui font le contraire. Nous faisons également confiance aux données provenant de sources que nous aimons ou reposons sur les données les plus récentes.

Tous ces biais contribuent aux défis et aux erreurs potentielles de nos analyses de données.

Comment commencer à apprivoiser les données pour votre usage en tant que gestionnaire

Le développement d'une stratégie de données à l'échelle de l'entreprise est essentiel pour chaque entreprise, mais dépasse le cadre de cet article. Au lieu de cela, voici sept idées que vous pouvez utiliser en tant que gestionnaire pour améliorer votre utilisation des données dans votre prise de décision quotidienne.

Reconnaître les biais

Reconnaître et atténuer le potentiel de biais. Recherchez des données qui agrandissent l'image ou sont en conflit avec les données que vous avez sous les yeux. Encouragez un observateur externe à évaluer vos hypothèses sur les données.

Gestion de données

Renforcez votre compréhension de la gestion des données. Il existe de nombreuses sources d'informations gratuites sur le Web et de nombreuses organisations proposent des séminaires ou des ateliers sur l'analyse de données et la veille économique. De nombreuses universités ont ajouté des cours à ce domaine en plein essor. Continuez à affiner vos compétences.

Données complètes

Posez-vous ou à votre équipe, "De quelles données avons-nous besoin pour prendre cette décision?" Trop souvent, nous nous basons sur les données disponibles et ignorons la nécessité de rechercher davantage de données pour compléter le tableau.

Corrélation et causalité

Soyez conscient de la différence entre corrélation et causalité. Comme décrit précédemment, confondre ces deux est un piège potentiellement dangereux pour la prise de décision.

Contrôle de la qualité de vos données

Si votre entreprise n'a pas d'engagement en matière de qualité des données ou de gestion des données de base, investissez du temps pour évaluer vos données à la recherche d'erreurs évidentes, telles que des enregistrements en double, incomplets ou erronés. Il existe de nombreuses applications logicielles disponibles dans le commerce ou destinées à soutenir cette activité, et de nombreuses entreprises font appel à l'expertise d'experts en données pour interroger et évaluer la qualité des données. Pensez également aux fournisseurs de services externes susceptibles d’aider à nettoyer les données pour vous. Surtout, concentrez-vous sur l'amélioration continue de la qualité de vos données.

Qualité des données

Plaidez pour une qualité accrue des données et des efforts de gestion au sein de votre entreprise. Ce travail a souvent été le domaine des professionnels de l'informatique ou des techniciens, mais les données peuvent potentiellement constituer un atout stratégique. Chaque responsable doit se préoccuper de la capacité de l'entreprise à mieux exploiter les données pour la prise de décision et l'exécution de la stratégie.

Talent technique et expert en données

Ajoutez du talent technique et expert en données à votre équipe. Les départements des ventes et du marketing comprennent le pouvoir d'engager des personnes compétentes dans les technologies les plus récentes et capables de gérer la plupart des problèmes de données décrits. La technologie et les données ne sont plus le domaine ni la responsabilité d'une seule fonction dans une entreprise.

Le résultat final

Les entreprises et les gestionnaires qui apprennent à exploiter les données pour améliorer la prise de décision l'emporteront sur le marché. Ces organisations seront en mesure de surveiller et de réagir aux conditions changeantes et aux nouveaux besoins des clients plus rapidement que leurs concurrents en données. Ils seront les premiers à tirer parti du dialogue sur les médias sociaux et à gagner le combat pour connaître et engager les clients à un niveau plus profond, le tout basé sur des données. Ce n'est pas une mode, mais plutôt une nouvelle réalité de gestion et de concurrence dans le monde d'aujourd'hui.

Faites juste attention aux pièges de ce voyage.