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La qualité des données Digital Analytics : évaluer, contrôler et optimiser la fiabilité

La qualité des données est un facteur essentiel mais parfois négligé : comment s'assurer de la fiabilité ? Elément de réponse avec le livre blanc d'AT Internet.

  • EditeurAT Internet
  • Version PDF - 38 pages - 2019 - Français

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Introduction ou extrait du livre blanc

"Le cliché du moment est d’affirmer que l’entreprise de demain se doit d’être impérativement pilotée par la donnée (“data driven” dans la langue de Marc Benioff). Si elle veut réussir sa transformation digitale (autre concept hautement monnayable du moment), l’entreprise doit démocratiser l’accès à la donnée pour tordre le cou à la dictature de l’instinct et de l’opinion de dirigeants à l’opinion sclérosée dans des schémas du 20ème siècle.

Oui… Mais non. Oui, la donnée est partout. Oui, elle permet d’appréhender des changements rapides et offre des opportunités considérables pour renouveler les modèles économiques. Mais non, elle n’est pas prête à remplacer l’instinct et l’opinion des managers. Non pas que les algorithmes soient stupides ou trop lents. Mais pour trois raisons (que cachent sous le tapis les apôtres de la transformation digitale par la donnée) :

  • • Une très large partie des données est d’une fiabilité plus que douteuse
  • • Une très large partie des données n’est pas accessible aux personnes qui en ont besoin (ou sous une forme tellement peu fiables qu’il vaudrait certainement mieux qu’il n’y ait pas accès - cf le point précédent).
  • • Les dirigeants ne prendront pas de décisions stratégiques sur la base de données incomplètes, imprécises ou issues de boîtes noires dont ils ne comprennent ni l’intention, ni le mode opératoire."
La qualité des données Digital Analytics : évaluer, contrôler et optimiser la fiabilité