Données : la qualité au service de la compétitivité

Le rendement sur les actifs de données (RDA) mesure l’efficacité d’une entreprise à tirer profit des données qu’elle possède, et donc à renforcer sa compétitivité et ses performances financières. Plus ces données ont de la valeur, plus élevé est le RDA. Pourtant, l’attention est plus souvent portée sur la quantité des données et la rapidité à les traiter que sur leur pertinence et leur qualité. Or l’enjeu de la meilleure prise de décision possible repose avant tout sur ces deux derniers piliers, analyse Gabriel Lowy.

Le 6 mai 2010, l’indice boursier Dow Jones Industrial Average plongeait de 1 000 points en l’espace de 10 minutes, avant de se redresser une vingtaine de minutes plus tard. Un krach éclair sans précédent en partie dû à la généralisation du trading haute-fréquence sur les marchés financiers. Cet événement hors norme a mis en évidence la place prise aujourd’hui par les algorithmes dans les processus de décision quels qu’ils soient : évaluation de la solvabilité, recherche sur le Web, plantation de semences, conduite automatisée, etc., de plus en plus nombreuses et variées sont les situations où le résultat d’un calcul détermine la meilleure action à entreprendre. D’où l’attention à accorder à la qualité des données et à la validation des modèles bâtis sur ces données. Le moindre biais dans leur conception ou leur interprétation peut en effet conduire à une série de mauvaises décisions ou de discriminations.

Pour limiter ce risque, il convient donc de se concentrer sur la validité, la véracité et la valeur des données, juge l’expert en analytique Gabriel Lowy dans une note publiée sur le site BigDataNews. Une autre façon d’envisager les big data, conventionnellement considérées sous l’angle du volume, de la variété et de la vitesse. Se tromper plus vite avec beaucoup de données inutiles, est-ce le véritable intérêt des technologies de pointe ? La plupart des entreprises constatent que leur succès est de plus en plus lié à la qualité des informations dont elles disposent au moment de faire des choix importants, tant pour le service aux clients que pour la chaîne logistique ou le respect de la réglementation. L’intégration et la gestion des données en vue d’améliorer leur rendement constitue donc un enjeu majeur en amont de la prise de décision.

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :
pourquoi la qualité des données est la clé pour tirer le meilleur de l’analytique (en anglais) ?
et un article qui montre que corrélation n’est pas raison

À lire sur Business Analytics Info :
« La qualité des données comme vecteur de compétitivité »
et « Objets connectés : sans analyse, la donnée n’est rien »