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L’analyste de « Mégadonnées ou Big Data » doit se méfier de son enthousiasme


Rédigé par le 19 Novembre 2015

Le traitement des mégadonnées d’une entreprise nécessite de mettre en œuvre un processus itératif de construction, d’exploration et d’exploitation d’information. Il s’agit pour l’analyste avant de commencer, de fixer des objectifs qui tiennent compte surtout du contexte, de la situation de l’entreprise, et pas seulement de l’audience que constituent les dirigeants concernés.



Michel Bruley
Michel Bruley
Comme la pertinence des analyses dépend moins de la quantité que de la qualité des données, le contrôle très approfondi de leur origine est fondamental. Sélectionner des données, pour construire des métriques, des algorithmes qui permettront de répondre à des questions métier nécessite des compétences multiples, une très grande rigueur, pour bien poser le problème et définir l’ensemble des objets à manipuler pour obtenir un résultat. Attention à ne pas admettre au départ dans son raisonnement ce que l’on veut prouver.

Même si une analyse globale ou statistique est souvent concluante, il faut toujours accorder toute son attention à l’incertitude des résultats. Il faut surtout se montrer prudent dans les interprétations, ne pas oublier qu’un scénario n’est pas une loi, l’analogie n’est pas une preuve, le bizarre & l’improbable sont probables, le possible n’est pas toujours possible, les anomalies, les mystères, ne constituent pas un fondement, l’inexistence de la preuve n’est pas la preuve de l’inexistence. La communication des résultats est toujours un moment extrêmement délicat. Il convient de ne pas confondre corrélation et causalité, prendre l’effet pour la cause, par de petits oublis ouvrir la voie à ses conclusions, se méfier du poids des mots, et des discours creux, mais efficaces qui multiplient les connotations permettant d’obtenir une adhésion subjective.

Au final des décisions seront prises et des actions menées. Il faut ici encore être méthodique pour rester objectif et ne pas privilégier, au moment de fixer les orientations, une perception intuitive de la situation. Il convient de bien prendre en compte le contexte, les objectifs et les capacités d’actions des différentes parties prenantes, même si la revue systématique de la stratégie de chaque acteur est fastidieuse (finalités, objectifs, motivations, contraintes, moyens d’action …). Comme dans ce processus on a recours à des données externes issues de l’intelligence économique, il faut se méfier de l’intox et se rappeler l’une des remarques principales de Sun Tzu « tout l’art de la guerre est fondé sur la duperie ».

Et les technologies dans tout cela ? Elles doivent être sélectionnées pour répondre aux besoins de l’entreprise, mais comme ils sont très divers, et qu’aucune solution ne peut répondre à tous les besoins, il faut donc multiplier les solutions, les fournisseurs, intégrer tant bien que mal l’ensemble et surtout le maintenir dans le temps (bonjour, Sisyphe). Dans le monde changeant d’aujourd’hui, c’est un grand défi que seul le recours ponctuel, mais régulier à des experts indépendants de toute solution peut aider à relever.

Pour aller plus loin, vous pouvez utilement lire une compilation de cinq de mes articles sur ce sujet intitulée : Propos sur l’analyse




Commentaires

1.Posté par Vallaud Thierry le 24/11/2015 02:17
On ne peut être que d'accord qu'une question bien posée est un préalable à une réponse pertinente, que les données doivent être bien préparées (mieux vaut en avoir moins et bien préparées qu'une infinité par propre), que les modèles doivent être mis en concurrence et testés, que leurs alogorithmes nécessitent d'être bien compris dans leurs subtilités, que tous les logiciels de data mining ne se vallent pas forcément et qu'il faut les challenger, que le temps à produire du code ne doit pas prendre le pas sur la pertinence des résultats. C'est bien de le rappeler en ces temps ou tout à l'air de se confondre. Après c'est plutôt enthousiasment toutes ces questions.

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