Data Governance – Datanalysis – Mettons vos données en action

Artificial Intelligence, Data Governance, Data Marketing, Data Mining and Data Integration, Data visualisation

20 septembre 20240

DATA: Les 7 pièges à éviter, Ep 7/7 – Dangers du design

L’importance du design dans la présentation des données

Le design joue un rôle crucial dans la façon dont les données sont perçues et interprétées. Un bon design peut rendre les données plus accessibles et compréhensibles, tandis qu’un mauvais design peut conduire à des malentendus et des interprétations erronées. Dans ce dernier épisode de notre série, nous explorerons les dangers liés au design dans la présentation des données.

Piège 7A: les couleurs confuses

Le choix des couleurs est un aspect crucial du design de visualisation de données. Des couleurs mal choisies peuvent rendre la visualisation difficile à lire ou induire en erreur. Voici quelques pièges courants :

Utiliser trop de couleurs : Cela peut surcharger visuellement et rendre la compréhension difficile.
Choisir des couleurs qui ne se distinguent pas bien : Cela peut rendre difficile la différenciation des catégories.
Ignorer le daltonisme : Certaines combinaisons de couleurs peuvent être indiscernables pour les personnes daltoniennes.

Considérons cet exemple de dashboard sur les crimes à Orlando :

Dans ce dashboard, l’utilisation de couleurs similaires pour différentes catégories rend difficile la distinction entre les types de crimes.

Piège 7B: les opportunités manquées

Parfois, dans notre quête de simplicité, nous pouvons manquer des opportunités d’améliorer la compréhension à travers le design. Par exemple, l’ajout judicieux d’éléments visuels peut grandement améliorer l’engagement et la mémorisation.

Voici un exemple d’une visualisation améliorée des œuvres d’Edgar Allan Poe :

Cette visualisation utilise des éléments de design pour évoquer l’ambiance sombre des œuvres de Poe, rendant la visualisation plus mémorable et engageante.

Piège 7C: les problèmes d'utilisabilité

Un bon design ne se limite pas à l’aspect visuel, il doit également prendre en compte l’utilisabilité. Des visualisations difficiles à manipuler ou à comprendre peuvent frustrer les utilisateurs et limiter l’efficacité de la communication des données.

Considérons cet exemple de dashboard interactif sur les crimes à Orlando :

Ce dashboard offre de nombreuses options d’interaction, mais sans une conception soignée de l’interface utilisateur, il peut devenir écrasant et difficile à utiliser efficacement.

CONCLUSION

Dans ce dernier article de notre série, nous avons exploré le septième type d’erreur que nous pouvons rencontrer lorsque nous travaillons avec des données : les dangers du design. Nous avons vu comment les choix de couleurs, les opportunités manquées et les problèmes d’utilisabilité peuvent affecter l’efficacité de nos visualisations de données.

Au cours de cette série de sept articles, nous avons couvert un large éventail de pièges courants dans le travail avec les données, de la façon dont nous pensons aux données jusqu’à la manière dont nous les présentons. En étant conscients de ces pièges et en apprenant à les éviter, nous pouvons améliorer considérablement notre capacité à travailler efficacement avec les données et à communiquer des insights précieux.

Cette série d’articles est fortement inspirée par le livre « Avoiding Data Pitfalls – How to Steer Clear of Common Blunders When Working with Data and Presenting Analysis and Visualizations » écrit par Ben Jones, Founder and CEO de Data Literacy, édition WILEY. Nous vous recommandons vivement cette excellente lecture pour approfondir votre compréhension des pièges liés aux données et comment les éviter !

Vous trouverez tous les sujets abordés dans cette série ici : https://www.datanalysis.re/blog/business-intelligence/data-les-7-pieges-a-eviter-intro/

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20 septembre 20240

DATA: les 7 pièges à éviter, Ep 6/7 – Gaffes graphiques

Comment éviter les erreurs courantes dans la visualisation des données

La visualisation des données est un outil puissant pour communiquer des informations complexes de manière claire et concise. Cependant, elle peut aussi être source de nombreuses erreurs qui peuvent conduire à des interprétations erronées.

Dans cet épisode, nous explorerons les gaffes graphiques les plus courantes et comment les éviter.

Piège 6A: les graphiques trompeurs

L’un des pièges les plus courants dans la visualisation des données est la création de graphiques qui induisent en erreur, souvent involontairement. Cela peut se produire de plusieurs manières :

Tronquer l’axe Y : En ne commençant pas l’axe Y à zéro, on peut exagérer visuellement les différences entre les valeurs.
Choisir une échelle inappropriée : Une échelle mal choisie peut masquer ou exagérer des tendances importantes.
Utiliser des graphiques en 3D : Les graphiques en 3D peuvent déformer la perception des proportions.

Par exemple, considérons ce graphique montrant les cas de crimes liés aux stupéfiants à Orlando :

Ce graphique semble montrer une augmentation alarmante des crimes liés aux stupéfiants. Cependant, en examinant de plus près, on constate que l’axe Y ne commence pas à zéro, exagérant ainsi visuellement l’augmentation.

Piège 6B: le dogmatisme des données

Il est facile de tomber dans le piège du dogmatisme des données, en pensant qu’il n’existe qu’une seule « bonne » façon de visualiser les données. En réalité, le choix du type de graphique dépend du contexte, de l’audience et du message que l’on souhaite transmettre.

Par exemple, bien que les diagrammes circulaires soient souvent critiqués, ils peuvent être efficaces pour montrer des parts d’un tout, surtout lorsqu’il y a peu de catégories :

Ce diagramme circulaire montre clairement que le vol représente près de la moitié de tous les crimes signalés à Orlando.

Piège 6C: la fausse dichotomie optimisation/satisfaction

Dans la visualisation des données, on peut tomber dans le piège de penser qu’il faut toujours chercher la visualisation « optimale » au détriment de solutions « satisfaisantes ». En réalité, il est souvent plus pratique et efficace de trouver une visualisation qui répond suffisamment bien aux besoins, plutôt que de passer un temps excessif à chercher la perfection.

Par exemple, ce graphique à barres horizontales peut être « satisfaisant » pour montrer les types de crimes les plus courants, même s’il n’est pas nécessairement « optimal » :

Ce graphique est facile à comprendre et fournit rapidement les informations essentielles, même s’il pourrait potentiellement être optimisé davantage.

CONCLUSION

Dans cet article, nous avons exploré le sixième type d’erreur que nous pouvons rencontrer lorsque nous travaillons avec des données : les gaffes graphiques. Nous avons vu comment éviter les graphiques trompeurs, le dogmatisme des données, et la fausse dichotomie entre optimisation et satisfaction.

Dans le prochain et dernier article de notre série, nous explorerons le 7ème type d’erreur : les dangers du design. Nous verrons comment les choix de design peuvent affecter la perception et l’interprétation des données visualisées.

Vous trouverez tous les sujets abordés dans cette série ici : https://www.datanalysis.re/blog/business-intelligence/data-les-7-pieges-a-eviter-intro/

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03 septembre 20240

Lean UX Design : la clé pour révolutionner votre développement BI

Qu’est-ce que le Lean UX Design et pourquoi est-il crucial pour votre BI ?

Dans le monde dynamique de la Business Intelligence (BI), où la complexité des données rencontre les besoins évolutifs des utilisateurs, le Lean UX Design émerge comme une approche révolutionnaire. Cette méthodologie, centrée sur l’utilisateur, promet de transformer radicalement la façon dont nous concevons et développons des solutions BI.

Le Lean UX Design en bref

Approche centrée utilisateur
Itérations rapides et feedback continu
Collaboration interfonctionnelle
Réduction du gaspillage et optimisation des ressources
Adaptation agile aux changements

Mais comment le Lean UX peut-il concrètement améliorer vos projets BI ? Plongeons dans les détails.

Les 5 Étapes Clés du processus Lean UX en BI

Définition du problème et des utilisateurs : comprenez en profondeur les défis spécifiques de vos utilisateurs BI.
Idéation et hypothèses : formulez des hypothèses sur les solutions potentielles.
Prototypage rapide : créez des prototypes low-fidelity pour tester vos idées.
Tests utilisateurs : obtenez rapidement des feedbacks pour valider ou invalider vos hypothèses.
Itération et amélioration continue : affinez votre solution en fonction des retours utilisateurs.

Les avantages tangibles du Lean UX dans le développement BI

1. Réduction significative des coûts et du temps de développement

En identifiant rapidement ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, le Lean UX permet d’économiser des ressources précieuses.

« Grâce à l’approche Lean UX de DATANALYSIS, nous avons réduit nos coûts de développement BI de 30% tout en augmentant la satisfaction utilisateur de 50%. »

– Marie Dupont, CIO, TechInnovate SA

2. Amélioration de l’expérience utilisateur et de l’adoption des outils BI

Des solutions BI conçues avec les utilisateurs, pour les utilisateurs, garantissent une meilleure adoption et utilisation.

3. Agilité et adaptabilité accrues face aux changements du marché

Dans un environnement BI en constante évolution, le Lean UX vous permet de pivoter rapidement et efficacement.

Voici les 5 étapes pour implémenter le Lean UX dans vos projets BI :

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Adopter le Lean UX dans votre développement BI peut sembler intimidant.

Voici quelques étapes pour démarrer :

Évaluez votre maturité UX actuelle
Formez vos équipes aux principes du Lean UX
Commencez par un projet pilote
Mesurez et communiquez les résultats
Étendez progressivement l’approche à d’autres projets

Etes-vous prêt pour le Lean UX ?

Nous vous aidons à le savoir !

CONCLUSION

Dans un monde où la data est reine, le Lean UX offre un moyen de transformer cette data en insights actionnables de manière plus rapide et plus précise que jamais. Pour les entreprises cherchant à tirer le meilleur parti de leurs investissements en BI, le Lean UX n’est pas seulement une option, c’est une nécessité compétitive.

Chez DATANALYSIS, nous sommes passionnés par l’application du Lean UX dans le développement BI. Notre équipe d’experts est prête à vous guider dans cette transformation pour optimiser vos processus, réduire vos coûts et améliorer significativement l’expérience utilisateur de vos solutions BI.

Intéressés

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02 septembre 20240

DATA: Les 7 pièges à éviter, Ep 5/7 – Aberrations analytiques

L’intuition et l’analyse ne sont pas mutuellement exclusives

Dans notre quête pour tirer le meilleur parti des données, nous tombons souvent dans le piège de considérer l’intuition et l’analyse comme des approches mutuellement exclusives. Cependant, comme nous le verrons dans cet épisode sur les aberrations analytiques, l’intuition joue un rôle crucial dans le processus d’analyse des données.

Piège 5A: la fausse dichotomie intuition/analyse

Il fut un temps où l’on entendait des publicités vantant le passage de l’intuition à l’analyse dans la prise de décision. Cette vision est erronée. L’intuition n’est pas obsolète à l’ère des données – elle est en réalité plus précieuse que jamais.

L’intuition est l’étincelle qui fait fonctionner le moteur de l’analyse. Elle nous aide à :

Savoir POURQUOI les données sont importantes
Comprendre CE QUE les données nous disent (et ne nous disent pas)
Savoir OÙ chercher ensuite
Savoir QUAND arrêter l’analyse et passer à l’action
Savoir QUI a besoin d’entendre les résultats et COMMENT les communiquer

Piège 5B: les extrapolations exubérantes

Prédire l’avenir à partir des données peut être risqué. L’extrapolation des tendances actuelles peut conduire à des erreurs importantes si nous ne tenons pas compte des limites naturelles ou des changements potentiels.

Par exemple, si nous examinons l’espérance de vie en Corée du Nord et du Sud de 1960 à 1980, nous pourrions être tentés de prédire une augmentation continue et linéaire. Cependant, la réalité s’est avérée bien différente, notamment pour la Corée du Nord qui a connu une baisse significative dans les années 1990.

Piège 5C: les interpolations mal avisées

Lorsque nous travaillons avec des données chronologiques, nous devons être prudents dans nos interprétations entre les points de données. Un graphique en pente simple reliant deux points dans le temps peut masquer des fluctuations importantes entre ces points.

Par exemple, considérons l’espérance de vie dans certains pays entre 1960 et 2015. Un simple graphique en pente montrant le changement entre ces deux années pourrait donner l’impression d’une augmentation régulière et constante. Cependant, cette représentation simplifiée masquerait des périodes de conflit, de difficultés économiques ou de progrès rapides en matière de santé publique qui ont eu un impact significatif sur l’espérance de vie au fil des années.

Prenons le cas du Cambodge, du Timor-Leste, de la Sierra Leone et du Rwanda. Un graphique en pente simple montrerait une augmentation de l’espérance de vie entre 1960 et 2015, mais occulterait complètement les périodes tragiques de guerre et de génocide que ces pays ont connues. Par exemple, l’espérance de vie au Cambodge est tombée à moins de 20 ans en 1977 et 1978, un fait crucial qui serait complètement ignoré dans une simple interpolation entre 1960 et 2015.

Ce graphique montre l’évolution réelle de l’espérance de vie dans ces pays, révélant les fluctuations dramatiques masquées par une simple interpolation linéaire.

Piège 5D: les prévisions farfelues

Les prévisions, en particulier celles à long terme, peuvent être particulièrement sujettes aux erreurs. Un exemple frappant est celui des prévisions de chômage faites par différentes administrations présidentielles américaines. Ces prévisions ont tendance à montrer un retour rapide à un taux « normal » de 4 à 6%, indépendamment de la situation économique réelle.

Ce phénomène s’explique par plusieurs facteurs. Tout d’abord, il y a une pression politique pour présenter des perspectives optimistes. Ensuite, il existe une tendance naturelle à supposer que les situations extrêmes ou inhabituelles se corrigeront d’elles-mêmes rapidement. Enfin, les modèles de prévision sont souvent basés sur des données historiques et peuvent ne pas bien prendre en compte les changements structurels de l’économie.

Par exemple, lors de la crise financière de 2008, les prévisions de chômage faites juste avant ou au début de la crise n’ont pas réussi à anticiper l’ampleur et la durée de l’augmentation du chômage. De même, les prévisions faites au plus fort de la crise ont souvent sous-estimé le temps nécessaire pour que le taux de chômage revienne à des niveaux pré-crise.

Ce graphique montre comment différentes administrations présidentielles ont systématiquement prévu un retour rapide à un taux de chômage « normal », même face à des réalités économiques très différentes.

Piège 5E: les mesures moroniques

Il est crucial de s’assurer que les mesures que nous utilisons sont pertinentes et significatives. Trop souvent, nous nous concentrons sur des mesures faciles à obtenir plutôt que sur celles qui sont vraiment importantes pour comprendre un phénomène ou prendre des décisions.

Dans le domaine du sport, par exemple, de nombreuses mesures traditionnelles peuvent être trompeuses. Prenons le cas du basket-ball professionnel : la vitesse moyenne d’un joueur sur le terrain peut sembler être une mesure intéressante, mais elle ne reflète pas nécessairement l’impact réel du joueur sur le jeu.

LeBron James, l’un des meilleurs joueurs de tous les temps, a été critiqué lors des playoffs de 2018 pour avoir la vitesse moyenne la plus basse sur le terrain. Cependant, cette mesure ne tenait pas compte de son impact réel sur le jeu, mesuré par des statistiques plus pertinentes comme le Player Impact Estimate (PIE).

Ce graphique montre la relation entre la vitesse moyenne et le PIE des joueurs de NBA. On peut voir que LeBron James (point en haut à gauche) a un PIE très élevé malgré une vitesse moyenne relativement basse, illustrant pourquoi la vitesse moyenne seule est une mesure inadéquate de la performance d’un joueur.

Ce cas illustre l’importance de choisir des mesures qui reflètent réellement ce que nous cherchons à évaluer, plutôt que de nous contenter de mesures faciles à obtenir mais potentiellement trompeuses.

CONCLUSION

Dans cet article, nous avons exploré le cinquième type d’erreur que nous pouvons rencontrer lorsque nous utilisons les données pour éclairer le monde qui nous entoure : les aberrations analytiques. Nous avons vu comment l’intuition et l’analyse peuvent travailler de concert, et comment éviter les pièges des extrapolations exubérantes, des interpolations mal avisées, des prévisions farfelues et des mesures moroniques.

Dans le prochain article, nous allons explorer le 6ème type d’erreur de notre série : les gaffes graphiques. Nous verrons comment les erreurs dans la visualisation des données peuvent conduire à des interprétations erronées et des décisions mal informées.

Vous trouverez tous les sujets abordés dans cette série ici : https://www.datanalysis.re/blog/business-intelligence/data-les-7-pieges-a-eviter-intro/

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10 juin 20240

Bien démarrer avec la Business Intelligence: conseils pratiques

« La sagesse consiste à extraire de l’or des données brutes ; avec une Business Intelligence bien affûtée, chaque information devient une pépite. »

Cet adage résumé parfaitement le potentiel de la BI en prenant soin de suivre quelques conseils pratiques. Les mines d’or d’informations existantes permettent aux entreprises d’en faire des pépites d’or façonnées à leur image.

Définition

La Business Intelligence (BI) est un ensemble de processus, technologies et outils utilisés pour collecter, analyser, interpréter et présenter des données afin de fournir des informations exploitables aux décideurs et aux parties prenantes d’une organisation. L’objectif principal de la BI est d’aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques en se basant sur des données fiables et pertinentes.

La BI est largement utilisée dans de nombreux domaines de l’entreprise, tels que la gestion des finances, la gestion des ressources humaines, le marketing, les ventes, la logistique et la chaîne d’approvisionnement, entre autres. En résumé, la Business Intelligence vise à transformer les données en connaissances exploitables pour améliorer les performances globales d’une organisation.

Avant de voir les conseils pratiques, examinons les éléments qui définissent ce qu’est la BI. Pour mettre en pratique la BI au sein de son entreprise, il existe 5 principales étapes qu’il faut suivre pour mener à bien une BI pertinente et efficace.

Collecte de données	Les données sont collectées à partir de diverses sources internes et externes à l’entreprise, telles que les bases de données transactionnelles, les applications métier, les médias sociaux, les sondages clients, etc.
Nettoyage et transformation des données	Les données collectées sont nettoyées, normalisées et transformées en un format compatible pour l’analyse. Cela implique souvent l’élimination des doublons, la correction des erreurs et la normalisation des formats de données.
Analyse des données	Les données sont analysées à l’aide de diverses techniques telles que l’analyse statistique, l’exploration de données, les modèles prédictifs et les algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier des tendances, des modèles et des insights.
Visualisation des données	Les résultats de l’analyse sont généralement présentés sous forme de tableaux de bord, de rapports, de graphiques et d’autres visualisations interactives pour faciliter la compréhension et la prise de décision.
Diffusion des informations	Les informations obtenues sont partagées avec les décideurs et les parties prenantes à travers l’organisation, leur permettant ainsi de prendre des décisions éclairées basées sur des données fiables.

CONSEILS PRATIQUES

Maintenant que nous savons globalement ce qu’est la BI dans sa définition, n’oublions pas que démarrer avec la Business Intelligence (BI) peut être un défi, mais avec une approche stratégique et des conseils pratiques, vous pouvez mettre en place une infrastructure efficace pour votre entreprise.

Voici quelques conseils pratiques pour bien initier une Business Intelligence pertinente et efficace.

Clarifiez vos objectifs

Avant de commencer à mettre en œuvre la BI, identifiez clairement les objectifs commerciaux que vous souhaitez atteindre. Que ce soit pour améliorer la prise de décision, optimiser les processus métier ou mieux comprendre vos clients, des objectifs clairs vous aideront à orienter vos efforts.

Commencez par les bases

Ne cherchez pas à tout faire d’un coup. Commencez par des projets pilotes ou des initiatives spécifiques pour vous familiariser avec les concepts et les outils de la BI. Cela vous permettra également de mesurer rapidement les résultats et de vous ajuster en conséquence.

Identifiez vos sources de données

Identifiez les sources de données internes et externes à votre organisation. Cela peut inclure des bases de données transactionnelles, des feuilles de calcul, des systèmes CRM, des outils de marketing en ligne, etc. Assurez-vous que les données que vous collectez sont fiables, complètes et pertinentes pour vos objectifs.

Nettoyez et préparez vos données

La qualité des données est essentielle pour une BI efficace. Mettez en place des processus pour nettoyer, normaliser et préparer vos données avant de les analyser. Cela implique souvent d’éliminer les doublons, de corriger les erreurs et de normaliser les formats de données.

Choisissez les bons outils

Il existe de nombreuses solutions de BI sur le marché, alors faites des recherches pour trouver celles qui correspondent le mieux à vos besoins. Considérez des facteurs tels que la facilité d’utilisation, la capacité à gérer de grands ensembles de données, l’intégration avec vos systèmes existants et le coût.

Formez votre équipe

Assurez-vous que votre équipe est formée à l’utilisation des outils de BI et à l’interprétation des données. La BI est un outil puissant, mais son efficacité dépend de la capacité de votre équipe à l’utiliser correctement.

Communiquez et collaborez

Impliquez les parties prenantes dès le début du processus de mise en œuvre de la BI. Leur soutien et leurs commentaires seront essentiels pour garantir le succès à long terme de votre initiative BI.

Commencer petit et évoluer

Ne cherchez pas à mettre en œuvre toutes les fonctionnalités de BI en même temps. Commencez par des projets pilotes ou des initiatives spécifiques, puis étendez progressivement votre utilisation de la BI en fonction des résultats obtenus.

Impliquer les parties prenantes

Mesurez et ajustez

Suivez les performances de votre BI et mesurez son impact sur votre entreprise. Utilisez ces informations pour identifier les domaines d’amélioration et apporter des ajustements à votre stratégie de BI au fil du temps.

En suivant ces conseils pratiques initiaux, vous pouvez bien démarrer avec la Business Intelligence et commencer à tirer parti de vos données pour prendre des décisions éclairées et stimuler la croissance de votre entreprise

CONCLUSION

Un projet de Business Intelligence (BI) est considéré comme réussi lorsqu’il parvient à fournir de la valeur ajoutée à l’entreprise en répondant à ses objectifs commerciaux de manière efficace et efficiente. Voici quelques indicateurs clés qui peuvent définir un projet de BI réussi :

Alignement avec les objectifs commerciaux : le projet de BI doit être aligné sur les objectifs stratégiques de l’entreprise. Il doit contribuer à améliorer la prise de décision, à optimiser les processus métier, à accroître la rentabilité ou à renforcer la compétitivité de l’entreprise.

Utilisation efficace des données : un projet de BI réussi utilise efficacement les données pour fournir des informations exploitables. Cela implique de collecter, nettoyer, analyser et présenter les données de manière appropriée pour répondre aux besoins de l’entreprise.

Adoption par les utilisateurs : les utilisateurs finaux doivent adopter les outils de BI et les utiliser de manière régulière pour prendre des décisions. Un projet de BI réussi est celui qui répond aux besoins des utilisateurs et qui est facile à utiliser et à comprendre.

Amélioration des performances : un projet de BI réussi se traduit par une amélioration des performances de l’entreprise. Cela peut se manifester par une augmentation des ventes, une réduction des coûts, une amélioration de la productivité ou toute autre mesure de la performance pertinente pour l’entreprise.

Retour sur investissement (ROI) positif : un projet de BI réussi génère un retour sur investissement positif pour l’entreprise. Cela signifie que les avantages obtenus grâce à l’utilisation de la BI dépassent les coûts de mise en œuvre et de maintenance du projet.

Évolutivité et flexibilité : un projet de BI réussi est capable de s’adapter aux besoins changeants de l’entreprise et d’évoluer avec elle. Il doit être suffisamment flexible pour prendre en charge de nouveaux besoins, de nouveaux types de données ou de nouveaux scénarios d’utilisation.

Soutien et engagement de la direction : un projet de BI réussi bénéficie du soutien et de l’engagement de la direction de l’entreprise. La direction doit reconnaître la valeur de la BI et fournir les ressources nécessaires pour soutenir le projet tout au long de son cycle de vie.

En résumé, un projet de BI réussi est celui qui contribue à atteindre les objectifs commerciaux de l’entreprise en utilisant efficacement les données pour prendre des décisions éclairées. Il est caractérisé par son alignement avec les objectifs de l’entreprise, son adoption par les utilisateurs, son impact positif sur les performances de l’entreprise et son retour sur investissement positif.

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07 juin 20240

La prise de décision éclairée : rapide et efficace

« La promptitude dans la décision est le pilier de la réussite, mais l’éclairage des données en est la fondation »

Cet adage résume parfaitement le sujet des prises de décisions efficaces et rapides qui se basent dans la majorité des entreprises sur les données.

Dans le monde des affaires contemporain, les données sont devenues le carburant propulsant la prise de décision stratégique. De la planification des opérations quotidiennes à l’élaboration de stratégies à long terme, les entreprises tirent désormais parti des données pour guider leurs choix et améliorer leur efficacité globale.

Voici comment les décisions basées sur les données peuvent transformer radicalement votre entreprise. Que vous soyez leader sur votre secteur d’activité, ou en plein développement sur un nouveau marché, vous aurez inéluctablement des décisions stratégiques à prendre qui vont engager votre projet.

Sachant qu’une mauvaise décision pourra entraîner des conséquences parfois graves sur ce dernier voire pour votre entreprise, il est essentiel de disposer des bons process, outils d’aide à la décision et surtout les données.

Précision et pertinence

Les décisions basées sur les données reposent sur des informations tangibles et factuelles, éliminant ainsi les conjectures et les intuitions souvent sujettes à l’erreur. En utilisant des données précises et actualisées, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées et pertinentes, ce qui réduit les risques d’erreurs coûteuses

Identification de tendances

En analysant de vastes ensembles de données, les entreprises peuvent repérer des tendances significatives et des schémas récurrents. Cela leur permet d’anticiper les changements du marché, d’identifier de nouvelles opportunités et de rester en avance sur la concurrence.

Personnalisation des expériences client

Les données sur le comportement des clients permettent aux entreprises de créer des expériences personnalisées et sur mesure. En comprenant les préférences et les besoins individuels des clients, les entreprises peuvent offrir des produits et des services mieux adaptés, renforçant ainsi la fidélité et la satisfaction client

Utilisation de la technologie pour accélérer & optimiser le processus

Les données opérationnelles permettent aux entreprises d’optimiser leurs processus internes. En identifiant les inefficacités et les goulets d’étranglement, les entreprises peuvent apporter des ajustements précis pour améliorer la productivité, réduire les coûts et accroître l’efficacité opérationnelle globale.

Les technologies de traitement des données telles que l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive peuvent accélérer le processus de prise de décision en automatisant les tâches répétitives et en fournissant des insights exploitables en temps réel. Les algorithmes avancés peuvent détecter des modèles subtils dans les données, aidant ainsi les décideurs à prendre des décisions plus éclairées et plus rapides

Décisions basées sur les données : la clé de l’agilité & de prise de décision agile

Grâce à l’accès en temps réel aux données, les entreprises peuvent prendre des décisions plus rapidement et de manière plus agile. En utilisant des tableaux de bord et des analyses en temps réel, les décideurs disposent des informations nécessaires pour réagir rapidement aux changements du marché et aux nouvelles opportunités.

La prise de décision éclairée repose sur l’accès à des données précises et actualisées. Les entreprises qui investissent dans des systèmes de collecte, d’analyse et de visualisation des données sont mieux armées pour prendre des décisions rapides et éclairées. En exploitant les données disponibles, elles peuvent évaluer rapidement les tendances du marché, comprendre les besoins des clients et identifier les opportunités de croissance

Rapidité sans compromis sur la qualité

Alors que la rapidité est essentielle dans un environnement commercial concurrentiel, cela ne signifie pas sacrifier la qualité des décisions. Les données fournissent un cadre objectif sur lequel baser les choix, réduisant ainsi les risques d’erreurs coûteuses liées à la prise de décision impulsives ou mal informées. En combinant vitesse et précision, les entreprises peuvent prendre des décisions efficaces tout en maintenant un niveau élevé de qualité et de pertinence

L’importance de la culture de données

Au-delà des outils et des technologies, la prise de décision éclairée repose sur une culture organisationnelle qui valorise les données et favorise la collaboration. Les entreprises qui encouragent une culture de données sont mieux équipées pour collecter, analyser et utiliser efficacement les informations pour prendre des décisions. En encourageant la transparence, la communication et la collaboration, ces entreprises peuvent exploiter pleinement le potentiel des données pour stimuler l’innovation et la croissance

Conclusion

En adoptant une approche axée sur les données, les entreprises peuvent transformer leur manière de prendre des décisions, en passant d’une approche basée sur l’intuition à une approche basée sur des données tangibles et vérifiables. En conséquence, elles peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle, stimuler leur croissance et maintenir leur compétitivité sur le marché en constante évolution. En fin de compte, les entreprises qui s’engagent pleinement dans les décisions basées sur les données sont mieux positionnées pour prospérer dans l’économie moderne.

La prise de décision éclairée, basée sur les données, offre un avantage concurrentiel indéniable dans l’environnement commercial moderne. En combinant rapidité et efficacité avec la précision des données, les entreprises peuvent s’adapter rapidement aux changements du marché, saisir les opportunités et maintenir leur position de leader dans leur secteur. En investissant dans des technologies de traitement des données avancées et en favorisant une culture de données au sein de l’organisation, les entreprises peuvent naviguer avec succès dans un monde en constante évolution et prospérer dans l’incertitude.

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14 mars 20240

SQL basique: quézako ?

Pendant très longtemps réservé aux personnes averties et techniques du service informatique, le SQL n’était pas à la portée de n’importe quelle entité ou service d’une société. Rôle exclusivement réservé au service IT de l’entreprise auparavant. Désormais, la vulgarisation de « l’informatique » a permis à de nombreux services d’accéder aux données de leur entreprises via le SQL pour interroger leurs bases de données tels que les départements marketing, la comptabilité, le contrôle de gestion, les ressources humaines et bien d’autres encore !

Vous êtes une entreprise spécialiste du commerce électronique, de la santé, du retail ou tout simplement une PME / PMI? Vous avez un ensemble de données stockées dans une base de données?

Il est indispensable de connaître les éléments basiques du langage de requêtes structurées (SQL) pour vous permettre d’avoir rapidement des réponses à vos interrogations.

DEFINITION

Le SQL, ou Structured Query Language (Langage de Requête Structurée), est un langage de programmation spécialement conçu pour la gestion et la manipulation de bases de données relationnelles.

Il offre une interface standardisée permettant aux utilisateurs de communiquer avec les bases de données, d’effectuer des opérations telles que l’insertion, la mise à jour, la suppression et la récupération de données de manière efficace.

LES BASES DU SQL

Rappelons que le SQL n’est rien d’autre qu’un moyen de lire le contenu d’une base de données relationnelle pour remonter les informations dont un utilisateur a besoin pour répondre à un besoin.

STRUCTURATION DES DONNEES

Le SQL se base sur le modèle relationnel, qui organise les données sous forme de tables. Chaque table est composée de colonnes (champs) représentant des attributs spécifiques, et de lignes contenant les enregistrements

La structure des tables :

Dans le monde du SQL, la structure des tables est cruciale. Chaque table est définie par des colonnes, où chaque colonne représente un attribut particulier des données que vous stockez. Par exemple, une table « employés » pourrait avoir des colonnes telles que « nom« , « prénom« , « âge« , etc. Ces tables sont reliées par des clés, qui peuvent être des identifiants uniques pour chaque enregistrement, facilitant ainsi les relations entre différentes tables.

Les principales opérations (ou commandes / requêtes SQL basiques)

SELECT : Utilisé pour extraire des données d’une ou plusieurs tables. La clause SELECT permet de spécifier les colonnes à récupérer, les conditions de filtrage et l’ordre de tri. Cette clause est l’une des plus fondamentale du SQL. La clause WHERE, souvent utilisée avec SELECT, permet de filtrer les résultats en fonction de conditions spécifiques. Par exemple, vous pourriez vouloir récupérer uniquement les employés dont l’âge est supérieur à 30 ans, ou comme dans l’exemple ci-dessous uniquement les employés du service des ventes.

SELECT nom, prenom FROM employes WHERE service = ‘Ventes‘;

INSERT : Permet d’ajouter de nouvelles lignes dans une table

INSERT INTO clients (nom, prenom, email) VALUES (‘Doe’, ‘John’, ‘john.doe@email.com‘);

UPDATE : Permet d’ajouter de nouvelles lignes dans une table

UPDATE produits SET prix = prix * 1.1 WHERE categorie = ‘Electronique‘;

DELETE : Permet de supprimer des lignes d’une table en fonction de certaines conditions

DELETE FROM commandes WHERE date_commande < ‘2023-01-01‘;

Filtrage et tri

Pour filtrer les résultats, le SQL utilise la clause WHERE, permettant de spécifier des conditions pour sélectionner les données. De plus, la clause ORDER BY permet de trier les résultats selon une ou plusieurs colonnes.

Le filtrage et le tri sont des opérations essentielles dans le langage SQL, permettant de récupérer des données spécifiques et de les organiser de manière significative. Explorons ces concepts avec des exemples pratiques

Filtrage avec la Clause WHERE

La clause WHERE est utilisée pour filtrer les résultats d’une requête en spécifiant des conditions. Cela permet de sélectionner uniquement les données qui répondent à ces critères.

–Sélectionner les employés avant un salaire supérieur à 50000

SELECT nom, prenom, salaire

FROM employes

WHERE salaire > 50000;

Dans cet exemple, seuls les employés dont le salaire est supérieur à 50000 seront inclus dans les résultats.

Filtrage avec la Clause ORDER BY

La clause ORDER BY permet de trier les résultats d’une requête en fonction d’une ou plusieurs colonnes. Vous pouvez spécifier l’ordre de tri (croissant ou décroissant)

–Sélectionner les clients et trier par ordre alphabétique du nom

SELECT nom, prenom, email

FROM clients

ORDER BY nom ASC;

Dans cet exemple, les résultats seront triés par ordre alphabétique croissant du nom du client

Filtrage et Tri peuvent être combiné également, à savoir la combinaison entre la clause WHERE et la clause ORDER BY pour filtrer les résultats en même temps

–Sélectionner les produits de la catégorie ‘Electronique’ et trier par prix décroissant

SELECT nom_produit, prix

FROM produits

WHERE categorie = ‘Electronique’

ORDER BY prix DESC;

Il existe d’autres filtrages et tri avec des opérateurs mais cela devient du SQL qui n’est plus basique mais devient pour un public plus averti.

En comprenant ces concepts de filtrage et de tri, vous serez en mesure d’extraire des données spécifiques de vos bases de données SQL de manière ciblée et organisée.

Les jointures

Les jointures sont essentielles pour combiner des données provenant de plusieurs tables.

Les types courants de jointures incluent INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN et FULL JOIN, chacun offrant des méthodes spécifiques pour associer des lignes entre différentes tables.

Exemple de jointure simple :

SELECT client.nom, commandes.date

FROM clients

INNER JOIN commandes ON clients.id_client = commandes.id_client;

Les types de jointures :

INNER JOIN : Renvoie les lignes lorsque la condition de jointure est vraie dans les deux tables.

LEFT JOIN (ou LEFT OUTER JOIN) : Renvoie toutes les lignes de la table de gauche et les lignes correspondantes de la table de droite.

RIGHT JOIN (ou RIGHT OUTER JOIN) : L’inverse du LEFT JOIN.

FULL JOIN (ou FULL OUTER JOIN) : Renvoie toutes les lignes lorsque la condition de jointure est vraie dans l’une des deux tables.

Contraintes pour l’intégrité des données et Index pour optimiser les performances

Les contraintes jouent un rôle crucial dans la garantie de l’intégrité des données. Les clés primaires assurent que chaque enregistrement dans une table est unique, tandis que les clés étrangères établissent des liens entre différentes tables. Les contraintes d’unicité garantissent qu’aucune valeur dupliquée n’est autorisée dans une colonne spécifiée

Les index sont des structures de données qui améliorent les performances des requêtes en accélérant la recherche de données. En créant un index sur une colonne, vous facilitez la recherche, mais il est essentiel de les utiliser judicieusement, car ils peuvent également augmenter la taille de la base de données

Conclusion

Le SQL est un outil puissant et universel pour travailler avec des bases de données relationnelles. Comprendre ses bases permet aux développeurs et aux analystes de données d’interagir de manière efficace avec les systèmes de gestion de bases de données, facilitant ainsi la manipulation et la récupération d’informations cruciales. Que ce soit pour des tâches simples ou des opérations plus complexes, le SQL reste un incontournable dans le domaine de la gestion de données

Il offre une panoplie d’outils pour interagir avec les bases de données relationnelles de manière puissante et flexible. En comprenant ces concepts de base, vous serez mieux équipé pour manipuler efficacement les données, créer des rapports personnalisés et répondre à des questions complexes à partir de vastes ensembles de données. Que vous soyez un développeur, un analyste de données ou un administrateur de base de données, la maîtrise du SQL est un atout inestimable dans le monde de la gestion de données.

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06 mars 20240

Entrepôts de Données vs Lacs de Données : plongée comparative dans le monde de la Technologie

Dans le monde de la technologie, en constante évolution, deux termes font des vagues :

les Entrepôts de Données (Data Warehouses) et les Lacs de Données (Data Lakes).

Tous deux sont des outils puissants pour le stockage et l’analyse des données, mais ils servent à des fins différentes et possèdent des forces et faiblesses uniques. Plongeons dans le monde des données pour explorer ces deux géants technologiques.

Les Entrepôts de Données existent depuis un certain temps, offrant un moyen structuré et organisé de stocker des données. Ils sont comme une bibliothèque bien organisée, où chaque livre (donnée) a sa place. Les avancées récentes les ont rendus encore plus efficaces. Par exemple, la convergence des lacs de données et des entrepôts de données a mené à une approche plus unifiée du stockage et de l’analyse des données. Cela signifie moins de mouvements de données et plus d’efficacité – un double avantage !

De plus, l’intégration de modèles d’apprentissage automatique et de capacités d’IA a automatisé l’analyse des données, fournissant des insights plus avancés. Imaginez avoir un bibliothécaire personnel qui non seulement sait où chaque livre se trouve mais peut aussi prédire quel livre vous aurez besoin ensuite !

Cependant, chaque rose a ses épines. Les entrepôts de données peuvent être complexes et coûteux à mettre en place et à maintenir. Ils peuvent également avoir du mal avec les données non structurées ou le traitement des données en temps réel.

Mais ils brillent lorsqu’il est nécessaire d’avoir des données structurées, historiques pour le reporting et l’analyse, ou lorsque les données de différentes sources doivent être intégrées et cohérentes.

D’autre part, les lacs de données sont comme un vaste océan de données brutes, non structurées. Ils sont flexibles et évolutifs, grâce au développement du Data Mesh. Cela permet une approche plus distribuée du stockage et de l’analyse des données. De plus, l’utilisation croissante de l’apprentissage automatique et de l’IA peut automatiser l’analyse des données, fournissant des insights plus avancés.

Cependant, sans une gestion adéquate, les lacs de données peuvent devenir des « marécages de données », avec des données devenant désorganisées et difficiles à trouver et à utiliser.

L’ingestion et l’intégration des données peuvent également être longues et complexes. Mais ils sont le choix par excellence lorsqu’il est nécessaire de stocker de grands volumes de données brutes, non structurées, ou lorsque le traitement des données en temps réel ou quasi temps réel est requis.

En profondeur

ENTREPOTS DE DONNEES

Les avancées

Convergence des lacs de données et des entrepôts de données : Cela permet une approche plus unifiée du stockage et de l’analyse des données, réduisant le besoin de mouvements de données et augmentant l’efficacité.
Streaming plus facile des données en temps réel : Cela permet des insights plus opportuns et une prise de décision plus rapide.
Intégration de modèles d’apprentissage automatique et de capacités d’IA : Cela peut automatiser l’analyse des données et fournir des insights plus avancés.
Identification et résolution plus rapides des problèmes de données : Cela améliore la qualité et la fiabilité des données.

Les limites

Les entrepôts de données peuvent être complexes et coûteux à mettre en place et à maintenir.
Ils peuvent ne pas convenir aux données non structurées ou au traitement des données en temps réel.

Meilleurs scénarios pour l’implémentation :

Lorsqu’il est nécessaire d’avoir des données structurées, historiques pour le reporting et l’analyse.
Lorsque les données de différentes sources doivent être intégrées et cohérentes.

LACS DE DONNEES

Les avancées

Développement du Data Mesh : Cela permet une approche plus distribuée du stockage et de l’analyse des données, augmentant la scalabilité et la flexibilité.
Utilisation croissante de l’apprentissage automatique et de l’IA : Cela peut automatiser l’analyse des données et fournir des insights plus avancés.
Outils favorisant une approche structurée de développement-test-publication pour l’ingénierie des données : Cela peut améliorer la qualité et la fiabilité des données.

Les limites

Les lacs de données peuvent devenir des « marécages de données » s’ils ne sont pas correctement gérés, avec des données devenant désorganisées et difficiles à trouver et à utiliser.
L’ingestion et l’intégration des données peuvent être longues et complexes.

Meilleurs scénarios pour l’implémentation :

Lorsqu’il est nécessaire de stocker de grands volumes de données brutes, non structurées.
Lorsque le traitement des données en temps réel ou quasi temps réel est requis.

En conclusion, les entrepôts de données et les lacs de données ont tous deux leurs avantages et limites. Le choix entre eux dépend des besoins spécifiques et des circonstances de l’organisation.

C’est comme choisir entre une bibliothèque et un océan – les deux ont leur charme, mais le choix dépend de ce que vous recherchez. Ainsi, que vous soyez un passionné de technologie ou un leader d’entreprise, comprendre ces deux outils peut vous aider à prendre des décisions éclairées dans le monde de la technologie.

Après tout, dans le monde des données, la connaissance, c’est le pouvoir !

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Artificial Intelligence, Business Intelligence, Data Governance, Data Marketing, Data visualisation, L'entreprise, Machine Learning, Self-service Analytics, Technology

22 février 20240

Maîtriser Vos Données : l’essence et l’impact du catalogue de données décryptés

Dans le monde hyperconnecté d’aujourd’hui, où les données sont considérées comme le nouvel or, savoir les gérer et les exploiter s’avère essentiel pour les entreprises souhaitant prendre des décisions éclairées et rester compétitives. Le concept de « Data catalog », ou catalogue de données, émerge comme une réponse clé à ce défi, offrant une boussole dans l’océan vaste et souvent tumultueux des données.

Cet article vise à éclairer les enjeux et les avantages des data catalog, ces bibliothèques modernes où les metadonnées ne sont pas seulement stockées, mais rendues compréhensibles et accessibles. À travers l’automatisation de la documentation des metadonnées et la mise en place d’une gouvernance des données collaborative, les catalogues de données transforment la manière dont les organisations accèdent, comprennent et utilisent leurs précieuses informations.

En facilitant la découverte et le partage des données fiables, ils permettent aux entreprises de naviguer avec assurance vers une stratégie véritablement pilotée par les données.

Mais encore…

Un Data catalogue est un outil centralisé conçu pour gérer efficacement les données au sein d’une organisation. Selon Gartner, il maintient un inventaire des données actives en facilitant leur découverte, description et organisation.

L’analogie basique serait de dire qu’il s’agit d’un répertoire, une sorte d’annuaire où les lecteurs trouvent les informations dont ils ont besoin sur les livres et où ils se trouvent : titre, auteur, résumé, édition et avis des autres lecteurs.

Le but d’un data catalogue est de rendre la gouvernance des données collaborative, en améliorant l’accessibilité, l’exactitude et la pertinence des données pour l’entreprise. Il soutient la confidentialité des données et la conformité réglementaire grâce à un traçage intelligent du lignage des données et un suivi de la conformité.

Voici 5 raisons pour vos équipes data d'utiliser un data catalogue :

Data analysts / Business Analysts

Ils utilisent le data catalogue pour trouver et comprendre les données nécessaires à leurs analyses. Cela leur permet d’avoir accès rapidement aux données pertinentes, d’appréhender leur contexte et de garantir leur qualité et leur fiabilité pour les rapports et les analyses.

Data Scientists

Le data catalogue est essentiel pour localiser les datasets nécessaires à leurs modèles de machine learning et d’intelligence artificielle. Il facilite également la compréhension des métadonnées (provenance des données et les transformations qu’elles ont subies) ce qui est capital pour le pré-traitement des données.

Data Stewards (gestionnaires de données)

Ce sont eux qui sont responsables de la qualité, de la disponibilité et de la gouvernance des données. Ils utilisent le data catalogue pour documenter les métadonnées, gérer les standards de données, et surveiller la conformité et l’utilisation des données au sein de l’organisation.

Responsables de la conformité et de la sécurité

Le data catalogue les aide à assurer que les données sont gérées et utilisées conformément aux réglementations en vigueur, comme le RGPD pour la protection des données personnelles. Ils peuvent l’utiliser pour suivre l’accès aux données sensibles et auditer l’utilisation des données.

Architectes et ingénieurs de données

Ces techniciens s’appuient sur le data catalogue pour concevoir et maintenir l’infrastructure de données. Il leur fournit une vue d’ensemble des données disponibles, de leur structure et de leur interrelation, facilitant ainsi l’optimisation de l’architecture de données et l’intégration de nouvelles sources de données.

Attention il est important de noter que les utilisateurs métiers ne sont pas moins en reste de cet outil. En effet bien qu’ils ne soient pas des utilisateurs techniques, ils profitent du data catalogue pour accéder aux informations et insights nécessaires à la prise de décision. Le répertoire leur permet de trouver facilement les données pertinentes sans nécessiter de connaissances techniques approfondies.

Ce qu'il faut retenir

Un data catalogue sert à :

Améliorer la découverte et l’accès aux données

Renforcer la gouvernance des données

Améliorer de la qualité et de la fiabilité des données

Faciliter la collaboration entre les équipes

Optimiser l’utilisation des ressources de données

Grâce aux Data catalogues, tout comme nous le faisons désormais avec notre propre solution révolutionnaire DUKE, naviguez dans le paysage complexe des données dès aujourd’hui, offrez-vous le luxe d’accéder efficacement, de gérer et d’exploiter les données pour soutenir la prise de décision éclairée et l’innovation en entreprise.

Faites brillez vos équipes Data dès aujourd’hui et plongez sans plus attendre au cœur de notre projet DUKE

Artificial Intelligence, Business Intelligence, Data Governance, Data Marketing, Data Mining and Data Integration, Data Quality Management, Data Regulations, Data visualisation

21 juin 20230

DATA: Les 7 pièges à éviter, Ep 4/7 – Erreurs statistiques – Les faits sont des choses têtues, mais les statistiques sont malléables

« Il y a des mensonges, des maudits mensonges et des statistiques » B.Disraeli

Pourquoi un tel dégoût pour un domaine qui, selon le Merriam-dictionnaire Webster, est simplement « une branche des mathématiques traitant de la collecte, de l’analyse, de l’interprétation et de la présentation de masses de données numériques. »1 Pourquoi le domaine de la statistique est-il sous un jour si négatif par tant de personnes ?

Il y a quatre raisons principales à cela

C’est un domaine complexe. Même les concepts de base ne sont pas accessibles aisément et sont très difficile à expliquer
Même les experts les mieux intentionnés peuvent mal appliquer les outils à leur disposition
La troisième raison derrière toute cette haine est que ceux qui ont un agenda peuvent facilement créer des statistiques pour mentir lorsqu’ils communiquent avec nous
La dernière raison est que les statistiques peuvent souvent sembler froides et distantes, rendant l’appropriation très complexes par le public

Les Déboires descriptifs

Les statistiques descriptives ont pour objectif de résumer les principales caractéristiques d’un ensemble de données. Cependant, un usage incorrect ou inapproprié peut conduire à des conclusions trompeuses. Un exemple typique est l’utilisation de la moyenne pour résumer une distribution, sans tenir compte de la variabilité ou de l’asymétrie. Une autre erreur courante est de présenter des pourcentages sans expliquer l’effectif total, ce qui peut induire en erreur sur l’ampleur réelle d’un phénomène. Il est donc crucial de comprendre les hypothèses et les limites de chaque mesure descriptive pour l’utiliser correctement.

Prenons l’exemple de l’analyse des salaires au sein d’une entreprise. Si l’on se contente de regarder la moyenne des salaires, on pourrait conclure que l’entreprise rémunère bien ses employés. Cependant, si les salaires de la direction sont très élevés comparativement au reste des employés, la moyenne serait biaisée à la hausse. Il serait plus pertinent d’utiliser la médiane qui donne le salaire du milieu, ou encore de regarder la distribution complète des salaires pour avoir une vue plus précise.

Cette erreur est très bien décrite ici avec des chats :

Les Incendies inférentiels

Toujours une explication féline :

L’inférence statistique vise à tirer des conclusions sur une population à partir d’un échantillon de cette population. Cependant, ce processus est sujet à des erreurs. Les erreurs d’échantillonnage et les erreurs de type I et II sont courantes. De plus, les erreurs peuvent être exacerbées par la confusion entre corrélation et causalité. Il est essentiel d’avoir une solide compréhension des principes de l’inférence statistique pour éviter ces pièges.

Imaginons une étude de santé publique cherchant à établir un lien entre une habitude alimentaire particulière (comme manger bio) et un meilleur état de santé général. Si l’étude conclut à une corrélation positive, cela ne signifie pas forcément que manger bio cause un meilleur état de santé. Il pourrait y avoir des facteurs de confusion, comme le niveau de revenu ou le mode de vie, qui influencent à la fois l’habitude alimentaire et l’état de santé. Ici, on peut tomber dans le piège de confondre corrélation et causalité.

L'Échantillonnage glissant

L’échantillonnage est une étape cruciale dans tout processus de collecte de données. Pourtant, de nombreuses erreurs peuvent survenir à ce stade. L’échantillon peut ne pas être représentatif de la population cible, en raison de biais de sélection ou de non-réponse. De plus, la taille de l’échantillon peut être insuffisante pour détecter un effet. Il est donc essentiel de planifier soigneusement l’échantillonnage pour obtenir des résultats fiables.

Considérons une enquête de satisfaction client menée par une entreprise de commerce en ligne. Si l’entreprise ne sollicite que les avis des clients qui ont fait un achat récent, elle risque d’obtenir une image faussée de la satisfaction globale de sa clientèle. En effet, les clients insatisfaits peuvent avoir cessé de faire des achats et donc ne pas être inclus dans l’échantillon. C’est un exemple de biais de sélection.

L'insensibilité à la taille de l'échantillon

Une erreur courante dans l’analyse de données est d’ignorer l’impact de la taille de l’échantillon sur les résultats. Une taille d’échantillon importante peut rendre significatif un effet très faible, tandis qu’une taille d’échantillon trop petite peut ne pas avoir la puissance suffisante pour détecter un effet existant. De plus, la signification statistique ne signifie pas nécessairement une signification pratique. Ainsi, il est important de considérer la taille de l’échantillon dans l’interprétation des résultats.

Supposons que vous meniez une étude pour évaluer l’effet d’un médicament sur la baisse de la tension artérielle. Si vous avez un très grand échantillon de patients, vous pourriez constater une baisse statistiquement significative de la tension artérielle. Cependant, cette baisse peut être très faible, disons 0.1 mm Hg, une valeur cliniquement insignifiante malgré sa significativité statistique. C’est un exemple où la taille de l’échantillon peut rendre un effet faible significatif. D’un autre côté, si l’échantillon est trop petit, on peut passer à côté d’un effet réel. Il est donc important de considérer l’importance clinique ou pratique en plus de la significativité statistique.

En approfondissant cette question, Ben Jones (voir auteur ayant inspiré cet article) a réussi à trouver des chiffres sur le taux de cancer du rein ainsi que les données démographiques pour chaque comté américain, et il a créé un tableau de bord interactif (figure ci-dessous) pour illustrer visuellement le fait que Kahneman, Wainer et Zwerlink sont faire assez clairement dans les mots.

Remarquez quelques éléments dans le tableau de bord. Sur la carte choroplèthe (remplie), les comtés orange les plus foncés (taux élevés par rapport au taux global des États-Unis) et les comtés bleus les plus foncés (taux faibles par rapport au taux global des États-Unis) sont souvent côte à côte.

De plus, notez comment dans le nuage de points sous la carte, les marques forment une forme d’entonnoir, avec des comtés moins peuplés (à gauche) plus susceptibles de s’écarter de la ligne de référence (le taux global des États-Unis), et des comtés plus peuplés comme Chicago, L.A. , et New York sont plus susceptibles d’être proches de la ligne de référence globale.

Une dernière observation : si vous survolez un comté avec une petite population dans la version interactive en ligne, vous remarquerez que la moyenne

le nombre de cas par an est extrêmement faible, parfois 4 cas ou moins. Une petite déviation – même juste 1 ou 2 cas – dans une année suivante tirera un comté du bas de la liste vers le haut, ou vice versa.

Dans le prochain article, nous allons explorer le 5eme type d’erreur que nous pouvons rencontrer lorsque nous utilisons les données pour éclairer le monde qui nous entoure : Les aberrations analytiques.

Cet article est inspiré fortement par le livre « Avoiding Data pitfalls – How to steer clear of common blunders when working with Data and presenting Analysis and visualisation” écrit par Ben Jones, Founder and CEO de Data Litercy, edition WILEY. Nous vous recommandons cette excellente lecture!