Le big data peut-il nous tromper ?

La bonne personne, avec la bonne information, au bon moment. Le big data est censé donner aux entreprises toutes les clés pour prendre la meilleure décision business possible. Selon les chiffres publiés par IDC, les organisations exploitant diverses sources de données via des outils analytiques pour créer une série d'indicateurs sur leur marché auraient cinq fois plus de chances de dépasser leurs objectifs que celles qui ne disposent pas de stratégie big data.

En quelques années, le big data est devenu, à travers les nombreuses études, enquêtes et recherches, une sorte de garantie de succès pour les utilisateurs. Mais des questions restent en suspens : savoir analyser des données signifie-t-il être capable de les comprendre ? Les professionnels travaillent-ils sur les bonnes données ? Le big data peut-il nous induire en erreur ?

Un réel signal ou un simple bruit ?

Un des principaux défis de notre époque est que nous disposons de tellement d'informations qu'il est facile de commettre des erreurs. Exemple avec un projet mené aux États-Unis et rapporté par Gary King, enseignant à Harvard et directeur de l'Institut de sciences sociales quantitatives. L'idée était d'écouter les réseaux sociaux, de relever l'utilisation de certains mots-clés comme « chômage », « emploi » ou « jobs », et de s'en servir pour prédire le taux de chômage dans le pays. Le projet suivait son cours jusqu'à ce qu'un mot-clé explose dans les analyses, annonçant une hausse soudaine de ce taux. Fausse alerte, le terme en question était en réalité lié au décès de Steve Jobs, rendant le modèle prédictif caduc.

Savoir choisir la bonne donnée

La chose la plus simple et à la fois la plus dangereuse au sujet de la donnée est qu'elle peut être faussée et manipulée. Oui, le big data peut donc mener une entreprise sur une fausse piste si les données sont mal utilisées. Il est tentant d'exploiter n'importe quelle donnée pour essayer de répondre à n'importe quelle interrogation métier. Mais avant de se lancer, il est primordial de passer par une première étape de compréhension de ces données. Analyser des jeux de données simplement parce que vous les pensez pertinents n'est pas suffisant.

Avec un tel volume d'informations à portée de main, il est facile de trouver la donnée qui nous permettra de prouver ce qu'on souhaite démontrer. Mais ce serait prendre la problématique à l'envers et l'intérêt premier du big data ne doit pas être perdu de vue. Il s'agit d'obtenir une meilleure connaissance de son marché, de ses clients et de sa propre entreprise, pour être capable de prendre les bonnes orientations. Utiliser les données pour prouver ce qu'on pense déjà savoir est sans doute le meilleur moyen de faire fausse route.