3.Fiabilité des données
Aux Émirats arabes unis, de nouveaux outils de données sont utilisés pour concevoir le premier bâtiment à énergie positive au monde. L’énergie positive d’un bâtiment qui produit plus d'énergie qu'il n'en consomme.
Les données météorologiques ne servent pas seulement à prévoir si nous devons prendre un parapluie ; elles peuvent également être utilisées pour prédire le rendement des cultures, la probabilité d'une épidémie de grippe et aider à estimer la capacité de dessalement d’eau de mer pour éviter une rupture de nappe phréatique par exemple.
MYTHE 1 - Les informations tirées des données sont toujours exactes en elles-mêmes.
RÉALITÉ
Les informations ne sont précises que si les données sous-jacentes sont exactes, si les outils sont intelligents et si un scientifique des données intelligent participe à l'élaboration du modèle afin d'éviter que les résultats ne soient faussés. Par exemple, l'application innovante Street Bump de Boston a utilisé des smartphones intégrant des accéléromètres et la localisation GPS pour localiser les nids-de-poule d'un grand nombre d'utilisateurs à chaque fois qu'une personne rencontrait une bosse sur la route. Toutefois, si les utilisateurs de smartphones sont plus susceptibles, sont plutôt jeunes et aisés, il se peut que les données de l'application ne capturent pas avec précision les données relatives aux nids-de-poule de toutes les zones démographiques de la ville - et la réponse de la ville aux nids-de-poule risque d'être faussée. C'est pourquoi les scientifiques des données doivent souvent être impliqués pour assurer la pertinence statistique et éviter les biais dans les résultats des données.
MYTHE 2 - Les décisions instinctives sont généralement les bonnes.
RÉALITÉ
Dès notre naissance, nous apprenons à faire confiance à notre intuition pour prendre des décisions. En fait, on estime que 19 % des managers mondiaux se décrivent comme des "décideurs viscéraux" qui se fient presque exclusivement à leur instinct et à leur intuition.
Pourtant, aujourd'hui, les données peuvent nous aider à prendre des décisions mieux informées, avec une plus grande précision, plus rapidement et avec un impact plus important. Selon une enquête auprès de décideurs informatiques de différents secteurs, 59 % d'entre eux déclarent que l'amélioration de la qualité de la prise de décision est l'objectif principal qui motive les investissements dans les technologies des données. Les données ne sont pas seulement utiles sur le lieu de travail ; nous prenons également des décisions instinctives dans notre vie quotidienne. Dans certains cas, nous pouvons bénéficier grandement d'outils qui peuvent nous aider à prendre des décisions plus rapides et meilleures. Par exemple, on estime que l'erreur humaine est à l'origine de 93 % des accidents de voiture, mais les nouveaux capteurs des véhicules qui collectent d'énormes quantités de données sur leur environnement, combinés à une analyse en temps réel et à une prise de décision automatisée (même sans devenir totalement autonomes) pourraient réduire les blessures et les décès liés à la voiture de 50 %.
MYTHE 3 - Des données plus volumineuses sont toujours de meilleures données.
RÉALITÉ
Les ensembles de données n'ont pas toujours besoin d'être plus grands pour être meilleurs. En fait, la taille peut être l'un des facteurs les moins importants. Pour de nombreux problèmes et questions, même de petites quantités de données, lorsqu'elles sont analysées à l'aide des bons outils, peuvent permettre d'obtenir des informations précises. Le développement de ces connaissances dépend souvent de la qualité des données sous-jacentes et de la qualité des outils utilisés pour les exploiter.
Pourtant, on croit parfois que plus il y a de données, plus il y a de vérité, et que plus l'ensemble de données est important, plus il est objectif. Parfois, c'est l'accès à des données simples qui peut avoir l'impact le plus immédiat ; par exemple, savoir quand un magasin local ferme, combien de kilomètres une voiture a parcouru depuis sa dernière vidange, ou combien coûte une facture de téléphone ce mois-ci. En fonction de la question posée, les données contenues dans les pages web, les feuilles de calcul Excel ou les bases de données CRM peuvent être de petite taille, mais tout aussi efficaces pour fournir des réponses que les "Big Data".
Ce qui importe le plus, c'est de créer des données solides, de les stocker en toute sécurité, d'y avoir accès et de pouvoir les traiter - quelle que soit leur taille - afin qu'elles puissent être utilisées au moment et à l'endroit où elles sont nécessaires pour résoudre les problèmes.
MYTHE 4 - Les données non structurées sont inutilisables.
RÉALITÉ
Les données non structurées peuvent être utiles. En fait, certaines des données les plus utiles ne s'intègrent pas toujours dans des tableaux joliment structurés de colonnes et de lignes. Elles peuvent être non structurées, comme des documents textuels ou des images radiographiques. La clé consiste à transformer les données en leur forme la plus adaptée. Si l'entreprise moyenne du classement Forbes des milliardaires européens pouvait augmenter la facilité d'utilisation de ses données de seulement 10 %, elle pourrait s'attendre à une augmentation de son chiffre d'affaires de plus de 2 milliards d’euros
MYTHE 5 - Les données ne doivent être utilisées que dans le but initial pour lequel elles ont été collectées.
RÉALITÉ
Les technologies dans le cloud ont considérablement réduit le prix du stockage des données, de sorte qu'il n'est plus nécessaire de supprimer les données après leur première utilisation pour faire de la place à de nouvelles données.
Par conséquent, contrairement à d'autres ressources, les données ne sont pas épuisées une fois qu'elles ont été utilisées. Les données sont une ressource renouvelable qui peut souvent être réutilisée, combinée avec d'autres ensembles de données et utilisée plusieurs fois pour produire des réponses à des questions souvent imprévues lorsque les données ont été créées à l'origine.
Par exemple, les données météorologiques ne sont pas seulement utilisées pour prédire si nous devons prendre un parapluie ou mettre une veste plus chaude ou une tenue estivale ; elles peuvent également être utilisées pour prédire le rendement des cultures, la probabilité d'une épidémie de grippe et aider à estimer la capacité de dessalement d’eau de mer pour éventuellement l’injecter dans les nappes phréatiques dans son cycle naturel.