Nous sommes submergés par les données. Elles sont partout : tableaux de bord, indicateurs, rapports, et leur accès n’a jamais été aussi simple. Mais le problème est le suivant : plus d’informations ne signifie pas de meilleures décisions.
Hunter McMahon, directeur de l'exploitation d'iDS, nous rappelle un principe simple mais fondamental : le modèle DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom). C'est une façon de penser qui distingue le bruit de la perspicacité, les faits de l'action. Dans son récent article paru dans Forbes, Hunter utilise une tasse de café pour illustrer son propos : les données brutes sont comme des grains de café non infusés : elles sont inutiles sans le processus qui les transforme en quelque chose de précieux.
La curiosité est l'ingrédient manquant. Avez-vous déjà passé du temps avec un enfant de trois ans curieux ? Tout est question de « Pourquoi ? » et de « Comment ? » À un moment donné, nous avons perdu l'instinct de questionnement. Nous nous sommes contentés de réponses superficielles et, ce faisant, avons cessé d'approfondir. Les leaders tombent dans ce piège : ils acceptent le premier indicateur, la première tendance ou la première « solution » sans la remettre en question.
Le modèle DIKW est un cadre pour faire mieux. Il s'agit d'exploiter les données, de se demander « Pourquoi ? », de prendre le temps de réfléchir et de les transformer en sagesse qui mène à des actions concrètes. L'article de Hunter explique comment cultiver la curiosité, favoriser la collaboration et prendre des décisions pertinentes.
Parce que l'information n'est pas une perspicacité, tant qu'on ne la transforme pas en connaissance de cause. Lire l'article ici, alors connectons-nous, posons les bonnes questions et prenons des décisions qui comptent.
iDS fournit des solutions de données consultatives aux entreprises et aux cabinets d'avocats du monde entier, leur donnant un avantage décisif, tant à l'intérieur qu'à l'extérieur de la salle d'audience. Les experts en la matière et les stratèges en données d'iDS se spécialisent dans la recherche de solutions à des problèmes de données complexes, garantissant que les données peuvent être exploitées comme un atout et non comme un passif.