Nous vivons à une époque où les données sont omniprésentes. Elles sont un bien, un outil et, souvent, le fondement même des décisions importantes. Mais la vérité est la suivante : même les données les plus fiables doivent être examinées attentivement. Pour que les données soient véritablement utiles, nous devons nous poser davantage de questions, remettre en question davantage d'hypothèses et, surtout, suspendre notre jugement.
Mon collègue, Hunter McMahon, a récemment publié un Forbes article Soulignant l'importance de la curiosité, alors que le rôle de l'IA continue de se développer dans notre monde centré sur les données. La curiosité nous pousse à poser des questions, à approfondir nos recherches, mais, associée à une dose de scepticisme, elle nous permet de ne pas accepter les réponses telles quelles. Au contraire, nous vérifions, remettons en question les hypothèses et affinons notre compréhension.
Faire confiance, mais vérifier : pourquoi les données nécessitent un certain scepticisme
En tant que professionnels des données, nous connaissons la routine : les données arrivent, la pression monte et l’instinct nous pousse à nous plonger dans le vif du sujet et à décortiquer les détails au plus vite. Mais cette précipitation peut nous égarer. Les professionnels expérimentés comprennent l’importance de marquer une pause pour clarifier le contexte avant d’aller plus loin. Le mantra est simple : « Faire confiance, mais vérifier ». Comprendre les données grâce aux échanges avec les clients et à la documentation est crucial, mais il est tout aussi important de remettre en question les hypothèses et d’approfondir les choses, en s’appuyant sur ses propres observations pour tirer des conclusions.
Vous organisez un appel avec le client. Il vous explique les données, répond à vos questions et vous vous sentez en confiance, n'est-ce pas ? Pas si vite. Avant de continuer, il ne vous reste plus qu'une chose à faire : remettre tout en question avec une bonne dose de scepticisme.
Pourquoi ? Parce que les humains font des erreurs. La connaissance se perd, les suppositions s'immiscent. Votre travail ne consiste pas seulement à analyser les données, mais à les interroger. Posez les questions difficiles. Vérifiez tout.
Le dilemme du fuseau horaire : une étude de cas sur le scepticisme des données
Prenons un exemple. J'ai récemment travaillé sur un dossier où j'ai reçu un rapport de métadonnées d'e-mails concernant un employé, extrait des archives Outlook par un fournisseur tiers. La tâche ? Déterminer quand cet employé envoyait des e-mails, c'est-à-dire identifier ses horaires de travail et s'il travaillait jusqu'au bout de la nuit.
Le fournisseur a affirmé que les horodatages avaient été traités à l'heure locale de l'employé, soit l'heure normale de l'Est (HNE). Le client m'a transmis cette information. Affaire classée, n'est-ce pas ?
Faux.
Plutôt que de prendre les choses au pied de la lettre, j'ai creusé plus profondément. J'ai créé un histogramme des horodatages des e-mails, analysant le volume d'e-mails envoyés à chaque heure de la journée. Qu'ai-je constaté ? L'activité des e-mails commençait vers 13 h, atteignait son pic à 17 h et diminuait vers 21 h. Mais cela ne correspondait pas aux autres sources de données, qui indiquaient que l'activité aurait dû commencer à 9 h, culminer à 13 h et s'estomper vers 17 h.
Quelque chose n'allait pas.
Les hypothèses sur les données sont rarement aussi solides qu'elles le paraissent. En croisant mes résultats avec d'autres données, j'ai réalisé que les données de messagerie étaient faussées de 4 à 5 heures. Le coupable ? Les fuseaux horaires. Les données avaient été exportées en UTC (temps universel coordonné), et non en heure normale de l'Est comme initialement annoncé.
Je suis retourné voir le client pour lui demander de vérifier auprès du fournisseur. Effectivement, celui-ci a admis avoir commis une erreur : les données avaient été saisies en UTC, et non en EST. Une fois les horodatages corrigés, les horaires de travail de nuit de l'employé étaient beaucoup plus logiques.
Ce petit ajustement, certes, mais crucial, a complètement changé le récit de l'affaire. Il n'a fallu que quelques heures d'analyse réfléchie et sceptique.
La valeur des données dépend des questions que vous posez
La morale de l'histoire ? Ne présumez jamais avoir toutes les réponses d'emblée. Un peu de scepticisme, la volonté de remettre en question les hypothèses et la volonté de vérifier les faits peuvent faire toute la différence. Cela permet de gagner du temps, de l'argent et, surtout, de garantir la résistance de votre analyse face à un examen approfondi.
Dans un monde submergé de données, l'important n'est pas la quantité d'informations que vous recevez, mais plutôt votre compréhension et la diligence avec laquelle vous les traitez. Alors, la prochaine fois que vous recevez un ensemble de données, ne vous précipitez pas. Prenez le temps de réfléchir. Posez les bonnes questions. Remettez en question les réponses. Car, au final, ce sont les questions que vous posez et les réponses que vous vérifiez qui donnent toute leur signification aux données.
La qualité des données dépend des questions que vous posez. Et croyez-moi, vos clients vous en seront reconnaissants.
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