Qu'est-ce que la data intelligence ? Transformer la donnée en savoir et le savoir en décision
La quantité de données produites dans le monde augmente chaque jour.
Conversations sur les réseaux sociaux, actualités, commentaires d'utilisateurs, comportements numériques, interactions, études, données de marché et d'innombrables autres sources génèrent en continu de nouvelles données.
Mais le problème fondamental des organisations n'est plus d'accéder à la donnée : c'est de pouvoir comprendre ce que telle donnée signifie.
La data intelligence désigne le fait que les données issues de différentes sources soient interprétées, mises en relation et transformées en savoir utilisable dans la décision, plutôt que simplement collectées et rapportées.
Bref, l'enjeu n'est pas de voir plus de données :
Il est de comprendre ce que la donnée vous dit.
Donnée et savoir ne sont pas la même chose
Qu'une marque ait été citée 50 000 fois aujourd'hui est une donnée.
Que ce chiffre soit supérieur de 40 % à celui de la semaine passée est une autre donnée.
Que l'essentiel des conversations se concentre autour d'un sujet précis est un constat.
Lorsqu'on voit que ce changement a commencé après un événement donné, qu'il est plus fort dans certaines audiences et qu'il influe sur la perception de la marque, on ne parle plus seulement de chiffres mais d'un tableau porteur de sens.
C'est exactement là qu'apparaît la valeur de la data intelligence.
Donnée → Contexte → Relation → Enseignement → Décision
Que disent ensemble des données différentes ?
Les événements du monde réel ne se produisent pas au sein d'une seule source de données.
Un sujet peut naître sur les réseaux sociaux, passer aux sites d'information, grandir dans les commentaires et être discuté de façons totalement différentes selon les plateformes.
Le tableau observé depuis une seule source peut donc ne représenter qu'une partie de la vue d'ensemble.
L'approche data intelligence permet d'évaluer ensemble différents points de données.
Car l'information la plus importante se cache parfois non pas dans une donnée isolée, mais dans la relation entre plusieurs.
Quelle différence entre data analytics et data intelligence ?
Les deux notions sont étroitement liées mais ne désignent pas la même chose.
- La data analytics
- Se concentre sur l'examen des données pour faire apparaître régularités, évolutions et constats.
- La data intelligence
- Vise à évaluer ces résultats analytiques dans un contexte plus large et à les transformer en une structure que le décideur peut comprendre et utiliser.
Autrement dit, l'analyse pose la question :
Que voyons-nous dans la donnée ?
tandis que la data intelligence y ajoute :
Qu'est-ce que cela signifie et pourquoi est-ce important pour nous ?
Telle est la question qu'elle ajoute.
Plus de données n'est pas toujours mieux
Disposer de millions de points de données peut paraître impressionnant.
Mais si ces données sont faites de contenus répétés, de sources indésirables, de comptes automatisés, de résultats hors sujet ou de signaux peu fiables, le volume seul n'apporte aucun avantage.
En data intelligence, ce n'est donc pas seulement la quantité de données qui compte, mais leur qualité, leur contexte, leur fiabilité et leur relation entre elles.
Même une analyse avancée construite sur des données inexactes peut aboutir à une conclusion erronée.
À quelles questions la data intelligence répond-elle ?
La valeur de la data intelligence ne se mesure pas au nombre d'indicateurs affichés sur un tableau de bord.
Elle réside dans sa capacité à tirer, d'une donnée complexe, les réponses à des questions importantes.
- Qu'est-ce qui change ?
- Pourquoi cela change-t-il ?
- Qu'est-ce qui déclenche le changement ?
- Qui influence ?
- Quels sujets montent ?
- Quels risques se forment ?
- Quelles opportunités apparaissent ?
- À quoi faut-il faire attention désormais ?
La donnée ne produit une valeur réelle pour la décision qu'à partir du moment où elle commence à répondre à ces questions.
Comment l'IA change-t-elle la data intelligence ?
L'intelligence artificielle rend possible le traitement de très grands ensembles de données complexes et une évaluation bien plus rapide des relations qu'ils contiennent.
Mais toute interprétation produite par une IA n'est pas automatiquement juste.
Dans une approche moderne de la data intelligence, le contexte, la fiabilité des données, la vérifiabilité et la preuve comptent donc autant que la vitesse.
La valeur des systèmes analytiques de demain ne viendra pas du traitement de davantage de données, mais de leur capacité à donner du sens à la bonne donnée dans le bon contexte.
La valeur de la donnée apparaît au moment où elle change une décision
Ce dont les organisations ont besoin n'est pas de centaines de nouveaux graphiques ni de milliers de nouveaux indicateurs.
Le vrai besoin est de voir, parmi des millions de points de données :
- Lequel compte ?
- Pourquoi compte-t-il ?
- Qu'est-ce qui change ?
- Et que devons-nous faire face à cela ?
C'est de pouvoir voir les réponses à ces questions.
La donnée est ce que vous possédez. La data intelligence est ce que vous en comprenez.