“La plus grande valeur d’une image, c’est quand elle nous oblige à remarquer ce que nous ne nous attendions pas à voir.” Cette citation de John Tukey, le célèbre mathématicien qui a développé la boîte à moustaches, l’un des outils préférés des analystes de données utilisés dans les statistiques descriptives, incarne tout ce que les données représentent. Aussi efficaces et informatives que soient les données, c’est le rôle du data scientist de représenter visuellement l’information cruciale afin que le public puisse non seulement voir sa signification, mais aussi percevoir intuitivement l’impact plus large.
La data est en effet un facteur déroutant mais nécessaire à la santé des entreprises. Non seulement elle peut provenir de diverses sources, mais elle est aussi souvent accablante, déroutante et contradictoire. Il est facile de prendre le dicton, le diable est dans les détails, et de le traduire en un monde de données. Quel détail de données est le plus pertinent pour un problème métier spécifique ? Quels détails faut-il ignorer ? Il existe de nombreuses questions sur les données et les détails de leur collecte, analyse, visualisation et interprétation auxquelles il faut répondre chaque jour dans un environnement commercial.
Mais c’est précisément ce qui rend les données si vitales et pourtant dangereuses à utiliser sans connaissance ni compréhension. Imaginez-vous assis dans le cockpit d’un avion puissant. Si vous ne savez pas sur quel bouton appuyer pour démarrer le moteur, et encore moins comment diriger l’avion dans les airs, vous ne pouvez pas l’utiliser. Leur interaction avec les données est très similaire. Sans connaissances, vous ne pouvez rien en tirer.
L’exploitation des données est perçue comme le travail d’une machine
Il n’est pas étonnant que l’exploration de données soit désormais confiée à des robots-machines, en particulier lorsqu’il s’agit de données Internet. En fait, avec environ 70 To de données créées par seconde, il est facile de comprendre pourquoi un bot serait mieux à même de les gérer qu’un cerveau humain. Cependant, les informations disponibles en ligne ne sont pas toujours valables. En fait, Internet est définitivement l’endroit où aller si vous êtes à la recherche de conneries, de fausses nouvelles, de spams et d’idées vraiment terribles.
Heureusement, il existe de plus en plus de technologies intelligentes pour aider les gens à comprendre tout cela, en condensant par exemple des textes précieux pour en faciliter la lecture. Mais l’intelligence artificielle a ses limites. En fait, il y a un besoin d’intervention humaine, soit pour définir comment une décision doit être prise, soit simplement pour ajouter la touche humaine nécessaire. En d’autres termes, malgré l’intelligence accrue des bots, les gens veulent toujours faire confiance au cerveau humain pour donner un sens aux informations, identifier les données indésirables par rapport aux données précieuses et apporter un aperçu humain émotionnel dans l’équation.
La touche humaine rencontre les données d’entreprise
En fin de compte, il est prouvé qu’une machine peut collecter des données plus efficacement et plus rapidement qu’un utilisateur humain. Le big data étant partout, travailler avec des robots et des outils d’IA présente de nombreux avantages pour tirer parti d’un volume élevé. Cependant, vous devrez vous fier à l’intelligence humaine pour trouver des données pertinentes dans le nuage de données floues.
En fait, 40 % du budget marketing est gaspillé parce que les gens n’utilisent pas au mieux le Big Data. Mais c’est précisément parce que créer du sens est le rôle d’un expert formé avec une maîtrise en science des données. La capacité de décomposer de gros volumes de données en petits morceaux faciles à comprendre et à visualiser est une compétence essentielle de l’informatique décisionnelle moderne.
Comment de meilleures données peuvent améliorer votre entreprise
Aujourd’hui, de plus en plus d’entreprises ouvrent leur structure au potentiel du big data et à l’influence positive qu’il peut avoir sur leur stratégie et leur processus décisionnel. Maîtriser la science des données signifie que vous pouvez aider une entreprise à tirer le meilleur parti des données disponibles. En fait, l’utilisation et la visualisation appropriées des données peuvent aider à identifier les tendances puissantes du secteur du marché pour obtenir un avantage concurrentiel.
De plus, travailler avec des données signifie que vous pouvez fournir des stratégies préventives pour tirer parti des opportunités au fur et à mesure qu’elles se présentent et éviter les menaces. Puisque les décisions sont basées sur des informations solides, le niveau de risque est faible et, par conséquent, le potentiel de réussite est élevé.
Faites travailler vos créations avec des données
L’équipe créative d’une entreprise est responsable du message visuel de sa marque, de son identité et de la plupart des campagnes d’engagement centrées sur le client. Mais il est important de partager les données avec vos créations internes. En fait, les meilleures idées n’ont aucun sens si elles ne répondent pas à un besoin spécifique de votre public cible. Par conséquent, au lieu de laisser les parties prenantes décider si le site Web doit être bleu ou vert, il est préférable de laisser la décision à vos clients. en utilisant des données de test A/B et des informations analytiques. Vous devrez développer un appétit pour les tests et l’optimisation et aider votre équipe créative à s’habituer à des outils, tels que Google Analytics, qui peuvent les guider tout au long des projets.
Surcharge de données : aider les gens à trouver l’essentiel
Il est vrai qu’il peut y avoir trop de données. L’ouverture de Google Analytics et d’autres outils de collecte de données à vos équipes signifie que vous devez non seulement leur donner les moyens d’utiliser les outils efficacement, mais aussi les aider à rester concentrés sur leurs priorités. En effet, les besoins des clients, les compétences et la bonne gouvernance sont les trois principaux objectifs que votre entreprise doit constamment viser. Lorsqu’il y a trop de choses à organiser et à gérer, il est important de rappeler à vos équipes de service client que la meilleure stratégie consiste à aider le client à répondre à un besoin.
Quels mots-clés sont utilisés pour trouver le site Web? Quel produit le client veut-il ? De même, pour les équipes RH, les compétences internes et le management productif sont les principaux atouts de leur réussite. Choisissez donc les données qui répondent à ces questions.
Vous posez les mauvaises questions, donc les données ne peuvent pas vous aider
Enfin, il n’est pas rare lorsque l’on travaille avec l’analytics, qui est l’outil le plus couramment utilisé dans tous les domaines de l’entreprise, d’essayer de donner un sens aux données collectées sans savoir ce que l’on recherche. En fait, de nombreux spécialistes du marketing aiment signaler les mots clés et le nombre de visiteurs sans établir au préalable un contexte commercial. Demandez-vous quel est votre objectif pour le site Web et à quoi ressemble le succès avant de commencer à surveiller vos données !
En fin de compte, les données ne peuvent être utiles que si vous savez comment les collecter, les visualiser et les interpréter. L’accès aux données n’est pas synonyme de stratégie commerciale intelligente.
