Entreprises : le coût des mauvaises données

L’amélioration de la qualité des données n’est pas une priorité par hasard.

Le marché mondial des “Big Data” et de l’analyse de données devrait ainsi s’élever à 187 milliards de dollars en 2019 selon IDC.

Il faut dire qu’il y a du travail : si l’on en croit I.B.M., ce sont en effet 3,1 trillions (ou 3 100 milliards) de dollars que coûte chaque année, aux seuls Etats-Unis, la mauvaise qualité des données exploitées par les entreprises.

(CC) kris krüg

Le coût des données a trois sources principales :

• les ressources nécessaires pour leur collection et, plus encore, leur correction ;
• les répercussions opérationnelles des actions prises (démarches commerciales, mauvaises livraisons…) en vertu de données erronées ;
• les conséquences des mauvaises décisions stratégiques que de fausses données font prendre.

C’est pourquoi j’explique régulièrement qu’il faut renoncer au veau d’or que constitue le “Big Data” pour mieux valoriser les “Smart Data” qui éliminent le bruit afin de se concentrer sur le signal. En effet, davantage que les gros volumes de données, ce sont les petites données très précises qu’ils contiennent qui sont les plus instructives. Une approche “Smart Data” consiste à rechercher ces aiguilles dans des bottes de foin statistiques plutôt qu’à s’enivrer stérilement du volume de données à sa disposition.

Or beaucoup de dirigeants sont davantage concentrés sur l’augmentation de la quantité de données qu’ils utilisent que sur la qualité de ces dernières. Les plus grandes sources de création de valeur sont parfois plus à portée de main qu’on ne le croit.