Avez-vous déjà participé à une réunion lors de laquelle un collègue présentait les résultats d'une analyse de données que vous jugiez complexe, sans oser poser de questions, car tout le monde semblait avoir compris ? Si vous avez répondu par l'affirmative, il est peut-être temps d'essayer d'améliorer votre maîtrise des données.
Ce concept désigne la capacité à pouvoir extraire des informations pertinentes à partir des données. Bien qu'il nécessite de posséder des connaissances de base en mathématiques et en statistiques, il existe une variété d'outils et de ressources utiles qui peuvent vous aider. La compréhension des visualisations, de la terminologie et des spécificités relatives aux analyses statistiques est essentielle si vous prenez des décisions en vous fondant sur les données.
Il pourrait s'agir de notions simples telles que la variation, ou plus complexes telles que l'utilisation d'un arbre de décision pour extraire des informations exploitables, en supposant bien sûr que les analyses reposent sur des données exactes. La maîtrise des données ne consiste pas à savoir analyser les données. Il est plutôt question de comprendre les analyses fournies par vos collègues ou par des organismes extérieurs.
L'importance de la maîtrise des données
Les organisations sont conscientes qu'en intégrant efficacement la technologie et les analyses dans leurs procédés opérationnels, elles sont en mesure d'améliorer leur rentabilité, leurs performances et l'expérience client.
Gartner estime que d'ici 2023, "la maîtrise des données sera explicite et essentielle pour optimiser l'impact des initiatives dans une entreprise." La société considère d'ailleurs que la maîtrise des données sera officiellement incluse dans plus de 80 % des programmes de gestion des modifications et des stratégies relatives aux données et aux analyses. Si vous avez de l'expérience en Lean ou en Six Sigma, vous sensibilisez sans doute depuis des années les personnes autour de vous au sujet de la maîtrise des données.
Les leaders savent pertinemment que pour rester compétitifs, ils doivent optimiser leur utilisation des données, et un grand nombre d'entre eux ont l'intention de développer une approche fondée sur l'analyse. La technologie est toujours plus présente dans tous les domaines d'activité et les entreprises disposent de toujours plus de données. Par conséquent, la compréhension des concepts de base de l'analyse de données est désormais une compétence essentielle dans la plupart des emplois.
Petit quiz : à quel point êtes-vous un expert(e) en données ? (Sans tricher !)
A l'heure actuelle, consolider vos connaissances en matière de données pourrait s'avérer l'investissement le plus bénéfique pour vous. Combien de bonnes réponses arriverez-vous à trouver ?
Réfléchissez un instant, pensez à une réponse ou notez-la, puis cliquez ou appuyez sur la question pour découvrir si vous avez bien répondu !
Les données quantitatives font référence aux nombres et aux éléments qu'il est possible de mesurer de manière objective (par exemple, la largeur, la hauteur, la température ou le volume). Les données qualitatives font référence aux caractéristiques complexes à mesurer et analysées de manière subjective (par exemple, les odeurs, les goûts, les textures ou les couleurs).
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Le terme "moyenne" désigne la plupart du temps le total obtenu en additionnant chaque nombre, divisé ensuite par la quantité de nombres additionnés. La médiane, quant à elle, correspond au nombre situé au milieu d'un ensemble de valeurs.
Dans de nombreuses études, notamment les projets Lean Six Sigma, il peut arriver que la moyenne ne soit pas la formule la plus adaptée pour calculer un nombre moyen. Prenons les revenus de cinq ménages. Le premier s'élève à 140 000 $. Le deuxième s'élève à 200 000 $. Le troisième s'élève à 215 000 $. Le quatrième s'élève à 220 000 $. Enfin, le cinquième s'élève à 1 725 000 $. La moyenne de ces nombres est de 500 000 $.
Cependant, lorsque nous parlons de "moyenne", nous souhaitons obtenir un nombre qui caractérise au mieux cet échantillon spécifique. La valeur de 500 000 $ est bien plus élevée que toutes les autres, sauf une. La médiane, qui est de 215 000 $, permet dans notre cas de mieux représenter la "moyenne".
Imaginons un nuage de points représentant les ventes de glaces et les accidents de skateboard. Ce graphique forme une ligne droite et a un coefficient de corrélation de 0,9999. Toutefois, le fait d'acheter des glaces ne provoque pas d'accidents de skateboard. Par temps chaud, davantage de personnes utilisent des skateboards et achètent des glaces, ce qui explique pourquoi ces deux facteurs présentent une corrélation. Seules les expériences correctement contrôlées permettent de déterminer si une relation est causale.
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Dans une étude d'observation, les éléments ou personnes faisant l'objet de l'étude ne sont pas transformés, mais seulement observés tels quels. Lors d'une expérience contrôlée, ces éléments et personnes sont attribués à des groupes. Chaque groupe (à l'exception du groupe de contrôle) est traité ou modifié d'une manière ou d'une autre. Il peut s'agir par exemple de produits fabriqués avec une étape alternative au cours d'un procédé, de personnes devant s'abstenir de consommer de la caféine, etc. L'impact de cette différence est ensuite étudié.
Vous souhaitez continuer à tester vos connaissances ? La Khan Academy fournit davantage d'informations et de scénarios permettant de vérifier vos connaissances. Vous pourrez ainsi vous attribuer tout le mérite en répondant de nouveau à cette question.
Le mot de la fin : les organisations sont conscientes qu'elles doivent mieux exploiter les données
La création d'un silo de data scientists ne fera pas apparaître comme par magie l'excellence opérationnelle ou la réussite professionnelle. Bien que des analystes de données se consacrent à aider les personnes dans la résolution de problèmes complexes en matière de données, savoir réaliser une analyse de données efficace ne peut être que bénéfique.
La maîtrise des données dans toute l'entreprise permet de garantir l'intégration des données dans les prises de décision quotidiennes. Vous vous posez ainsi des questions plus pertinentes, vous approfondissez vos connaissances et vous êtes en mesure d'interpréter les résultats. L'amélioration de vos compétences en analyse de données est également un atout supplémentaire pour votre plan de développement personnel. Le fait de prendre des décisions fondées sur les données permet en outre de limiter les biais et les opinions que nous intégrons inconsciemment dans nos discussions.
