Êtes-vous en train de capter la vague de données ou de patauger dans les profondeurs ?

Êtes-vous en train de capter la vague de données ou de patauger dans les profondeurs ? L’analyse ne consiste pas à tout suivre. Il s’agit de sélectionner ce qui devrait influencer le comportement. En 2026, avec des outils meilleurs que jamais, la question est simple : êtes-vous surfer sur la vague des donnéesou du mal à rester à flot ?

Pourquoi c’est important : nous mesurons trop et décidons trop peu

Pour continuer la série sur la narration basée sur les données, je souhaite m’appuyer sur quelque chose que nous avons évoqué récemment : une bonne analyse consiste à mesurer les bonnes choses et à répondre à la bonne question. Cela semble évident. Ce n’est pas le cas. Parce que la plupart des organisations se comportent encore comme si leur objectif était de mesurer tout.

Mais de bonnes analyses ne permettent pas de suivre tout ce qui peut être mesuré. Il identifie quels signaux sont importants, quels modèles sont significatifs et quels changements nécessitent une attention particulière. Il sélectionne ce qui devrait influencer le comportement.

Les données, c’est comme le pétrole (et c’est là le point)

J’ai toujours aimé l’analogie qui compare les données au pétrole. Sous sa forme brute, l’huile est salissante, collante, désagréable et largement inutile. Vous ne versez pas de pétrole brut dans votre voiture en vous attendant à ce qu’elle fonctionne. Vous l’affinez. Vous le traitez. Vous en extrayez de la valeur.

Les données sont les mêmes. Les données brutes, provenant directement des systèmes opérationnels, sont chaotiques. C’est incomplet, dupliqué et incohérent. Il contient du signal et du bruit enchevêtrés. Il ne prend de la valeur que lorsqu’il est affiné, nettoyé, structuré, modélisé et interprété. Et voici la partie de l’analogie que les gens ne mentionnent pas assez : si vous déversez du pétrole là où vous ne devriez pas, vous avez de sérieux ennuis.

Les données sont les mêmes. Mauvaise gouvernance. Abuser. Exposition. Interprétation erronée. Tout cela crée des risques. Alors oui, les données sont précieuses. Mais seulement lorsqu’il est manipulé correctement.

De « nager dans les données » à « s’y noyer »

J’ai récemment écrit sur LinkedIn, lors de la promotion de « Aide à la décision analytique : pourquoi le reporting seul ne suffit pas », que nous ne manquons pas de données, nous nous noyons dedans. Quelqu’un a répondu que Ralph Kimball avait dit quelque chose de similaire au tournant du siècle, vers 2003 :

Nous nageons dans les données. Nous ne pouvons tout simplement pas y accéder.

Au début du XXIe siècle, c’était en grande partie vrai. Les données vivaient en silos. L’accès était limité. L’interrogation était lente. L’intégration a été douloureuse.

Avance rapide jusqu’en 2026, et les outils ont considérablement évolué : plates-formes cloud, entrepôts modernes, Fabric, Power BI, modèles sémantiques et analyses en libre-service.

Dans de nombreuses organisations, l’accès n’est désormais plus la principale contrainte. Même si les processus de gouvernance et la politique peuvent encore jouer un rôle. Vous pouvez accéder aux données. La question la plus intéressante est la suivante : pouvez-vous faire quelque chose de significatif avec cela ?

L’analogie du surf : même vague, résultats différents

Le commentaire de Kimball m’a fait penser à une autre analogie avec l’eau. Si nous « nageions dans les données » il y a vingt ans, nous sommes aujourd’hui confrontés à des vagues. Certaines organisations les surfent. D’autres pataugent dans les profondeurs. Quand vous regardez un surfeur expérimenté, cela semble facile. Ils n’essaient pas de surfer sur toutes les vagues. Ils ne paniquent pas lorsque l’eau bouge. Ils lisent les conditions, se positionnent et s’engagent au bon moment. Ils chevauchent la vague jusqu’au rivage.

Observez maintenant quelqu’un d’inexpérimenté : il attend trop longtemps, part trop tôt, essaie de se tenir debout sans équilibre, ou se fait renverser et passe les quelques minutes suivantes à récupérer. La vague est la même. Le résultat ne l’est pas.

La vague de données ne ralentit pas

La vague ne disparaît pas. Au contraire, ça s’accélère :

• Plus de télémétrie
• Plus de sorties IA
• Plus de suivi comportemental
• Plus d’intégration entre les systèmes

La différence entre les entreprises n’est plus celle qui possède le plus de données. C’est qui peut le monter.

À quoi ressemble le « surf » dans l’analyse

Les organisations qui surfent sur la vague des données ont généralement appris à :

• Définir la décision avant de plonger dans l’ensemble de données
• Identifiez les 3 à 5 signaux qui comptent vraiment
• Créez des rapports qui réduisent le bruit au lieu d’en ajouter
• Passer de « intéressant » à « exploitable »

À quoi ressemble la « patauge »

D’autres répondent à l’incertitude en ajoutant davantage de tableaux de bord, de mesures et de pages, en espérant que la clarté émergera du volume. C’est rarement le cas.

Mesurer ce qui influence le comportement

L’une des lignes les plus importantes de toute cette série est la suivante :

Il ne s’agit pas de suivre tout ce qui peut être mesuré. Il s’agit de sélectionner ce qui devrait influencer le comportement.

Parce que les gens font ce par quoi vous les mesurez.

Si vous mesurez vingt choses, aucune d’elles ne semble urgente. Si vous mesurez les trois bonnes choses, le comportement change.

C’est la différence entre la natation et le surf.

La natation vous permet de flotter et d’avancer lentement. Le surf vous emmène assez rapidement quelque part sur la vague.

Êtes-vous sur la vague?

Voici donc les questions clés.

• Surfez-vous sur la vague des données ou pataugez-vous dans les profondeurs ?
• Vos rapports clarifient-ils ce qui compte ou reflètent-ils le chaos des systèmes sous-jacents ?
• Votre fonction d’analyse affine-t-elle les données brutes en informations prêtes à la décision, ou en rend-elle simplement davantage visibles ?

Parce que les outils ne sont plus une excuse. L’accès n’est plus une excuse. La vague est là.

Étape suivante

Si cela résonne, c’est exactement le changement sur lequel nous nous concentrons au sein de l’accélérateur de données : passer de la noyade dans les données à une exploitation intentionnelle, en commençant par la décision, en affinant le signal et en concevant des rapports qui créent de la clarté.