Oui, mais dans tout cela, il ne faut pas oublier le sens qu'ont les données.
Or bien souvent, pour les utilisateurs, la mise en forme fait oublier le sens (et les limites) de la représentation : exhaustivité de l'échantillon, fiabilité des données, origine des données....
Cela permet de sortir, pour un hypermarché, les statistiques au rayon, à l'acheteur (via la carte de fidélité), etc.... et de dire que Mister D. aime les pizzas et le chocolat, et qu'en exagérant Mister D. aime les pizza aux chocolat.... On pourrait aussi chercher un rapport entre les possibilités d'achat des gens qui achètent des pizzas et du chocolat, quel le moteur de leur achat, etc... en oubliant que l'achat est parfois compulsif (surtout en hyper) et que Mister D. a/n'a pas un enfant (mangeur de chocolat mais pas de pizzas), etc.... par exemple : Et si, suite à l'analyse, on lui proposait du soda au chocolat ou des yaourts à la pizza?
J'exagère à peine, et il y bien d'autres exemples comme celui-là....surtout si on se base sur des données qui ne devaient pas servir à cette analyse ou si les questions sont dites "fermées" (réponse dans une liste ou par Oui/non) et que l'on commence à en fairte une extrapolation "tirée par les cheveux"....
Ces outils permettent aussi les grandes analyses sectorielles dont on retrouve quelque fois des extraits dans les journaux (tout n'est pas fait via Excel.... ;-)) et un "beau" graphique est des fois plus parlant (et plus vendeur) qu'un tableau de chiffres....
Il ne fauit donc pas oublier les limites de ce que l'on présente... cet oubli est bien souvent "réalisé" par les utilisateurs qui ne voient plus que la puissance des manipulations effectuées sur les données...
Exemple : en 2 confrontations en phase finale d'un CE, la France a toujours battu le Portugal, soit 100% , la France doit...alors que les joueurs, la situation, le temps, le lieu, le sport, etc...
Exemple 3 : Renault a gagné les 4 précédents Grands Prix avec une moyenne de x secondes d'avance => ils doivent gagner el Grand Prix des USA.... Or Schumi et Massa font 1 et 2....
Voilà des exemples des limites du décisionnel, mais qui sont les mêmes que celles des statistiques, etc... et que l'on retrouve dès que l'on essaie de faire du prévisionnel...
Le terme utilisée, il y a quelques années, était "Outil d'aide à la décision" : dans le sens "connait/analyse bien ton passé pour décider de ton avenir"... Maintenant , c'est "outil décisonnel" ou "Décisionnel" tout court, on oublie "l'aide".... avec, comme dit plus haut, tous les risques de dérive qui vont avec cet oubli....
[^] # Re: Utilisation & a quoi ça sert ?
Posté par cellier olivier . En réponse à la dépêche Sortie de JasperIntelligence 1.0.0. Évalué à 4.
Or bien souvent, pour les utilisateurs, la mise en forme fait oublier le sens (et les limites) de la représentation : exhaustivité de l'échantillon, fiabilité des données, origine des données....
Cela permet de sortir, pour un hypermarché, les statistiques au rayon, à l'acheteur (via la carte de fidélité), etc.... et de dire que Mister D. aime les pizzas et le chocolat, et qu'en exagérant Mister D. aime les pizza aux chocolat.... On pourrait aussi chercher un rapport entre les possibilités d'achat des gens qui achètent des pizzas et du chocolat, quel le moteur de leur achat, etc... en oubliant que l'achat est parfois compulsif (surtout en hyper) et que Mister D. a/n'a pas un enfant (mangeur de chocolat mais pas de pizzas), etc.... par exemple : Et si, suite à l'analyse, on lui proposait du soda au chocolat ou des yaourts à la pizza?
J'exagère à peine, et il y bien d'autres exemples comme celui-là....surtout si on se base sur des données qui ne devaient pas servir à cette analyse ou si les questions sont dites "fermées" (réponse dans une liste ou par Oui/non) et que l'on commence à en fairte une extrapolation "tirée par les cheveux"....
Ces outils permettent aussi les grandes analyses sectorielles dont on retrouve quelque fois des extraits dans les journaux (tout n'est pas fait via Excel.... ;-)) et un "beau" graphique est des fois plus parlant (et plus vendeur) qu'un tableau de chiffres....
Il ne fauit donc pas oublier les limites de ce que l'on présente... cet oubli est bien souvent "réalisé" par les utilisateurs qui ne voient plus que la puissance des manipulations effectuées sur les données...
Exemple : en 2 confrontations en phase finale d'un CE, la France a toujours battu le Portugal, soit 100% , la France doit...alors que les joueurs, la situation, le temps, le lieu, le sport, etc...
Exemple 3 : Renault a gagné les 4 précédents Grands Prix avec une moyenne de x secondes d'avance => ils doivent gagner el Grand Prix des USA.... Or Schumi et Massa font 1 et 2....
Voilà des exemples des limites du décisionnel, mais qui sont les mêmes que celles des statistiques, etc... et que l'on retrouve dès que l'on essaie de faire du prévisionnel...
Le terme utilisée, il y a quelques années, était "Outil d'aide à la décision" : dans le sens "connait/analyse bien ton passé pour décider de ton avenir"... Maintenant , c'est "outil décisonnel" ou "Décisionnel" tout court, on oublie "l'aide".... avec, comme dit plus haut, tous les risques de dérive qui vont avec cet oubli....