Les Données Ne Deviennent Pas De La Sagesse En S'accumulant. Quelque Chose De Précis Doit Se Passer Entre Les Deux, Et La Plupart Des Systèmes Le Sautent.
L'hypothèse implicite derrière la plupart des produits riches en données est qu'une accumulation suffisante finit par produire de la perspicacité — que si un système enregistre simplement assez de choses sur une personne, la compréhension émergera comme un sous-produit naturel de l'échelle. En pratique, le volume produit plus de volume ; il ne produit pas automatiquement la conversion en quelque chose qu'une personne peut réellement utiliser.
Entre les données brutes et quelque chose comme la sagesse, il y a une étape précise qui doit réellement se produire : les données doivent être organisées autour de ce qui se répète, vérifiées par rapport à un moment vécu où cela pourrait compter, et présentées sous une forme qu'une personne peut réellement reconnaître comme pertinente pour ce qu'elle fait en ce moment. Rien de tout cela ne découle automatiquement du fait d'avoir plus de points de données.
La plupart des systèmes collectent les données et s'arrêtent là, traitant la collecte elle-même comme le livrable — tableaux de bord, résumés, journaux historiques — dont aucun n'effectue la conversion réelle de l'information vers quelque chose sur quoi agir. Les données restent là, précises et complètes, et ne font rien, parce que l'étape manquante n'a jamais été le travail des données au départ.
L'étape de conversion — transformer l'historique accumulé en un schéma reconnu, livré à un moment où cela peut encore compter — est un élément précis de conception, pas une conséquence naturelle d'un enregistrement suffisant. Les systèmes qui la sautent se retrouvent avec des données impressionnantes et un comportement inchangé, ce qui est exactement l'écart entre les données et la sagesse.
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Momar Lissa Ndiaye (« MLN ») est le fondateur et CEO de weyoga Inc., société du Delaware. — weyoga.ai · mln@weyoga.ai