Des lignes et des colonnes

Je me suis fait une drôle de réflexion ce matin en lisant cet article d’Alex Payne (un des premiers ingés de Twitter, maintenant CTO de BankSimple), et plus particulièrement ce paragraphe:

Even the most bureaucratic of technologies can’t be claimed to be un-opinionated or free from our values. The lowly SQL database, workhorse of dismal trades like accounting and business analytics, is theoretically “value-neutral” to the data it stores. Yet, in structuring data into rows and columns of particular standard types, a set of values emerges that dictates what information is and how it should be stored and queried.

Traduit grossièrement:

Même la plus basique des technologies est affectée par nos valeurs et nos opinions. La simple base de données SQL, moteur de basses besognes telles que la comptabilité ou l’analyse business, est en théorie neutre en valeur vis-à-vis des données qu’elle héberge. Pourtant, en structurant les données en lignes et en colonnes de types standardisés, un ensemble de valeurs apparaît et dicte ce qu’est l’information et comment elle doit être stockée et requêtée.

C’est tellement vrai!

Pour étudier un événement à travers un modèle relationnel, un modèle en étoile, on le force à prendre une forme qui ne lui est pas forcément naturelle. La question devient: quelle est la valeur de l’analyse si pour la réaliser il a fallut tordre les faits et les conformer à un modèle artificiel? On retourne ici en plein problème de « legibility » dont je parlais tantôt.

Alors évidemment, étant donné que la plupart des phénomènes que l’on doit modéliser dans l’entreprise sont artificiels, il est facile de les modéliser en utilisant un processus artificiel. Un flux comptable, un portefeuille financier, une masse salariale, une chaîne de production… ce sont des éléments inventés de toutes pièces par l’homme et qui donc se conforment facilement dans une base de données.

Mais quand on étudie des phénomènes plus libres comme des courants d’idées sur Internet, la manière dont les sociétés s’organisent et se désorganisent, la mode… les relations humaines en somme, et bien cette mécanique se grippe vite. C’est surement la raison pour laquelle la plupart les gros acteurs sur le web, les journalistes et bloggeurs data ou encore les chercheurs en sciences sociales, n’utilisent que très peu les bases de données SQL et préfèrent le NoSQL, BigData et les nouveaux outils de visualisation (R & co).

Il suffit de voir les résultats de leurs études sur FlowingData ou Information is Beautiful, et de considérer l’effort que cela prendrait de faire certaines de ces analyses sur une plateforme décisionnelle classique, quand c’est possible, pour bien prendre conscience du poids que nous impose le modèle relationnel.

C’est une état de fait tellement évident qu’on l’oublie trop souvent lorsque vient le moment de modéliser un nouveau système décisionnel. Or certaines activités de l’entreprise comportent des éléments à la limite du modélisable, des éléments pourtant cruciaux à la compréhension globale de l’activité. Je pense par exemple aux relations clients ou aux ressources humaines. Sur ces domaines il faut donc être particulièrement prudent, se souvenir de ces limitations, et prévenir les utilisateurs des limites de l’outil à analyser un phénomène qui par définition ne peut pas être modélisé correctement.

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