La catastrophe pilotée par les données est un problème extrême qui résulte d'une analyse inefficace des données. Selon le Data Warehousing Institute, les problèmes de qualité des données coûtent aux entreprises des États-Unis plus de 600 milliards de dollars par an. Outre la charge financière, les problèmes de qualité et d'analyse des données peuvent avoir de graves répercussions sur la sécurité, la conformité, la gestion de projet et la gestion des ressources humaines (GRH), entre autres possibilités.
L'analyse des données peut être entravée à tout moment. Par exemple, la qualité des données peut être mauvaise au départ. Elles peuvent être incomplètes, inexactes, périmées ou ne pas être un indicateur fiable de ce qu'elles sont censées représenter. Des pièges similaires peuvent être trouvés dans l'analyse et l'interprétation des données. Des variables de confusion peuvent apparaître et les méthodes mathématiques peuvent s'avérer incorrectes ou défectueuses. Parfois, une corrélation peut être prise à tort pour un lien de causalité. Une signification statistique peut être attribuée par erreur alors que les données ne la confirment pas. Même si les données et les processus analytiques sont valides, les données peuvent être délibérément présentées de manière trompeuse pour soutenir un programme. Il convient d'élargir le contexte pour comprendre que les erreurs fondées sur les données ont conduit à de véritables catastrophes, comme l'explosion de la navette spatiale Challenger en 1986 et l'abattage d'Airbus iraniens par le USS Vincennes en 1988. À mesure que les entreprises font face à une augmentation considérable de la quantité de données collectées - parfois appelées "big data" - la tendance à la gestion des décisions fondée sur les données (GDDD) s'accentue. Lorsque trop de confiance est accordée à la validité des données et que des ressources insuffisantes sont utilisées pour les gérer, des problèmes peuvent survenir. Il est possible d'éviter les catastrophes liées aux données en examinant constamment la qualité des données et les processus d'analyse. Il est également important de faire preuve de bon sens, d'intuition et de faire confiance à son instinct. Si les données indiquent quelque chose qui n'est pas logique ou qui semble simplement erroné, vous devez réexaminer à la fois la source des données et les méthodes d'analyse.
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