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Author: Admin | 2025-04-27
Les variables ne sont pas clairement définies. Les outils d'exploration des données indiquent que telles et telles variables ont une influence sur la variable à expliquer, mais ne disent rien sur le type de relation, en particulier il n'est pas dit si les relations sont de cause à effet.De plus, il peut être très difficile de restituer de manière claire soit par des graphes, des courbes ou des histogrammes, les résultats de l'analyse. Le non-technicien aura quelquefois du mal à comprendre les réponses qu'on lui apporte.La qualité des données, c'est-à-dire la pertinence et la complétude des données, est une nécessité pour l'exploration des données, mais ne suffit pas. Les erreurs de saisies, les enregistrements doublonnés, les données non renseignées ou renseignées sans référence au temps affectent aussi la qualité des données. Les entreprises mettent en place des structures et des démarches d'assurance qualité des données pour pouvoir répondre efficacement aux nouvelles réglementations externes, aux audits internes, et augmenter la rentabilité de leurs données qu'elles considèrent comme faisant partie de leur patrimoine[74].L'interopérabilité d'un système est sa capacité à fonctionner avec d'autres systèmes, créés par des éditeurs différents. Les systèmes d'exploration de données doivent pouvoir travailler avec des données venant de plusieurs systèmes de gestion de bases de données, de type de fichier, de type de données et de capteurs différents. En outre, l’interopérabilité a besoin de la qualité des données. Malgré les efforts de l'industrie en matière d'interopérabilité, il semble que dans certains domaines ce ne soit pas la règle[75].Les données sont collectées dans le but de répondre à une question posée par le métier. Un risque de l'exploration de données est l'utilisation de ces données dans un autre but que celui assigné au départ. Le détournement des données est l'équivalent d'une citation hors de son contexte. En outre, elle peut
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