Lire les résultats avec prudence
Lire la tendance avec les changements de périmètre, de volume et de méthode de collecte. Une amélioration apparente peut provenir d’une population différente ou d’un reclassement. Croiser la mesure avec une observation terrain avant d’en déduire une progression réelle.
La question de contrôle reste : faire rechercher une donnée à un utilisateur non spécialiste et vérifier qu’il comprend ses limites et son circuit d’accès.
Couvrir données utiles, définitions, sources, sensibilité, accès, fraîcheur, qualité et transformations importantes.
Commencer par les données effectivement utilisées pour décider. Un inventaire volumineux sans usages reste difficile à maintenir.
Application à votre contexte
Vérifiez si la population, la source ou les règles de calcul ont changé. Comme une moyenne ne montre pas la dispersion, examinez les cas les plus pénalisants et les services critiques avant de conclure à une amélioration.
Mesurez les anomalies sur un dénominateur explicite et distinguez les données corrigées des causes supprimées. Nettoyer un export chaque semaine peut masquer une erreur de saisie ou de transformation qui continue à se reproduire dans la source.