Dans notre monde de plus en plus axé sur les données, il est crucial de disposer d’outils accessibles pour visualiser et comprendre l’information. La demande en compétences data ne cesse de croître chaque année, et tous les niveaux de l’entreprise, des employés aux chefs d’entreprise, doivent pouvoir appréhender les données et leur impact.
C’est là que la data visualisation entre en jeu. Son objectif est de rendre les données plus accessibles et compréhensibles. La création de tableaux de bord devient alors un outil privilégié pour analyser et partager l’information au sein des entreprises.
Qu’est-ce que la data visualisation ?
La data visualisation, ou visualisation de données en français, est la discipline qui consiste à représenter des données brutes sous forme de graphiques, de tableaux, de cartes et d’autres supports visuels. Son objectif est de rendre les données plus accessibles et compréhensibles pour tous.
En utilisant des éléments visuels, tels que des diagrammes, des graphiques et des cartes, les outils de data visualisation permettent de :
- Identifier les tendances et les schémas dans les données.
- Détecter les valeurs aberrantes et les points d’attention.
- Communiquer des informations complexes de manière claire et concise.
C’est un outil précieux pour tous les métiers, des employés aux chefs d’entreprise, en passant par les analystes de données et les scientifiques. Il permet de :
- Prendre des décisions plus éclairées et plus rapides.
- Améliorer la communication et la collaboration au sein des équipes.
- Comprendre l’impact des données sur le business.
Dans le monde du Big Data, où les volumes de données explosent, les outils et technologies de data visualisation sont devenus incontournables. Ils permettent d’analyser des quantités massives d’informations et de tirer des insights précieux pour l’entreprise. Pour aller plus loin, vous pouvez découvrir la data visualisation avec ce site.
Les avantages et les inconvénients de la data visualisation
Si la présentation de données sous forme de graphiques peut sembler simple et intuitive, elle n’est pas sans risques. En effet, une mauvaise représentation ou une interprétation erronée des données peut survenir si le style de visualisation choisi n’est pas adapté. C’est pourquoi il est important de connaître les avantages et les inconvénients de la data visualisation avant de se lancer dans sa création.
Les avantages :
- Captiver l’attention et faciliter la compréhension : Notre cerveau est naturellement attiré par les couleurs et les formes. La visualisation des données exploite cette faculté en transformant des données brutes en un récit visuel captivant.
- Dégager des tendances et des valeurs aberrantes : Les graphiques permettent de visualiser rapidement les grandes tendances et d’identifier les points qui s’écartent de la norme.
- Faciliter la communication et la mémorisation : Une image vaut mille mots. La visualisation des données permet de partager des informations complexes de manière claire et concise, favorisant ainsi la mémorisation.
- Explorer les données de manière interactive : De nombreux outils de data visualisation permettent d’interagir avec les données, de les filtrer et de les explorer en profondeur.
Les inconvénients :
- Risque de biais et d’interprétation erronée : Une visualisation mal conçue peut facilement induire en erreur, que ce soit par l’utilisation de couleurs trompeuses ou d’échelles non appropriées.
- Limite de la complexité : Si le nombre de données est trop important ou si les relations entre elles sont trop complexes, la visualisation peut devenir confuse et difficile à interpréter.
- Perte de précision : La simplification inhérente à la visualisation des données peut entrainer une perte de précision et de nuances par rapport aux données brutes.
- Coût et temps de développement : La création de visualisations de données de qualité peut nécessiter du temps, des compétences spécifiques et des outils adaptés, ce qui peut représenter un coût non négligeable.
Pourquoi la data visualisation est-elle importante ?
La data visualisation est essentielle car elle permet de comprendre les données plus facilement. En les transformant en images, graphiques et tableaux, elle les rend accessibles à tous, quel que soit leur niveau d’expertise.
Tous les domaines professionnels peuvent tirer profit de la data visualisation. Des domaines des STIM (science, technologie, ingénierie, mathématiques) à l’administration, en passant par la finance, le marketing, l’histoire, les biens de consommation, les services, l’éducation, le sport, etc., tous les secteurs peuvent tirer parti de la data visualisation.
Au-delà de son aspect esthétique, la data visualisation présente des applications concrètes et indéniables. Sa prolifération en fait d’ailleurs l’une des compétences professionnelles les plus utiles à développer. En effet, plus vous êtes capable de transmettre vos idées visuellement, que ce soit dans un tableau de bord ou une présentation, mieux vous pouvez exploiter les informations dont vous disposez.
Le concept de « citoyen data scientist » est en plein essor. Les compétences évoluent pour s’adapter à un monde axé sur les données. Il est de plus en plus important pour les professionnels de pouvoir utiliser des données pour prendre des décisions et de recourir à des visuels pour raconter comment les données éclairent le qui, le quoi, le quand, le où et le comment.
Alors que l’enseignement traditionnel distingue généralement la narration créative de l’analyse technique, le monde professionnel moderne recherche des personnes capables de passer de l’une à l’autre. La data visualisation se situe justement à l’intersection de l’analyse et de la narration visuelle.
Les différents types de visualisation
Lorsque l’on pense à la data visualisation, les premiers types qui viennent à l’esprit sont souvent les diagrammes à barres et les diagrammes circulaires. Bien qu’ils soient des outils fondamentaux et constituent une base commune pour de nombreux graphiques de données, il est important de choisir la visualisation la plus adaptée à l’information que l’on souhaite transmettre. En effet, les graphiques simples ne sont que la partie émergée de l’iceberg : il existe une multitude de méthodes de visualisation permettant de présenter les données de manière efficace et captivante.
Voici un aperçu des types généraux de visualisations :
- Graphiques : informations présentées sous forme de tableau ou de graphique avec des données affichées sur deux axes. Il peut s’agir de diagrammes à barres, à courbes, circulaires, etc.
- Tableaux : ensemble de chiffres organisés en lignes et en colonnes.
- Cartes : visualisations géospatiales qui montrent des données sur une carte en utilisant différentes formes et couleurs pour représenter des relations entre des éléments de données et des lieux spécifiques.
- Infographies : combinaisons de visuels et de mots pour représenter des données, souvent en utilisant des graphiques ou des diagrammes.
- Tableaux de bord : collections de visualisations et de données affichées en un seul endroit pour faciliter l’analyse et la présentation.
En plus de ces types généraux, il existe de nombreux types de visualisations plus spécifiques, tels que :
- Cartes de zone : cartes géospatiales qui affichent des valeurs spécifiques sur une carte d’un pays, d’une région, etc.
- Diagrammes à barres : représentent des valeurs numériques comparées les unes aux autres.
- Diagrammes en boîte et en pointillés : montrent des intervalles et des distributions de données.
- Graphiques à puces : indiquent les progrès ou les performances par rapport à un objectif.
- Diagrammes de Gantt : utilisés dans la gestion de projet pour visualiser les délais et les tâches.
- Cartes de chaleur : cartes géospatiales qui affichent des valeurs de données sous forme de couleurs différentes.
- Tableaux de mise en évidence : utilisent la couleur pour catégoriser des données similaires.
- Histogrammes : divisent une mesure continue en différentes catégories pour faciliter l’analyse de la distribution.
- Diagrammes circulaires : montrent les données en pourcentage de l’ensemble.
- Treemaps : présentent différentes valeurs liées sous forme de rectangles imbriqués.
Le choix de la meilleure visualisation dépend de plusieurs facteurs, tels que le type de données, l’objectif de la visualisation et le public cible. Il est important de choisir une visualisation qui permettra à votre public de comprendre facilement et rapidement les données que vous présentez.
Outils et logiciels de data visualisation
Le paysage de la data visualisation est riche en outils et logiciels, offrant une variété d’options pour répondre à différents besoins et niveaux d’expertise. Des solutions simples et intuitives aux plateformes complexes et puissantes, il existe un outil adapté à chaque utilisateur.
Voici quelques uns des meilleurs outils de data visualisation :
Power BI
Difficile d’évoquer la visualisation de données sans mentionner Power BI, le logiciel le plus connu et utilisé du marché. Sa popularité n’est pas usurpée, car il offre une panoplie complète de fonctionnalités pour analyser les données de votre entreprise et optimiser la prise de décision.
Power BI s’intègre facilement à vos outils existants, notamment Microsoft Excel, pour simplifier l’importation de vos données. De plus, il offre une sécurité et une gouvernance accrues grâce au Cloud App Security, vous permettant de contrôler l’accès à vos données et de garantir leur confidentialité.
Power BI tire également parti de l’intelligence artificielle pour vous aider à optimiser le traitement de vos données.
Tableau
Si vous recherchez un outil intuitif pour vous initier à la Dataviz, Tableau est l’option idéale. Sa simplicité d’utilisation en fait un allié précieux pour les débutants, leur permettant de traiter de grandes quantités de données sans aucune programmation.
Tableau permet de créer des visualisations de données claires et percutantes pour mieux comprendre vos données et éclairer vos décisions. Vous pouvez transformer vos données, qu’elles proviennent de feuilles de calcul, bases de données ou autres sources, en graphiques, tableaux et cartes intuitifs et faciles à interpréter.
Qlik
Qlikview se présente comme une alternative de choix pour ceux qui recherchent un outil d’analyse guidée. Ses tableaux de bord prédéfinis et associatifs vous accompagnent dans votre processus décisionnel en tenant compte de différents points de vue.
Son moteur de recherche avancé simplifie l’extraction de tous types de données sans nécessiter de base de données. Plus léger, il conserve vos données sur la RAM du serveur pour des requêtes plus rapides et une réduction de 10% de la taille des fichiers stockés.
Looker Studio
Looker Studio, l’outil de Dataviz développé par Google, se distingue par sa simplicité d’utilisation et sa gratuité. Il facilite la récupération de vos données depuis une multitude de sources web (comptes Google, réseaux sociaux, Search Console, etc.) et les centralise dans un tableau de bord personnalisé et dynamique.
Conçu pour fonctionner entièrement sur le Cloud, Looker Studio est un outil léger et collaboratif. Vous pouvez partager vos visualisations en deux modes : lecture seule pour la consultation et la manipulation, ou mode éducation pour autoriser la modification du dashboard, l’ajout de graphiques et de sources de données.
Choisir le bon outil est crucial pour exploiter pleinement le potentiel de la data visualisation. Cependant, il est important de noter que la maîtrise des techniques de visualisation ne se limite pas à un outil ou un logiciel spécifique. De solides compétences théoriques et une compréhension des meilleures pratiques sont essentielles pour créer des visualisations efficaces et percutantes, quel que soit l’environnement utilisé.
Ce qu’il faut retenir
À l’ère du Big Data, où des milliards de lignes de données sont générées chaque jour, la visualisation devient un outil crucial pour donner du sens à ce flot incessant d’informations. En transformant les données brutes en représentations visuelles, la visualisation permet de raconter des histoires claires et concises, de mettre en évidence les tendances et les valeurs aberrantes, et de faciliter la compréhension pour tous, quel que soit leur niveau d’expertise.
Cependant, la visualisation des données ne se résume pas à un simple embellissement esthétique. Il ne s’agit pas d’ajouter des fioritures à un graphique ou de créer une infographie accrocheuse. Une visualisation efficace est un équilibre délicat entre la forme et la fonction. Un graphique trop simpliste peut manquer d’attractivité et passer inaperçu, tandis qu’une visualisation trop extravagante peut masquer le message essentiel et induire en erreur.
Le véritable art de la visualisation des données réside dans la combinaison harmonieuse de l’analyse et de la narration. Il s’agit de sélectionner les données pertinentes, de choisir le type de graphique le plus approprié et de le mettre en forme de manière à la fois claire et captivante. L’objectif final est de créer une visualisation qui permet à l’utilisateur de comprendre instantanément les données et d’en tirer des conclusions pertinentes.
