La data visualisation : un outil pour prendre de meilleures décisions

4 février 2020/Emilie Ravet

Les entreprises ont aujourd'hui pris conscience de la véritable valeur de la donnée. En l'exploitant, elles peuvent désormais améliorer leur compréhension des motivations des consommateurs, des conditions de leur marché, mais également mieux contrôler leur réputation sur internet. Mais les résultats sont encore plus pertinents avec une solution « Data Viz ».

 

« Un bon croquis vaut mieux qu'un long discours » affirmait Napoléon Bonaparte. Les décideurs ne doivent pas oublier cette règle d’or de ce célèbre stratège. Appliquée à une stratégie de développement, elle implique d’utiliser les outils adaptés au contexte actuel.

 

Tout le monde connaît les traditionnels camemberts ou les histogrammes. Même s’ils restent très utilisés, ils répondent de moins en moins aux besoins des équipes travaillant sur différents projets et obligées de prendre des décisions rapidement.

 

C’est la raison pour laquelle il convient de s’intéresser aux techniques et aux avantages des outils de « Data Viz » ou « Data Visualization » en anglais. Le cabinet d’analystes Gartner définit la visualisation de données comme « une façon de représenter l'information sous forme graphique, en mettant en évidence les modèles et les tendances des données afin d’aider des collaborateurs et des décideurs à se faire rapidement une idée ».

 

Appelée aussi « exploration visuelle interactive », elle permet donc l'exploration de données par la manipulation d'images graphiques, la couleur, la luminosité, la taille, la forme et le mouvement des objets visuels représentant des aspects de l'ensemble de données analysées.

 

Gartner insiste sur le fait que la « Data Viz » comprend un ensemble d'options de visualisation qui vont au-delà des diagrammes circulaires, à barres et linéaires, y compris des cartes de chaleur, des diagrammes de dispersion et d'autres visuels à usage spécifique.

 

L'intérêt d'un logiciel de « Data Viz » est en effet d'intégrer des représentations plus originales, mieux adaptées au type d'information à représenter et qui apportent une vraie valeur dans l'interprétation des données.

 

La visualisation de données permet (entre autres choses) de :

  • Identifier les domaines qui nécessitent une attention ou une amélioration ;
  • Préciser les facteurs qui influencent le comportement des clients ;
  • Aider à comprendre quels produits il est important de placer à tel ou tel endroit d’un magasin par exemple ;
  • Prévoir les volumes de vente, etc.

 

Il existe différentes catégories de visualisation de données :

Temporelle

Les visualisations de données appartiennent à cette catégorie si elles répondent à deux conditions : qu'elles soient linéaires et unidimensionnelles. Les visualisations temporelles comportent normalement des lignes qui sont soit autonomes, soit qui se chevauchent, avec une heure de début et de fin. Il s’agit de graphiques familiers. Tout le monde peut donc les comprendre facilement.

La visualisation de données temporelles peut vous aider à parcourir vos données dans une séquence temporelle et à observer les motifs ou tendances qui émergent dans vos données au fil du temps.

Hiérarchique

Ces visualisations de données ordonnent des groupes au sein de groupes plus importants. Les visualisations hiérarchiques sont les mieux adaptées pour afficher des groupes d'informations, en particulier si elles proviennent d'un seul point d'origine.

 

Mais ces graphiques ont tendance à être plus complexes et difficiles à lire. C’est la raison pour laquelle le diagramme en arbre est le plus souvent utilisé. C'est le plus simple à suivre en raison de son tracé linéaire.

Réseau

Les ensembles de données sont étroitement liés à d'autres ensembles de données. Les visualisations de données de réseau montrent comment elles sont liées les unes aux autres au sein d'un réseau. En d'autres termes, elles montrent les relations entre les ensembles de données sans explications. Citons comme exemple les graphiques matriciels, les nuages de mots…

Multidimensionnelle

Comme le nom l’indique, il y a toujours deux ou plusieurs variables dans le mélange pour créer une visualisation de données en 3D. En raison du grand nombre de couches et d'ensembles de données simultanés, ces types de visualisations ont tendance à être les plus dynamiques ou les plus accrocheuses.

Géospatiale

Les visualisations de données géospatiales ou spatiales se rapportent à des lieux physiques réels, en superposant des cartes familières avec différents points de données. Ces types de visualisations de données sont couramment utilisés pour afficher les ventes ou les acquisitions au cours du temps.

 

 

En conclusion, la visualisation graphique de données permet d’identifier plus rapidement des éléments remarquables et les corrélations qui les lient. En ce sens, elle aide les utilisateurs à exploiter leurs données dans une représentation graphique simple à comprendre. Elle permet également aux collaborateurs de gagner du temps et de travailler plus efficacement.

 

La « Data Viz » représente un outil d’information et de compréhension appelé à être de plus en plus exploratoire et de plus en plus interactif avec ses utilisateurs.


Emilie Ravet
À propos de Emilie Ravet : Emilie est responsable Marketing en charge de la publication des articles du blog.

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