la data intelligence

Data visualisation : reprenons les bases

DATA VISUALISATION : NOUS REPRENONS LES BASES

Data Visualization

Et si nous reprenions les bases de la data visualisation ? La visualisation des données (data visualisation) est la représentation graphique de l’information et des données. Les éléments visuels comme des tableaux, des graphiques et des cartes, sont les outils de visualisation des données permettant de comprendre les tendances, les valeurs adhérentes et les tendances des données. 

Dans le monde de Big Data, les outils et technologies de visualisation de données sont essentiels pour analyser des quantités massives d’informations et prendre des décisions fondées sur les data. 

Data Visualisation : nos yeux sont attirés par les couleurs et les motifs

Nos yeux sont attirés par les couleurs et les motifs. Nous pouvons rapidement identifier le rouge du bleu, le carré du cercle. Notre culture est visuelle, allant de l’art et de la publicité à la télévision et au cinéma. Si vous avez déjà regardé une feuille de calcul pleine de données et que vous n’avez pas pu y voir une tendance, vous savez à quel point une visualisation peut être beaucoup plus efficace. 

La visualisation de données est ainsi une autre forme d’art visuel saisissant notre intérêt en gardant nos yeux captivés sur le message. Lorsque nous voyons un graphique, nous y traduisons à travers rapidement les tendances et les valeurs qui en ressortent. Reprenons donc les bases.

1. Qu’est-ce que la data-visualisation ?

S’il est difficile de donner une définition précise, c’est en partie parce que la data-visualisation englobe plusieurs champs d’étude. Elle est le résultat de la combinaison de plusieurs disciplines comme la statistique, l’informatique et la communication visuelle. En plus de cela, le terme de data-visualisation renvoie à plusieurs techniques de visualisation différentes, dont certaines sont très éloignées les unes des autres.

Cependant, il existe un point commun à toutes ces techniques, à savoir la représentation graphique d’un ensemble de données. Cela semble évident, mais c’est important de le rappeler car la data-visualisation est généralement associée aux graphiques et aux tableaux de données.

Le terme de data-visualisation est apparu en 2001 lorsque Edward Tufte a publié The Visual Display of Quantitative Information (Le Dispositif Graphique de L’Information Quantitative). Ce livre a popularisé l’idée que les graphiques et les tableaux de données ne pouvaient pas être considérés comme des données-visualisations, mais plutôt comme des moyens de représenter des données.

Un mot-clé pour la visualisation d’information

Depuis, le terme de data-visualisation est devenu un mot clef pour définir la visualisation d’information. Cependant, il est encore utilisé différemment dans le monde académique et dans le monde professionnel. Dans le monde académique, il est souvent utilisé comme synonyme de visualisation d’information ou de visualisation d’affaires. Dans le monde professionnel, il désigne principalement les graphiques interactifs ou les graphiques de dashboards.

Pour arriver à une définition précise de la data-visualisation, il faut prendre en compte toutes les étapes de la création d’un graphique. Cela implique de prendre en considération toutes les étapes qui suivent l’obtention et l’analyse des données. Il faut notamment s’intéresser au processus créatif, qui est souvent délaissé dans les livres traitant de la data-visualisation.

La data-visualisation est en effet aussi une discipline créative qui comprend plusieurs aspects comme la collecte et l’analyse des données, la création de chartes et de colorimétries, la structuration de la visualisation, la conception de la narration et la conception visuelle en général.

Toutes les étapes

En effet, il est important de préciser que les données sont à la base de toutes les visualisations. En plus de cela, il est crucial de préciser que les données ne sont pas toujours directement utilisées dans une visualisation. C’est le cas par exemple si l’étape de structuration de la visualisation permet de générer des données supplémentaires.

Si nous voulons comprendre ce qu’est la data-visualisation, nous devons prendre en compte toutes les étapes qui se trouvent entre l’obtention des données et le résultat final. Il est important par exemple de noter que les données peuvent être présentées à plusieurs niveaux : au niveau des données brutes, au niveau des données structurées et au niveau des données raffinées.

Le processus de data-visualisation commence le plus souvent par la collecte des données brutes. Cette étape peut s’effectuer selon plusieurs méthodes, comme la collecte manuelle, la collecte automatique ou l’extraction de données.

2. Les différents types de data-visualisation ?

Une des difficultés de la data-visualisation est de définir les différents types de visualisation. La question est importante car cette définition est la base de la compréhension du travail des Data Visualistes.

Pour y répondre, il est intéressant de préciser que la data-visualisation est une discipline créative qui englobe plusieurs techniques, mais aussi plusieurs types de visualisations. Pour y voir plus clair, il n’est pas inutile de les classer en quelques catégories principales : les tableaux et les graphiques, les cartes, les infographies et le tableau de bord.

Les tableaux et les graphiques :

Cette catégorie regroupe un ensemble de techniques visant à représenter des données dans un tableau ou un graphique. Ces derniers sont définis comme des représentations visuelles de données. Ils ont la particularité de permettre la visualisation de données en de nombreux formats (proportions, rapports, fréquences, etc.). Exemples de visualisations : graphiques en barres, en colonnes, en pointillés, etc., diagrammes de données, tableaux croisés, cartogrammes, etc.

Les cartes :

Cette catégorie regroupe un ensemble de techniques visant à représenter des données en les inscrivant sur une carte. Les cartes sont des représentations visuelles de données spatialement organisées, qui permettent de comparer des données entre elles et à partir d’un même point de vue. Exemples de visualisations : carte du monde, carte du métropolitain à Paris, carte des cafés à Madrid, etc.

les infographies :

Cette catégorie regroupe un ensemble de techniques visant à représenter des données en les inscrivant sur un plan. Les infographies sont des représentations visuelles de données spatialement organisées, qui permettent de comparer des données entre elles et à partir d’un même point de vue. Exemples de visualisations : l’échelle de temps, le diagramme temporel, etc.*

Le tableau de bord :

Le tableau de bord est une représentation visuelle des données. Il a été mis au point par la NASA pour l’aider à atteindre ses objectifs. Aujourd’hui, le tableau de bord est un outil indispensable pour les entreprises. Le tableau de bord permet aux différents services et aux différentes équipes d’une entreprise d’avoir une vision juste et précise du marché, des concurrents, et des objectifs à atteindre. Il permet aussi de mesurer l’efficacité des actions prises pour atteindre ces objectifs. Découvrez comment vous pouvez élaborer votre tableau de bord en fonction de vos objectifs.

3. Comment créer une bonne data-visualisation ?

En raisonnant « aide à la décision »

  • En montrant l’invisible, la data visualisation facilite et accélère la prise de décision. C’est un outil précieux plus efficace que de simples tableaux Excel. Grâce à la data visualisation on accède à l’essentiel! La data visualisation simplifie la diffusion de l’information. Elle apporte des points de comparaison et d’analyse sur les tendances. Elle affine alors les prédictions sur les tendances à venir.
  • Vous le savez certainementles couleurs affectent nos émotions ! Ces dernières influent sur notre prise de décision. Pour convaincre, ne négligez pas le choix de vos couleurs ! Une des règles de bases en data visualisation est l’usage d’une seule couleur pour représenter un même type de données.
  • La data visualisation facilite la compréhension du monde. C’est un formidable outil d’analyse et de projection sur l’avenir. Elle s’est rapidement imposée comme l’une des clés de voûte de la prise de décision. Aujourd’hui elle devient accessible au plus grand nombre. Il est donc essentiel de se munir d’une solution de data visualisation efficace.

La data visualisation est un langage visuel. Il n’y a pas de bonne ou de mauvaise data-visualisation. Il y a la bonne et la mauvaise utilisation de la data-visualisation !

Une bonne data-visualisation doit être facilement compréhensible par tous ! Elle doit également être intuitives afin que l’utilisateur puisse s’approprier l’information. La data visualisation doit être d’une simplicité exemplaire afin que tout le monde la comprenne. Cela dit, la data-visualisation reste un langage !

La data visualisation n’est pas une fin en soi ! Elle doit apporter de la valeur à l’utilisateur ! La data-visualisation doit s’accorder aux besoins de l’utilisateur. Elle doit être utilisée à bon escient. L’important étant de ne pas s’enfermer dans un schéma prédéfini. Ainsi, les besoins changent et la data visualisation doit évoluer !

En privilégiant le tableau de bord

Le meilleur moyen de se faire plaisir en data-visualisation est d’avoir un tableau de bord ! Le tableau de bord est un outil très pratique ! Il permet de visualiser en un coup d’œil les principaux indicateurs d’un écosystème. Ainsi, il facilite la prise de décision et l’analyse des résultats.

En outre, la data-visualisation doit être interactive ! Elle doit permettre à l’utilisateur de faire des choix ou d’analyser plus finement les données. Cela lui permet de s’approprier l’information, de la comprendre et surtout de l’interpréter. L’interactivité permet au lecteur de choisir les données qu’il souhaite analyser.

En cherchant à durer

La data-visualisation doit rester simple et facile à utiliser ! N’oubliez pas que vous avez affaire à des utilisateurs qui ne sont pas experts en data-visualisation. Cela dit, même si l’utilisateur n’est pas expert en données, il a des bonnes idées. La mise en place d’un tableau de bord lui permettra de comprendre les données et d’analyser aisément les résultats !

Enfin, une bonne data-visualisation doit être durable ! Cela peut sembler évident, mais c’est pourtant une erreur courante. Une fois le projet terminé, on passe à autre chose. La data-visualisation doit être évolutive afin de s’adapter aux nouvelles données et à l’évolution des besoins en interne ou en externe.

Data visualisation : pas si facile

Cependant, habiller un graphique n’est pas suffisant pour le rendre plus attrayant. La visualisation efficace des données est un équilibre délicat entre la forme et la fonction. Le graphique le plus simple pourrait être trop ennuyeux pour qu’on s’en aperçoive ou faire ressortir un point puissant. La visualisation la plus étonnante pourrait échouer complètement à transmettre le bon message ou elle pourrait en dire beaucoup. Les données et les éléments visuels doivent travailler ensemble et il y a un art à combiner une bonne analyse avec une bonne narration. 

Maîtriser la visualisation de données : important dans toute carrière

Les compétences changent pour s’adapter à un monde axé sur les données. Il est de plus en plus précieux pour les professionnels d’être en mesure d’utiliser ces données pour prendre des décisions et d’utiliser des images pour raconter des histoires au moment où les données informent qui, quoi, quand, où et comment.

Quelques exemples de data visualisation

Bien sûr, l’une des meilleures façons de comprendre la visualisation des données est de les voir.  

1/ Tableau a rassemblé 10 des meilleurs exemples de visualisation de données de tous les temps, avec des exemples qui cartographient les conquêtes historiques, analysent les scénarios de films, révèlent les causes cachées de mortalité et plus encore. En réalité, la data visualisation a commencé il y a longtemps. L’image que nous mettons en avant dans cet article en fait partie.

2/ La galerie publique de Tableau Public présente de nombreuses visualisations réalisées avec l’outil gratuit Tableau Public, des templates de tableaux de bord pour entreprise en lancement et Viz of the Day rassemble certaines des meilleures créations de la communauté.    

Cet article  s’est inspiré de l’excellent blog tableau.com a été sélectionné car il résume au mieux la définition même de data-visualisation. 

Leave a Reply

Your email address will not be published.

Share This

Copy Link to Clipboard

Copy