Dataviz : Comment rendre les datas intelligibles
Comment rendre les données intelligibles afin de faciliter leur analyse ? Un but accessible grâce à une conception design de la data.
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La dataviz est une manière de rendre la data plus accessible dans le cadre d’une stratégie data driven. L’ambition est de s’appuyer sur des éléments visuels qui seront plus explicites que les données brutes, tels que des diagrammes, des heatmaps et qui s’inscrivent le plus souvent dans des dashboard.
I. La dataviz : un outil de communication
Raison d'être de la dataviz
La dataviz (data visualization) est une discipline de la data science qui vise à rendre intelligible les données collectées. L’utilisation des données présente indéniablement un avantage réel pour les entreprises dans la prise de décision. Malheureusement, il est possible de rencontrer certaines difficultés dans leur lecture car elles sont complexes et nombreuses, il s’avère alors périlleux de les comprendre et par conséquent quasiment impossible de les analyser.
Mission de la dataviz
La dataviz a pour ambition de représenter visuellement la quantité des datas au travers d’outils afin de les rendre plus facilement exploitables. C’est un outil de communication puissant qui permet de décrypter des informations et de les mettre en avant. L’objectif final est de permettre une prise de décision éclairée et plus accessible basée sur des tendances précises pour l’ensemble des équipes métiers.
II. Pilotage décisionnel
Origine de la dataviz
À partir des données brutes collectées, un processus d’extraction va s'enclencher afin de réunir les données utiles à l’activité et les transformer en informations plus facilement exploitables. Évidemment, pour déterminer les données qui vont être sujettes à la transformation, il est nécessaire de fixer au préalable les objectifs souhaités et d’identifier les données qui y sont corrélées. Cette étape est primordiale car elle va déterminer la qualité de la dataviz est donc fortement impacter l’analyse.
Dataviz et stratégie data driven
La dataviz fait partie intégrante d’une stratégie data driven puisqu’elle s’inscrit dans une démarche de pilotage décisionnel via l’analyse et l'interprétation des données. La particularité de la dataviz se positionne sur son approche design qui vise à rendre les données illisibles en données accessibles par le biais d’outils plus usuels tels que les représentations graphiques.
III. Représentations graphiques de l'information
Choix visuels
Afin de conserver l'essentiel, le choix des représentations des données est fondamental car chaque graphique correspond à un système d’information et se positionne sur des objectifs bien précis. Certains mettrons en exergue des systèmes relationnels, des structures, des modèles et des tendances tel que les diagrammes. D’autres seront davantage utilisés pour les analyses comportementales afin de valoriser une intensité comme les heatmaps, tandis qu’un mapping annoncera un positionnement par exemple. Le choix des graphiques est minutieusement sélectionné et succède à la collecte intelligente des données.
Tableau de bord
La dataviz apparaît dans les tableaux de bord (ou dashboard), où tous les éléments graphiques sont regroupés et ne laissent apparaître que des résumés de données, regroupés selon leur typologie et leurs intérêts. De cette façon, l’essentiel du message est conservé et il est plus aisé de lire et comprendre la data grâce à un aspect plus ergonomique. Concrètement un tableau de bord permet d’avoir une vue globale des données relatives aux indicateurs de performance en lien avec les objectifs définis.
Le fait de rendre visuel l’ensemble des données à l’aide d’outils auxquels nous sommes habitués permet de faciliter la lecture et surtout la compréhension de celles-ci. Notre attention se focalise plus facilement sur des éléments que l’on reconnaît et qui, sans même avoir lu le détail, peuvent d’ores et déjà être porteur de sens.
Que faut-il retenir de la dataviz ?
Finalement, la dataviz va permettre aux équipes métiers de gagner en efficacité en optimisant leur expérience avec l’analyse des données qui leur sont nécessaires par le biais d’une approche design. Une telle démarche va renforcer la stratégie data driven de l’entreprise en rendant accessible la data.
A propos de l'auteur
Julie décortique les sujets liés aux métiers du numérique, en mettant particulièrement l'accent sur les enjeux de productivité qui les sous-tendent.
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