Types de visualisation des données
La visualisation des données est la représentation graphique de grands ensembles de données. Dans l’environnement actuel axé sur les données, la visualisation est devenue essentielle à l’analyse des données. Les entreprises peuvent utiliser diverses techniques efficaces de visualisation des données pour obtenir des informations et prendre des décisions fondées sur les données.
Les outils de visualisation de données offrent un moyen simple d’observer et de comprendre les tendances, valeurs aberrantes et motifs dans les données grâce à des éléments visuels tels que des graphiques, des diagrammes et des cartes. Ils permettent également aux membres du personnel ou aux dirigeants de communiquer les données à des publics non techniques.
Pour analyser d’énormes volumes de données et prendre des décisions reposant sur les données, les outils et technologies de visualisation de données sont cruciaux dans l’environnement du Big Data.
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Qu’est-ce que la visualisation des données ?
La visualisation des données consiste à représenter l’information et les données à l’aide d’éléments visuels comme des graphiques, des diagrammes ou des cartes. Son objectif principal est de mettre en évidence des informations qui pourraient passer inaperçues dans une simple liste de valeurs et de chiffres, facilitant ainsi la compréhension rapide de données complexes.
Comment la visualisation des données alimente les décisions stratégiques
Bien plus qu’un simple moyen de créer des graphiques à secteurs ou à barres sophistiqués, la visualisation des données joue un rôle déterminant dans la prise de décisions stratégiques, car elle distille des informations complexes et les rend facilement accessibles et exploitables. Avec l’immense volume de données disponible aujourd’hui, il peut être difficile de tout comprendre.
Néanmoins, la visualisation des données simplifie ce processus en présentant les informations sous une forme visuelle qui permet de saisir rapidement les motifs, tendances et éléments clés. Elle donne aux décideurs la capacité de repérer des opportunités, d’identifier les zones à problème et de faire des choix avisés sur la base de données en temps réel. Dans un monde où l’information est reine, la visualisation des données représente l’arme secrète qui aide les organisations à exploiter le plein potentiel de leurs données et à devancer la concurrence.
Les visualisations constituent un langage universel, qui transcende le jargon technique et permet à chacun de participer aux discussions stratégiques. Elles facilitent la collaboration, encouragent les échanges basés sur les données et permettent aux organisations d’aligner leurs objectifs et de prendre des décisions plus éclairées.
Types essentiels de visualisation des données
Passons en revue les types de visualisations de données les plus couramment utilisés pour l’analyse des données. Certains sont des méthodes classiques de visualisation, comme les graphiques à barres ou les graphiques linéaires, principalement adaptés aux données numériques, tandis que d’autres sont plus spécifiques et concernent des données plus complexes, comme les cartes thermiques et les tableaux de bord.
Graphiques et diagrammes : Les bases de la représentation des données
Les formes les plus élémentaires de représentation des données sont les graphiques et diagrammes. Ils sont mieux adaptés à la visualisation de données numériques.
- Graphique à barres : Un graphique à barres est une représentation visuelle des données utilisant des barres rectangulaires de différentes longueurs pour comparer des catégories ou valeurs différentes.
- Diagramme circulaire : Les diagrammes circulaires utilisent un disque divisé en secteurs afin de montrer la part de chaque catégorie ou valeur par rapport à l’ensemble. Différentes couleurs sont souvent employées pour différencier les secteurs et faciliter la lecture ainsi que la compréhension.
- Diagramme en anneau : Un diagramme en anneau ressemble à un diagramme circulaire avec un trou au centre. Il indique le pourcentage de chaque catégorie ou valeur par rapport au total et peut être plus économique en espace qu’un diagramme circulaire classique.
- Graphique linéaire : Également appelé graphique en lignes ou graphique linéaire, il s’agit d’un type de graphique reliant des points de données par des lignes droites afin d’illustrer la relation entre diverses variables ou données au fil du temps. Les graphiques linéaires sont particulièrement utilisés dans de nombreux domaines, notamment la finance, l’ingénierie et la science, pour montrer les tendances, les motifs et les évolutions d’une donnée au cours du temps.
- Diagramme radar : Parfois appelé diagramme araignée ou diagramme étoile, un diagramme radar est un outil graphique qui permet de présenter des données multivariées sous une forme bidimensionnelle. Il se compose de plusieurs axes radiants à partir d’un point central, chaque axe correspondant à une variable ou dimension différente. Les valeurs de chaque variable sont reportées sur leur axe respectif et reliées entre elles par une ligne ou une forme, créant un motif radial évoquant une toile d’araignée. Les diagrammes radar servent fréquemment à comparer et à visualiser la performance ou les caractéristiques de différentes entités ou catégories selon divers facteurs. Ils sont particulièrement utiles lorsque l’on souhaite comparer plusieurs variables sur un même graphique et repérer facilement les forces, faiblesses et tendances au sein des données.
Tableaux de bord interactifs : Données en temps réel à portée de main
Des moyens plus complexes de visualiser les données sont les tableaux de bord interactifs. Les tableaux de bord interactifs sont des outils numériques qui permettent aux utilisateurs d'explorer et d'analyser les données de manière visuellement dynamique et personnalisable. Les utilisateurs peuvent interagir avec les données en temps réel, les manipuler et approfondir certains détails pour obtenir de meilleures informations.
- Graphique en aires : Les graphiques en aires sont similaires aux graphiques linéaires, mais la zone située entre la ligne et l’axe est ombrée ou remplie, offrant une représentation visuelle de l’ampleur ou de la proportion des données. Les graphiques en aires sont couramment utilisés pour montrer les tendances, les comparaisons et les motifs dans les données au fil du temps ou selon différentes variables.
- Diagramme de Gantt : Le diagramme se compose de barres horizontales représentant les tâches ou activités individuelles, disposées le long de l’axe vertical correspondant aux tâches du projet. La longueur de chaque barre représente la durée de la tâche, et la position des barres indique leurs dates de début et de fin. Les dépendances entre les tâches sont affichées par des lignes de liaison. Les diagrammes de Gantt sont utilisés dans divers secteurs pour suivre la progression des projets, planifier les ressources et suivre les échéanciers projet. Ils aident les chefs de projet et les membres de l’équipe à comprendre les dépendances entre tâches, identifier les chemins critiques, attribuer efficacement les ressources et visualiser facilement les jalons du projet.
- Diagramme de Venn : Un diagramme de Venn est une représentation visuelle qui utilise des cercles qui se chevauchent pour montrer la relation entre différents ensembles ou groupes d’éléments. Chaque cercle du diagramme représente un ensemble, et la zone de chevauchement entre les cercles représente l’intersection de ces ensembles. Les diagrammes de Venn sont couramment utilisés pour illustrer les similitudes, différences et recoupements entre différentes catégories ou concepts, ce qui aide à visualiser et comprendre les relations et liens entre eux. Ils sont largement utilisés dans divers domaines, notamment les mathématiques, la logique, les statistiques et l’analyse de données, afin d’analyser et organiser l’information de façon claire et concise.
- Organigramme : Un organigramme est une représentation visuelle d’un processus ou d’un flux de travail, utilisant différentes formes et flèches pour représenter la séquence des étapes, décisions et actions impliquées. Il permet de visualiser le cheminement de l’information ou des activités au sein d’un système ou d’un processus, du début à la fin. Chaque forme de l’organigramme indique une action ou tâche spécifique et les flèches montrent le flux directionnel entre elles. Les organigrammes sont largement utilisés dans différents domaines tels que le développement de logiciels, la gestion de projet, et l’analyse de processus afin de concevoir, communiquer et analyser des processus complexes, d’identifier des goulets d’étranglement et d’améliorer l’efficacité.
- Infographie : Les infographies combinent du texte, des images et des éléments graphiques dans le but de présenter l’information de façon claire et attrayante visuellement. Elles sont généralement utilisées pour simplifier des concepts complexes, présenter des statistiques ou des tendances de données, raconter une histoire, comparer différentes variables ou mettre en avant des messages clés. Les infographies sont appréciées pour leur capacité à capter l’attention, présenter l’information dans un format digeste et améliorer la compréhension grâce aux éléments visuels qui mettent en valeur le message communiqué.
- Carte thermique : Une carte thermique est une représentation visuelle de données à l’aide de cellules colorées dans une matrice ou un tableau. Les cartes thermiques sont souvent utilisées pour montrer la distribution et la densité des valeurs au sein d’un ensemble de données. Chaque cellule de la carte thermique possède une couleur correspondant à une valeur spécifique, les couleurs plus foncées indiquant des valeurs plus élevées et les couleurs plus claires, des valeurs plus basses. Les cartes thermiques sont couramment utilisées en analyse de données, en visualisation statistique et en apprentissage automatique pour identifier des tendances, des anomalies, des motifs et des corrélations au sein de grands ensembles de données. Elles permettent aux analystes et chercheurs de repérer intuitivement des regroupements, des zones de concentration ou des points chauds sans recourir à des calculs complexes ou analyses statistiques, ce qui en fait un des outils favoris de la visualisation et de l’analyse de données.
- Histogramme : Un histogramme est une représentation visuelle de la distribution de données numériques. Il se compose de rectangles, ou barres, dont la largeur représente un intervalle ou une plage de valeurs donnée, et la hauteur indique la fréquence ou le nombre de points de données situés dans cet intervalle. Les histogrammes servent à révéler la forme, la tendance centrale et la dispersion d’un ensemble de données. Ils donnent des indications sur la distribution des données, comme leur symétrie, leur biais ou la présence de valeurs aberrantes potentielles.
Les 4 piliers de la visualisation de données
Noah Iliinsky, l’une des figures les plus marquantes en matière de création de diagrammes et de différents types de visualisation de données, a développé les principaux piliers de la visualisation de l’information.
Une approche plus systématique et orientée processus de la visualisation peut être adoptée en suivant les piliers d’Iliinsky. Cela peut simplifier la création de rapports qui inspirent véritablement votre audience à agir ou à percevoir l’information différemment.
- Objectif : Avant de choisir les données les plus pertinentes pour étayer votre argumentaire, vous devez d'abord comprendre ce que vous cherchez à exprimer. Réorganiser les points de données dans vos rapports afin de mieux refléter les objectifs généraux de votre équipe peut s’avérer utile. Vous devriez sélectionner des points de données qui montrent la fréquence et la cause racine des incidents si l’un des objectifs de votre équipe est de réduire le nombre d’occurrences.
- Contenu : Il devient plus simple de choisir les faits ou le contenu qui vont le mieux servir votre intention une fois que vous avez une idée claire de ce que vous souhaitez transmettre. N’incluez que le contenu qui vient renforcer votre message ; laissez tout le reste de côté. Plus les informations à traiter sont nombreuses, moins il sera probable que votre message soit compris par votre public.
- Structure : Il est plus facile de conceptualiser la structure des données dès lors que vous pouvez clairement énoncer votre objectif et que vous connaissez les éléments qui le soutiennent. Selon Iliinsky, la structure est l’agencement physique de votre visualisation. Un diagramme entité-association, un graphique linéaire, un nuage de points ou une carte peuvent tous faire partie de la structure.
- Formatage : Il est plus facile de conceptualiser la structure des données dès lors que vous pouvez clairement énoncer votre objectif et que vous connaissez les éléments qui le soutiennent. Selon Iliinsky, la structure est l’agencement physique de votre visualisation. Un diagramme arborescent, un graphique linéaire, un nuage de points ou une carte peuvent tous faire partie de la structure.
Outils et technologies pour une visualisation efficace
Un outil de visualisation de données est un programme logiciel utilisé pour la visualisation de données. Chacun a des fonctionnalités différentes, mais en essence, ils permettent tous d’importer un ensemble de données et d’y appliquer des modifications graphiques. La plupart, mais pas tous, proposent des modèles prédéfinis pour créer des visuels de base.
- Tableau : Tableau est un outil de visualisation de données très prisé, grâce à sa facilité d’utilisation et ses fonctionnalités puissantes. Il permet de créer une large gamme de cartes et de graphiques en le connectant à de multiples sources de données. Tableau appartient à Salesforce et est utilisé par de nombreux particuliers ainsi que de grandes entreprises. Tableau existe en plusieurs versions, notamment une version en ligne, une version serveur et une version de bureau, en plus de certains logiciels CRM. Grâce à son intégration avec des bases de données sophistiquées telles que Teradata, SAP, My SQL, Amazon AWS et Hadoop, Tableau génère efficacement des visualisations et des graphiques à partir de très grands ensembles de données, dynamiques, utilisés dans les domaines du Big Data, de l’IA et de l’apprentissage automatique.
- Google Charts : Réputé pour sa capacité à créer des visualisations de données graphiques et illustrées, Google Charts, l’un des principaux acteurs du marché de la visualisation de données, est codé en SVG et HTML5. La fonctionnalité de zoom est disponible dans Google Charts, et les utilisateurs bénéficient d’une compatibilité multiplateforme inégalée avec iOS, Android et même les anciennes versions d’Internet Explorer.
- Power BI : L’outil de visualisation de données convivial de Microsoft, Power BI, peut être déployé sur une infrastructure cloud ou installé en local. Power BI est l’un des outils les plus complets pour la visualisation de données, et il fonctionne avec un large éventail de bases de données en backend, notamment Excel, Teradata, Salesforce, PostgreSQL, Oracle, Github, Adobe Analytics, Azure et SQL Server. Cet outil de niveau entreprise offre des insights en temps réel pour une prise de décision rapide et de belles visualisations.
- Grafana : Grafana open-source est un outil gratuit d’analyse et de visualisation. Vous pouvez faire des requêtes, visualiser, surveiller, et consulter des métriques, logs et traces. Il propose des outils pour créer des graphiques et visualisations révélateurs à partir de données issues de bases de données temporelles (TSDB). Un composant cloud Graohana est également inclus. Il s’agit d’une plateforme OpenSaaS de journalisation et de métriques totalement gérée, rapide et hautement disponible. Grafana Enterprise est la version commerciale de Grafana, avec des fonctionnalités supplémentaires absentes de la version open source : sources de données d’entreprise, options d’authentification avancées, restrictions d’accès élargies, support 24h/24 et formation de l’équipe principale.
- plotly : Autre outil open source, plotly s’intègre pleinement aux langages de programmation orientés analyse comme Matlab, Python ou R, et permet donc la création de visualisations complexes. plotly, principalement utilisé pour la collaboration, la diffusion, l’édition, la création et le partage de données visuelles interactives, prend en charge un déploiement sur site ou dans le cloud.
- RAWGraphs : Également appelé RAW, il fonctionne sur des fichiers de données séparés par des délimiteurs, tels que les fichiers CSV ou TSV. Il sert de passerelle entre les feuilles de calcul et la visualisation de données. Malgré son aspect application web, RAWGraphs offre une grande sécurité des données ainsi qu’un choix varié de mises en page conventionnelles et non conventionnelles.
Aligner la visualisation des données avec les objectifs de l’entreprise
Planification stratégique à l’aide d’insights visuels issus des données
La planification stratégique consiste à analyser la situation actuelle d’une organisation, à définir des buts et des objectifs, puis à dessiner la voie à suivre pour les atteindre. L’un des outils les plus puissants pour faciliter la planification stratégique est l’analyse visuelle des données. Ces insights peuvent aider à repérer des schémas et des tendances qui peuvent orienter la prise de décisions stratégiques.
Les analyses visuelles des données peuvent aider à identifier les indicateurs clés de performance (KPI) d'une organisation et à suivre les avancées réalisées vers l’atteinte de ces KPI. Par exemple, une entreprise de vente au détail peut utiliser l’analyse visuelle des données pour suivre les données de vente, le niveau des stocks et les indicateurs de satisfaction client. En surveillant ces KPI dans le temps, elle peut repérer des axes d’amélioration et apporter des modifications pour optimiser ses performances.
En plus du suivi des KPI, les analyses visuelles des données peuvent également permettre d’identifier de nouvelles opportunités de croissance et d’innovation.
En analysant les tendances sectorielles et les données de marché, les organisations peuvent détecter les marchés émergents, les préférences des consommateurs et les possibilités de partenariat. Avec ces informations, elles peuvent développer stratégiquement leur offre et toucher de nouveaux publics.
Communiquer des données complexes aux parties prenantes
Un autre avantage de l’utilisation des analyses visuelles des données dans la planification stratégique est de pouvoir communiquer des idées et des données complexes aux parties prenantes. En présentant les données dans un format visuel et facilement compréhensible, les parties prenantes peuvent rapidement appréhender les informations essentielles et l’impact potentiel sur l’organisation.
Une autre manière efficace de communiquer des données complexes est d’utiliser la narration. En présentant les données dans une structure narrative, les parties prenantes peuvent mieux comprendre le contexte et la pertinence des informations. Cela peut inclure la création d’un récit captivant avec un début, un milieu et une fin clairs, en s’appuyant sur les données pour étayer chaque partie de l’histoire. En encadrant les données de cette façon, les parties prenantes peuvent se connecter plus facilement avec les informations et comprendre leurs implications.
Il est également essentiel de fournir des explications claires et concises sur la signification des données et leur impact potentiel pour l’organisation. Il faut éviter d’utiliser du jargon technique ou une terminologie complexe qui risqueraient de troubler les parties prenantes. Il est préférable de se concentrer sur des éléments pratiques et des recommandations concrètes, facilement compréhensibles et applicables par les parties prenantes.
La visualisation de données contribue au succès
La visualisation de données est un outil précieux permettant aux entreprises d’analyser et d’interpréter des ensembles de données complexes, et il existe de nombreux types de visualisations selon les informations recherchées. Chaque type possède des avantages et des inconvénients, et il est important de choisir la visualisation adéquate pour représenter la donnée et communiquer efficacement. Une carte thermique peut convenir pour repérer des schémas dans un ensemble de données, tandis qu’un graphique à barres est idéal pour comparer des données entre différentes catégories.
De nombreux outils permettent aux entreprises de créer des visualisations, des plateformes en ligne gratuites et faciles à utiliser jusqu’aux logiciels plus avancés et personnalisables. Même si l’acquisition et l’analyse des données nécessitent d’investir à l’origine, la visualisation efficace permet aux entreprises de détecter des opportunités et de prendre des décisions mieux informées qui augmentent l’efficacité, génèrent des revenus et réduisent les coûts. Face à des défis toujours plus complexes et au rythme croissant du changement technologique, le rôle des données continuera de s’amplifier, et la visualisation restera un atout précieux pour réussir.
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