Qu’est-ce que la data visualisation ?
La data visualisation est définie comme étant une représentation graphique de la donnée.
Elle est utilisée pour comprendre le contexte et la signification des données en montrant les tendances et corrélations entre elles ; ce qui pourrait être difficile à interpréter sous des formats plus traditionnels. Ces représentations graphiques peuvent être sous forme de diagrammes, tableaux, graphiques, cartes thermiques, et bien plus.
Les avantages de la data visualisation
Dans la BI, ou Business Intelligence, la data visualisation est déjà une fonctionnalité fondamentale. Avec l’arrivée du Big Data, elle est devenue cruciale pour aider les consommateurs de la donnée à déchiffrer les millions de données générées chaque jour. Non seulement la data visualisation aide les utilisateurs à exploiter leurs données dans une représentation graphique simple à comprendre, mais elle permet également aux employés de gagner du temps et de travailler plus efficacement.
Dans un sens, la data visualisation permet aux organisations de démocratiser la compréhension des données dans l’entreprise. Ainsi, les sponsors de la donnée, tels que les Chief Data Officers, voient en cette discipline une manière de remplacer la prise de décision sous intuition par l’analyse des données. Autrement dit, se diriger vers une culture data-driven.
Comment apporter plus de valeur avec la data visualisation ?
Même si la promesse des outils de data visualisation est forte, les organisations ont encore du mal à représenter visuellement leurs données sous une forme pertinente et valorisable.
De nouveaux acteurs sur le marché relèvent le défi avec de nouveaux cas d’utilisations:
Une meilleure communication et compréhension des données
La data visualisation permet aux employés, même agnostiques à la data, de comprendre, analyser et communiquer via de nouveaux formats plus interactifs. La volonté des entreprises à devenir Data-Driven les mènent à former plus et mieux ses collaborateurs sur la manière de gérer et représenter leurs données.
Plus d’interactions sur l’analyse des données
La construction de rapports devient une activité collaborative dans les entreprises et la présentation de données un usage quotidien. Les représentations graphiques de la donnée deviennent donc responsive afin de s’adapter à différents devices et n’importe quel type de revue. Cette discipline s’ouvre ainsi à des techniques du web et du mobile où la co-analyse et l’exploration des données se veut de plus en plus ludique et interactif.
Permettre un data storytelling
Le data storytelling concerne la communication des résultats plutôt que la supervision ou analyse de leurs progrès. De plus en plus de sociétés telles que DataTelling et Nugit se spécialisent dans ce domaine. Avec l’utilisation d’infographies et d’interactions, ces plateformes utilisent des techniques de data storytelling. Elles contextualisent et apportent du sens sur les données auprès des équipes.
Une data visualisation automatisée
Les utilisateurs de la donnée s’attendent de plus en plus à ce que leurs logiciels en fassent plus pour eux. La visualisation de données automatisée peut être très utile, par exemple, pour les utilisateurs ne sachant pas quel format visuel convient le mieux aux jeux de données qu’ils souhaitent explorer ou analyser. Ces fonctionnalités automatiques sont particulièrement appréciées par les data scientists, car leur temps sera dédié à l’analyse et la recherche de nouveaux usages plutôt que sur la manière de les visualiser.
Les meilleures plateformes Analytics & BI de Gartner
Selon Gartner, les leaders de plateforme analytics et business intelligence sont:
- Microsoft: Power BI de Microsoft est un ensemble d’outils de visualisation de données personnalisables qui vous donne une vue complète de votre entreprise. Il permet aux employés de collaborer et de partager des rapports à l’intérieur et à l’extérieur de leur organisation et de détecter les tendances au fur et à mesure. Cliquez pour plus d’informations.
- Tableau: Tableau aide les utilisateurs à transformer leurs données en informations exploitables. Ils permettent aux utilisateurs d’explorer avec une analyse visuelle illimitée, de créer des tableaux de bord, d’effectuer des analyses ad hoc, etc. En savoir plus sur Tableau.
- Qlik : Avec Qlik, les utilisateurs peuvent créer des visualisations intelligentes et glisser des éléments pour créer des applications d’analyse riches accélérées par les suggestions et l’automatisation d’IA. En savoir plus sur Qlik.
- ThoughtSpot : ThoughtSpot permet à l’utilisateur d’obtenir des informations détaillées à partir de milliards de lignes de données. Grâce à la technologie d’intelligence artificielle, découvrez des informations issues de questions auxquelles vous n’auriez peut-être pas pensé. Cliquez pour plus d’informations sur ThoughtSpot.
Pour conclure : pourquoi les entreprises devraient-elles utiliser la data visualisation ?
Les principales raisons pour lesquelles la data visualisation est importante pour les entreprises, entre autres, sont les suivantes:
- Les données sont plus faciles à comprendre et à mémoriser
- La visualisation des tendances et des relations de données est plus rapide
- Les utilisateurs peuvent découvrir des données qu’ils n’auraient jamais pu voir auparavant
- Les responsables des données peuvent prendre de meilleures décisions, basées sur les données
