Au cœur de la transformation numérique se trouve la démocratisation des données, qui consiste à rendre les données accessibles dans tous les services d’une entreprise, et pas seulement à la direction et à l’équipe informatique.
Les jeux de données grossissent rapidement. Oubliez l’analyse des données : les dirigeants ont déjà du mal à visualiser et à cartographier les données. La visualisation des données contribue à résoudre ce problème.
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Qu’est-ce que la visualisation des données ?
La visualisation des données est la représentation graphique de jeux de données et d’informations. Il s’agit d’un terme générique qui désigne la visualisation de tous les types de données au moyen de diagrammes, de graphiques et de cartes.
L’objectif ultime est de représenter visuellement vos données de manière accessible et facile à comprendre. La visualisation des données est une étape fondamentale pour comprendre les tendances, mettre au jour les schémas et suivre les valeurs aberrantes.
Les experts prévoient que le marché de la visualisation des données connaîtra une forte expansion au cours des cinq prochaines années, avec des taux de croissance annuels composés supérieurs à 10 %, pour atteindre une valorisation de 19,2 milliards de dollars US en 2027. Si la montée de la démocratisation des données et de la transformation numérique explique cette progression, une grande partie de cette croissance est due à l’intérêt grandissant pour la informatique décisionnelle.
Quels sont les avantages de la visualisation des données ?
La visualisation des données présente trois avantages clés :
1. Rendre les mégadonnées assimilables
Il ne fait aucun doute que les jeux de données sont multipliés par dix. Ajoutez à cela les progrès constants de systèmes informatiques toujours plus avancés, et vous obtenez un problème colossal pour les entreprises.
Le fait que les données deviennent si envahissantes pour les organisations a favorisé l’essor de AIOps. AIOps aide les entreprises dans différents cas d’usage, notamment :
- Alertes prédictives
- Analyse des causes profondes
- Priorisation des événements
- Pannes prédictives
- Gestion des tickets du centre de services
Quel est le rapport avec la visualisation des données ? Les outils de visualisation des données permettent de cartographier les données de manière automatisée, et cette automatisation est au cœur d’AIOps. Cette approche sans intervention manuelle facilite considérablement la collecte de grands jeux de données, puis leur assimilation au moyen de techniques de visualisation des données.
2. Une meilleure accessibilité
Nous avons expliqué que les grands jeux de données sont désormais accessibles à un plus grand nombre d’utilisateurs. Cela montre que la visualisation des données est un facteur clé de la démocratisation des données.
Les outils de visualisation des données contribuent à simplifier des données complexes et volumineuses, puis à les présenter de manière très digeste. Cette accessibilité accrue peut aider les employés à développer leurs compétences et rendre les entreprises plus efficaces.
3. Plus d’efficacité et de compréhension
Les méthodes traditionnelles de tri des données étaient minutieuses et chronophages. La visualisation des données aide les entreprises à découvrir des informations exploitables bien plus rapidement qu’avant l’apparition des outils de visualisation.
La vitesse est ici essentielle. Cette évolutivité croissante permet aux dirigeants d’aller plus loin dans le niveau de détail de leurs analyses. Si les données sont cartographiées plus rapidement, les équipes informatiques et les data scientists disposent de davantage de temps pour tirer des enseignements plus complexes de leurs bases de données bien organisées.
Avant la démocratisation des données, les problèmes de communication étaient monnaie courante dans les entreprises et les organisations. Résumer et expliquer des informations avancées peut s’avérer difficile sans compréhension commune de la signification des jeux de données à l’origine de ces informations. Avec les logiciels modernes de visualisation des données, comme Tableau et Microsoft Power BI, l’analyse des données s’étend pratiquement à tous les services de votre organisation.
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Quels sont les différents types de visualisation des données ?
Voici des exemples de différentes formes de visualisation des données et de leurs cas d’usage :
Diagrammes en barres : Ces types de graphiques sont particulièrement adaptés pour comparer des aspects de différents groupes ou suivre leur évolution dans le temps. Les diagrammes en barres sont à privilégier lorsque les changements sont relativement importants.
Graphiques linéaires : Parmi les formes les plus populaires et les plus fondamentales de visualisation des données figurent les graphiques linéaires, qui servent à suivre les changements sur des périodes courtes ou longues. Ils sont particulièrement utiles pour mettre en évidence les évolutions plus faibles.
Les graphiques sont, pour la plupart, assez modulaires. Ci-dessus figure un exemple de graphique linéaire qui suit les taux de rebond ; il se distingue d’un diagramme en barres représentant les temps de chargement des pages.
Diagrammes circulaires : Autre forme fondamentale de visualisation des données, les diagrammes circulaires sont efficaces pour comparer les parties d’un ensemble. Comme ils ne sont pas placés sur un repère X-Y, ils ne permettent pas de suivre des données dans le temps.
Ces graphiques sont des exemples très simples de visualisation des données. De nombreux outils modernes sont conçus pour rendre des méthodes complexes accessibles à tous. Par exemple, voici comment un stagiaire en management dans le secteur financier a utilisé un logiciel de visualisation des données pour répondre à ses besoins :
« Power BI est un logiciel très utilisé dans notre organisation, où nous traitons une énorme quantité de données brutes afin d’en tirer des informations exploitables. Il nous aide à visualiser efficacement des informations dispersées et non filtrées, de manière simple à comprendre… Globalement, je dirais qu’il s’agit d’un logiciel indispensable pour toute entreprise qui collecte directement de nombreuses données afin d’élaborer des stratégies et des plans d’action » – Stagiaire en management dans le secteur financier, avis sur Microsoft Power BI publié sur Gartner Peer Insights.
Nuages de points : Une méthode de visualisation des données légèrement plus avancée consiste à utiliser un nuage de points. Les nuages de points permettent d’explorer efficacement la relation entre deux variables et plusieurs ensembles de données. Ci-dessous figure un exemple de nuage de points représentant la rentabilité dans différentes villes américaines. Remarquez que les villes affichant une rentabilité plus élevée sont représentées par des cercles plus grands.
Comme vous pouvez le voir ci-dessus, les outils de visualisation des données peuvent afficher différents graphiques sur une même page afin de présenter plus clairement une vue d’ensemble. Les solutions logicielles avancées permettent aux utilisateurs de créer des graphiques interactifs qui aident les parties prenantes à comprendre encore plus en profondeur les informations présentées.
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Bonnes pratiques de visualisation des données
Gardez à l’esprit que l’objectif principal de la visualisation des données est de présenter les données de manière plus intéressante, pertinente et accessible à des publics variés. Chaque bonne pratique est spécifiquement conçue pour parvenir à ce résultat.
Les bonnes pratiques comprennent :
Choisir le diagramme ou le graphique optimal : Veillez à prendre en compte vos besoins avant de choisir la manière appropriée de visualiser vos données. Demandez-vous si vous souhaitez suivre les données dans le temps ou combien de variables vous comptez analyser. Ces questions peuvent vous aider dans votre prise de décision.
Utiliser des modèles : De nombreux outils de visualisation des données proposent des modèles que les entreprises peuvent utiliser tels quels. Vos données doivent être intéressantes, mais évitez de trop vous éloigner des conventions. Les modèles constituent un moyen efficace de démarrer rapidement avec des données et des informations bien présentées. Inutile de trop y réfléchir.
Tirer parti des couleurs : La couleur est un moyen subtil, mais très efficace, de cartographier les données. Par exemple, vous pouvez choisir de représenter en rouge un point anormal de votre jeu de données afin de le distinguer immédiatement des autres points. Ainsi, utilisez le rouge pour indiquer la chaleur et le bleu pour indiquer le froid si vous suivez des données météorologiques.
Ne pas déformer les données : Si les utilisateurs vont trop loin dans leurs choix de conception et leurs graphiques de visualisation des données, ils risquent de déformer involontairement les informations présentées. Par exemple, les diagrammes circulaires doivent toujours être en 2D. Les diagrammes circulaires en 3D peuvent sembler plus intéressants et même attirer davantage l’attention, mais ils rendent malheureusement chaque proportion du graphique plus difficile à déchiffrer. Un diagramme circulaire efficace, comme tout graphique d’ailleurs, ne devrait pas être une énigme.
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