Data visualisation : définition, principes et FAQ

Q: Qu’est-ce que la data science ?

La Data science (ou science des données) consiste à traduire des données brutes en informations intelligibles et exploitables. Son principal objectif est de mettre au jour des tendances, des connexions, des motifs et des corrélations à partir de grandes quantités de données. Ce champ multidisciplinaire rassemble différents outils et techniques comme l’analyse prédictive, la programmation informatique, les statistiques, les mathématiques, l’intelligence artificielle et les algorithmes de machine learning. La grande majorité des entreprises pratique la science des données, même si celle-ci peut prendre plusieurs formes en fonction de la structure. De plus, de nouvelles technologies voient régulièrement le jour et font de la data science un domaine en constante évolution. C’est pourquoi il est difficile de définir précisément la data science.

La dataviz, ou la visualisation de données, est un aspect essentiel de la data science. Elle permet de rendre compréhensibles des informations tirées de vastes ensembles de données en les transformant en graphiques, tableaux, cartes et autres représentations visuelles. Les outils et techniques de dataviz évoluent et deviennent de plus en plus performants. La visualisation de données est aujourd’hui utilisée dans de nombreux domaines, tels que le marketing, les sciences sociales, les sciences de la santé, la finance, l’informatique, etc.

Définitions, avantages, domaines d’utilisation et principes de base, dans cet article, nous explorerons les différents aspects de la visualisation de données.

Sommaire

Data visualisation : définition

La data visualisation, aussi appelée « visualisation de données » ou « dataviz », désigne l’ensemble des techniques et des outils servant à traduire visuellement des données chiffrées. Elle s’inscrit dans le cadre de la data science et constitue une étape du processus d’extraction de données exploitables. La dataviz a pour but de faciliter la visualisation et l’analyse de données par le cerveau humain.

La data science consiste à recueillir, analyser et modéliser des correspondances, des tendances, des associations et des motifs dans de grandes quantités de données. La data visualisation sert à représenter ces données sous forme d’outils visuels tels que des graphiques, des tableaux, des diagrammes ou des cartes. Ces représentations graphiques permettent de rendre plus accessibles la lecture et l’analyse des données.

À l’ère du Big Data, les outils de data visualisation sont incontournables. Ils facilitent la lecture, la compréhension et l’exploitation d’informations provenant de très larges ensembles de données.

La visualisation de données a plusieurs avantages :

Le partage d’information : La dataviz n’est pas uniquement utile aux spécialistes. Elle est indispensable pour rendre des informations accessibles à un large public, y compris des néophytes.
Une compréhension rapide des données : La data visualisation offre la capacité aux professionnels d’exploiter de très grandes quantités de données. Elle permet à n’importe qui de comprendre en un coup d’œil les informations tirées de ces données et de réagir en conséquence.
Une visualisation plus claire des tendances : La traduction visuelle de données permet à l’entreprise de détecter les tendances émergentes et les mouvements significatifs. Elle permet d’identifier plus rapidement d’éventuels problèmes et accélère ainsi la prise de décision. La dataviz représente un gain de temps important pour les entreprises.
Une prise de décision favorisée : Des quantités massives de données ne sont réellement intelligibles que lorsqu’elles sont traduites visuellement. Les équipes décisionnaires au sein des entreprises sont alors en mesure d’identifier les éléments déterminants pour définir leurs objectifs ou orienter leur prise de décision.

Pourquoi la dataviz est-elle si importante à l’ère du Big Data ?

En 2020, sur Internet, 64 zettaoctets d’informations ont été créés, soit 64 billions de Go. Face à l’essor du Big Data, les outils destinés à collecter des données se multiplient et rendent intelligibles des quantités massives d’informations.

Cette masse de données complique la communication et la prise de décision au sein des entreprises. Le volume est tel qu’il est souvent difficile de trier les informations et d’en retenir le message principal. L’objectif de la data visualization est de pallier cette complexité à travers des supports visuels accessibles.

La visualisation de données rend certains concepts compréhensibles pour tous, de manière à les rendre universellement abordables. Les diagrammes ou les tableaux par exemple sont beaucoup plus simples à appréhender pour le cerveau que des feuilles de calcul ou des tableaux contenant uniquement des données chiffrées.

La dataviz est alors indispensable pour analyser et exploiter les données. L’être humain focalise plus facilement son attention sur des éléments visuels comme des schémas ou des couleurs. Ainsi, la traduction de tableaux de données en un message visuel et graphique aide l’observateur à détecter une tendance, une information spécifique ou un scénario. Il est ainsi en mesure de mémoriser et de catégoriser les informations. Il peut alors exploiter ces données et en tirer parti.

En outre, la data visualisation représente un outil stratégique important. Elle permet aux entreprises de mettre au jour des éléments et des comportements qui représentent des enjeux majeurs. Les équipes dirigeantes peuvent identifier une tendance ou un problème et ainsi, mettre en place des solutions rectificatives ou établir des prédictions. Les supports visuels de données mettent en évidence les actions qui peuvent nuire aux performances de l’entreprise et soulignent les liens de causalité.

Par ailleurs, la data visualisation constitue un gain de temps important. Elle rend exploitables des ensembles de données complexes. Les décideurs peuvent, grâce à cet outil, prendre des décisions rapides et agir de manière appropriée. De plus, cet outil d’analyse optimise l’efficacité en réduisant le risque d’erreur. Il permet d’anticiper les futures étapes du processus afin d’ajuster les actions à mettre en œuvre.

La visualisation de données : pour quels domaines ?

Les données constituent des sources d’informations stratégiques indispensables pour tous les secteurs d’activité.

1) Le marketing

La visualisation de données constitue un moyen efficace de schématiser et de visualiser les informations issues des reportings marketing. Elle simplifie l’étude des différents indicateurs clés de performance et favorise la prise de décision. Elle offre de plus une meilleure compréhension du parcours client.

2) La vente

La dataviz est un bon moyen pour une entreprise de décrypter un marché ou d’analyser la concurrence. Elle l’aide à connaître le positionnement de ses produits ou services, mais aussi de ses ventes par rapport à ses concurrents. Elle est également un outil essentiel pour comprendre et analyser les besoins et les comportements des clients. Elle peut alors optimiser son expérience client et ses actions commerciales.

3) La finance

Les professionnels de la finance doivent suivre régulièrement les performances de leurs investissements. Qu’ils choisissent de vendre ou d’acheter un actif, la représentation visuelle de ces performances leur permet de visualiser les évolutions des prix. Ils peuvent alors mettre au jour des tendances.

4) Les autres domaines d’utilisation de la dataviz

De nombreux autres secteurs ont recours à l’analyse de données, et donc à la data visualisation. La visualisation de données est notamment présente dans le domaine scientifique, informatique, médical, logistique, politique ou même artistique.

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Les principes de base de la data visualisation

1) La sélection des indicateurs de performance (KPI’s)

Les KPIs (ou indicateurs clés de performance) sont des données chiffrées servant à évaluer les performances d’une entreprise. Ils permettent d’ajuster et de mettre en place des actions et des stratégies.

Le choix des indicateurs de performance dépend des objectifs de l’entreprise. Par exemple, elle peut avoir pour objectif d’augmenter son chiffre d’affaires ou d’accroître ses parts de marché.

Pour déterminer les KPIs à suivre, l’entreprise doit tenir compte de 5 facteurs. Les indicateurs doivent être‍ :

Quantifiables : Être précisément mesurables ;
Actionnables : Permettre à l’entreprise de prendre des décisions et d’agir en conséquence ;
Simples : Être facilement compréhensibles par le tout le monde ;
Fiables : Être représentatifs de la réalité ;
Contrôlables : Évaluer une performance qui peut être contrôlée par l’entreprise.

Choisir les bons indicateurs permet de visualiser en un instant les tendances problématiques et de prendre les décisions adaptées. En outre, les employés ont une vision plus claire de l’impact de leurs actions sur les performances de l’entreprise. Ils favorisent ainsi l’implication des différents acteurs et collaborateurs de l’entreprise pour en améliorer l’efficacité.

Pour faciliter la visualisation des données, il est essentiel d’associer les indicateurs de performance à la représentation graphique la mieux adaptée. Dans le cadre du data driven marketing, cela permet de clarifier l’analyse des performances et simplifie la prise de décision.

2) Le choix des tableaux graphiques des données

En matière de dataviz, il est essentiel de bien choisir la représentation visuelle à établir afin de transmettre efficacement une analyse. De nombreuses représentations graphiques existent. Néanmoins, certains types de graphiques se révèlent plus appropriés pour traduire des données brutes.

Pour visualiser vos données, vous pouvez utiliser des représentations telles que :

le diagramme à barres : Il permet une lecture des données sous différents points de vue. Dans le cas de l’analyse du trafic d’un site web par exemple, il est pertinent d’utiliser un diagramme à barres empilées. Il donne une vision de la tendance générale (comme le nombre de visiteurs mensuel) tout en représentant les différentes sources de trafic ;

la courbe : Elle représente les variations d’une donnée dans le temps (le prix d’une action en bourse par exemple). Elle peut aussi être utilisée pour comparer l’évolution de deux variables ;

deux courbes : Cette représentation permet de comparer sur le même graphique les fluctuations de deux variables dans le but de mettre en exergue une indépendance ou une relation de cause à effet ;

la treemap (ou carte proportionnelle) : Cette technique de data visualisation est utile pour comparer et catégoriser de gros volumes de données. Elle peut par exemple permettre de visualiser l’empreinte carbone engendrée par les achats d’une entreprise sur une période définie.

la heatmap (ou carte de chaleur) : Ce type de graphique est pertinent pour mettre au jour des tendances en associant deux variables. Ainsi, en variant l’intensité des couleurs, on peut par exemple visualiser les heures d’affluence d’un magasin pour tous les jours de la semaine. Il est alors possible d’identifier les moments de « rush » et d’adapter le planning du personnel ;

Une boîte à moustaches (ou diagramme en boîte) : Elle synthétise différents indicateurs afin de comparer une même caractéristique de deux éléments distincts.

3) La sélection des bonnes couleurs et de la typographie

Le choix des couleurs est essentiel en matière de dataviz. Il est conseillé d’adopter une couleur spécifique pour chaque type de donnée. Il est toutefois préférable d’utiliser un nombre limité de couleurs afin de conserver une bonne lisibilité. De plus, il est important de tenir compte de la symbolique des couleurs. En voici quelques exemples :

couleurs claires : petite densité ;
couleurs foncées : haute densité ;
vert : positif ;
rouge : négatif.

Il est également important de respecter certaines règles de typographie. Ainsi, pour favoriser la compréhension du graphique, celui-ci doit toujours comporter un titre.

L’usage du présent est en outre recommandé, car il génère plus d’engagement de la part de l’audience. Enfin, le graphique doit rester au cœur de l’attention. C’est pourquoi il est conseillé de limiter le texte dans vos présentations.

FAQ – Data visualisation

Qu’est-ce qu’un tableau de bord en dataviz ?

Le tableau de bord est un support qui regroupe plusieurs KPIs. Il donne une vision globale de l’activité de l’entreprise ou de ses différents secteurs.

En dataviz, les tableaux de bord peuvent revêtir plusieurs formes comme :

‣ Le tableau de bord de pilotage : il offre aux managers une vue des performances de vente réalisées par leurs équipes et leur permet ainsi de prendre les bonnes décisions ;
‣ Le tableau de bord de management : il sert notamment à évaluer l’efficacité des salariés, leur investissement, leur évolution, etc. ;
‣ Le tableau de bord RH : il donne une vision des différentes ressources humaines de l’entreprise et permet d’analyser un certain nombre d’éléments tels que l’ancienneté des salariés, l’égalité des salaires, etc. ;
‣ Le tableau de bord budgétaire : il permet de connaître les revenus et les dépenses de l’entreprise, de vérifier l’exactitude des prévisions, etc.

Le logiciel Excel peut permettre de réaliser un tableau de bord. Toutefois, la création d’un reporting sur Excel est très chronophage et implique un grand risque d’erreurs. ‍Il existe heureusement des outils de dataviz offrant plus de précisions et permettant de gagner du temps.

Qu’est-ce que la data science ?

La Data science (ou science des données) consiste à traduire des données brutes en informations intelligibles et exploitables. Son principal objectif est de mettre au jour des tendances, des connexions, des motifs et des corrélations à partir de grandes quantités de données.

Ce champ multidisciplinaire rassemble différents outils et techniques comme l’analyse prédictive, la programmation informatique, les statistiques, les mathématiques, l’intelligence artificielle et les algorithmes de machine learning.

La grande majorité des entreprises pratique la science des données, même si celle-ci peut prendre plusieurs formes en fonction de la structure. De plus, de nouvelles technologies voient régulièrement le jour et font de la data science un domaine en constante évolution. C’est pourquoi il est difficile de définir précisément la data science.