DataViz : Enjeux, Applications, Exemples

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DATAVIZ: Enjeux, Applications, Exemples

La Visualisation de données sert à rendre l’information lisible par tous pour faciliter la prise de décision

On englobe sous le terme DataViz – ou Visualisation de Données – l’ensemble des techniques de représentation graphique et d’exploration visuelle de données quantitatives permettant de traduire un ensemble de données brutes en information décisive.

La Dataviz répond au besoin de comprendre et de communiquer simplement une information complexe pour améliorer la prise de décision.

Elle trouve un nombre varié d’applications en entreprise, à la fois pour optimiser l’activité existante et pour innover et développer son business model : amélioration du pilotage ou de l’expérience client, définition et optimisation de l’offre, diversification du business model…

Pour répondre à ces objectifs, la DataViz doit fournir une information :

  • Interprétable, c’est-à-dire claire, quelque soit le volume, la nature ou la provenance des données
  • Pertinente, c’est à dire qui réponde à un objectif métier dans un contexte défini
  • Novatrice, en fournissant une perspective différente qui permet de découvrir de nouvelles opportunités

Les progrès récents des techniques de DataViz et l’émergence d’outils innovants tels de QlikView ou Tableau sont largement responsables de la vague actuelle de démocratisation des techniques de visualisation, dans laquelle les connaissances techniques et / ou quantitatives deviennent secondaires et l’objectif métier repasse au premier plan.

 

Le Quartet d’Anscombe : un graphique vaut mieux que mille tableaux

Le quartet d’Ascombe est composé de quatre ensembles de données avec les mêmes propriétés statistiques simples, mais qui sont très différents lorsqu’ils sont comparés à l’aide de graphiques. (source: Wikipedia)

Élaboré par Francis Anscombe en 1973, ce cas d’école illustre l’importance de tracer des graphiques « exploratoires » avant d’analyser un ensemble de données. Il montre aussi les limitations du cerveau humain pour visualiser des ensembles de données, même relativement simples (11 occurrences).

Anscombequartet
 

Des ensembles aux propriétés effectivement similaires mais qui donnent des résultats graphiques très différents :

Ascombequartet2

La Visualisation de données, plus communément abrégée sous la forme DataViz, c’est la représentation graphique et l’exploration visuelle et interactive de données statistiques et quantitatives. Les techniques de DataViz permettent aux entreprises de comprendre des phénomènes, d’identifier des schémas et des corrélations jusque là invisibles et de prédire des tendances pour leur activité.

Les premiers exemples de DataViz sont attribués au statisticien William Playfair (1759-1823), inventeur du graphique circulaire (camembert), des diagrammes linéaires ou en bâtons. Ses travaux, bien que largement ignorés à un époque ou la fonction mathématique régnait en maître, ont ouvert la voix à d’autres précurseurs .

Charles-Joseph Minard entre ensuite dans l’histoire en 1869 avec la fameuse « carte figurative des pertes de l’armée française dans la campgne de Russier 1812-1813 ».

Dans les années 70, Edward Tufte et John Turkey élaborent la fameuse « boîte à moustache » et posent les bases de la DataViz actuelle avec une série de séminaires et un livre « The visual Display of Quantitative Information ».
Plus récemment, le suédois Hans Rosling présente une nouvelle façon de représenter des données interactives lors d’une conférence TED (vue plus de 5 millions de fois sur le site TED.com), et provoque une poussée d’enthousiasme pour le domaine de la DataViz.

Les progrès récents dans le domaine de la DataViz, et la démocratisation d’outils d’analyse visuelle sont également une réponse à l’explosion du volume et de la variété des données à la disposition des entreprise. Avec l’avènement du Big Data, la visualisation de données s’est imposée comme une solution à la nécessité de maîtriser ses données pour en faire un réel outil de réflexion et de prise de décision.

Et si le monde des chiffres et celui des images peut sembler difficile à réconcilier, les techniques actuelles de visualisation de données permet justement de combiner les deux et contribue ainsi à démocratiser l’analyse de données et rendre le pouvoir aux métiers.

Pour remplir ces objectifs, la visualisation de données s’appuie sur plusieurs éléments :

  • Une meilleure compréhension des données, pour en tirer une information plus facilement appréhendable et utile au processus décisionnel et à la définition d’un plan d’action
  • Une compréhension plus rapide, pour améliorer l »efficacité de la décision et de l’action que nous venons d’évoquer
  • Un meilleur partage de l’information, en facilitant l’accès à l’information (même et surtout lorsqu’elle est issue d’analyses complexes), qui démocratise l’accès à la Data et à l’analyse quantitative, et fait des données un « support de décision et de travail collaboratif ».

Pour en savoir plus :

Les exemples ci dessous présentent quelques unes des techniques de visualisation innovantes.

1. Les méthodes de visualisation graphique

En cours de rédaction…
Carte de Chaleur  Diagramme en Bloc  Diagramme de Mekko  Entonnoir  Grille

Pour plus d’informations, je vous recommande l’article de Jeffrey Heer qui présente une typologie très intéressant des différentes méthodes de visualisation. Il y détaille les différents cas d’usages et les questions à se poser quand on doit choisir une méthode de visualisation.

2. Les infographies

De plus en plus d’entreprises et de distes web produisent des infographies pour transmettre des informations complexes sous forme de visualisations. LE but des infographies est généralement de présenter un thème général en l’abordant par différents angles et à en faciliter la compréhension par l’utilisation de chartes graphiques et de techniques de représentation avancées.

Quelques infographies sur le Big Data :

Certains sites comme Infogr.am ou PiktoChart proposent d’ailleurs des outils SaaS (ou webapp) permettant de réaliser facilement des Infographies interactives à partir de vos données.

3. Les visualisations interactives

De plus en plus de sites proposent ds visualisations avec lesquelles l’internaute peut interagir, en modifiant, en filtrant ou en organisation les informations qui sont affichées. Ces visualisations interactives permettent également de représenter l’évolution d’une ou plusieurs variables au cours du temps.

La carte de chaleur des mentions Twitter de Beyoncé après la sortie de son dernier album en 2014

On peut distinguer plusieurs domaines dans lesquelles la DataViz est porteuse d’opportunités :

Comprendre les données

L’exemple le plus connu (et certainement le plus éloquent) de l’intérêt de la DataViz pour faciliter la compréhension des données est celui du quartet d’Anscombe. Et avec l’augmentation du volume et de la variété des données à la disposition des entreprises, les analyses conduites sont de plus en plus complexes et leur compréhension s’appuie sur des outils et techniques de plus en plus avancées. Le défi de la dataviz est donc bien de transformer un input complexe (sources et des types de données différents, analytics avancés) en un output simple à comprendre.

Communiquer des données

La communication de données est un élément essentiel de l’activité d’une entreprise, à la fois en interne et en externe, vers ses investisseurs et ses clients. Elle doit pour cela avoir recours à des techniques qui lui permettent de rendre son message facilement compréhensible par un public large.

Prendre des décisions

L’un des atouts principaux d’un outil de DataViz efficace est sa disponibilité immédiate pour l’analyse et la prise de décision. Les nouveaux outils tels que Tableau ou Qlikview peuvent être manipulés en 1 ou 2 clics pour sortir l’indicateur souhaité et appuyer la réflexion et la prise de décision du manager. Comme le souligne Richard Coffre, Business Analyste chez PagesJaunes :

Nous mesurons le retour sur investissement de notre démarche dans le temps libéré pour nos collaborateurs. Auparavant, les managers mettaient une demijournée voire une journée en début de semaine pour obtenir les chiffres de la fabrication. Maintenant, les rapports sortent en deux minutes. Le ratio est vite calculé ! Et en plus, les managers peuvent avoir ces informations mises à jour à tout moment, et non plus une fois par semaine.

Les exemples ci-dessus sont tirés du livre blanc de SAS sur la Dataviz.

En cours de rédaction…

1. Les acteurs traditionnels

2. Les outils SaaS

3. Les outils Open Source

  • EXPOVIZ : une collection d’applications et de services permettant de créer des visualisations de données
  • L’annuaire d’outils CoolInfographics
  • Sélection des meilleurs sites sur la Dataviz
  •  

    Datavisualization.ch

    Description : Une excellent source d’actualités et d’informations autour de la visualisation de données. Des infographiques et des visualisations concrètes qui illustrent le potentiel de la dataviz

    A lire : Les évolutions du Web
    L’analyse de la gestuelle des candidats à la présidentielle américaine

     

    Visual.ly

    Description : Une bibliothèque d’infographics et de visualisations, qui possède également des fonctions de création et de partage de contenu. Certains de leurs contenus interactifs peuvent être intégrés à un site web externe.

     

    Information is Beautiful

    Description : L’état de l’art au niveau visualisations de données, sur des thèmes allant des dépenses de l’état aux revenus des artistes en ligne, en passant par la guerre des sexes.

    A lire : Girl Power sur les réseaux sociaux
    L’équation de Drake : sommes nous-seuls dans l’univers (BBC) ?

     
     

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