La data visualisation, ou dataviz, est une branche de la science des données qui utilise une représentation graphique pour rendre les grandes quantités de données compréhensibles. Son objectif est de rendre les données collectées intelligibles en les représentant visuellement, facilitant ainsi la transmission d'informations à un large public. Avec l'augmentation de la complexité et du volume des données dans les entreprises, la data visualisation est devenue un outil essentiel pour exploiter efficacement les données massives. Son utilisation croissante, notamment dans le domaine du marketing, s'explique par son efficacité à simplifier la compréhension des informations via des visuels. En effet, elle illustre le principe selon lequel une image vaut mieux que mille mots.
Comment faire de la Data-visualisation ?
Pour réussir en data visualisation, commencez par définir vos objectifs et choisissez les bons outils en ligne. Collectez les données pertinentes à partir de diverses sources telles que votre site web, blog ou ventes en ligne. Analysez ces données pour une meilleure prise de décision et une optimisation de votre stratégie marketing.
L'importance de définir ses objectifs avant de se lancer dans la data visualisation
Avant de se lancer dans la data visualisation, il est essentiel de définir clairement ses objectifs. Bien que la dataviz soit pertinente pour toutes les entreprises, celles-ci ont des objectifs différents. Il est donc primordial de déterminer vos besoins en amont. Ainsi, avant de se lancer, posez-vous les questions suivantes :
- Qui sera responsable de l'analyse des données et des graphiques ?
- Quelles données sont nécessaires ?
- Quel est le but à atteindre ?
Les objectifs de l'analyse de données peuvent inclure : l'augmentation des ventes d'un produit ou d'un service, la génération de leads, l'augmentation du panier moyen, etc.
Quel outil de Data-visualisation ?
Parmi les nombreux outils innovants pour la data visualisation, 3 d’entre eux se démarquent comme essentiels :
- Tableau data visualisation, leader du marché, impressionne par sa rapidité et son agilité face à de grandes quantités de données.
- Microsoft Power BI, souvent comparé au jeune génie d'Excel, permet de créer des visualisations de données et des rapports avec aisance.
- Data visualisation Python, langage scientifique mature, offre une multitude de bibliothèques adaptées à diverses utilisations, notamment en apprentissage automatique et analyse de données.
Tableau
Tableau Software est un exemple de tableau de visualisation, le leader incontesté grâce à sa vitesse d'exécution et sa capacité à gérer d'énormes volumes de données. Ses fonctionnalités variées permettent la création de tableaux de bord, graphiques, infographies, etc., en faisant un outil complet.
Bien que son apprentissage puisse être exigeant, son interface intuitive permet une manipulation aisée des données par glisser-déposer, facilitant ainsi la création de visualisations en direct. Compatible avec divers appareils et sources de données, il offre une expérience utilisateur fluide. Rapide, adaptable, connecté et idéal pour le Big Data, cet outil excelle dans le Datastorytelling, renforcé par une communauté active et des ressources abondantes en ligne.
PowerBI
Microsoft Power BI est la réponse moderne d'Excel à la data visualisation, permettant la création de visualisations et de rapports personnalisés. Doté de l'intelligence artificielle de Microsoft, il automatise la préparation et l'analyse des données. Ses tableaux de bord personnalisables offrent des visualisations en temps réel. Avec une variété de modèles prêts à l'emploi, des capacités d'apprentissage automatique et la possibilité d'analyser des données de différentes sources, Power BI est idéal pour les équipes. En outre, il garantit une sécurité renforcée et est disponible sur les appareils de bureau et mobiles.
Python
Python est un langage scientifique mature avec une multitude de librairies, dont certaines sont dédiées au Machine Learning et à l'analyse de données. Ces dernières années, Python a comblé son retard avec le langage R grâce à l'émergence de nouvelles librairies de visualisation. Matplotlib est devenue la principale, accompagnée de vispy, bokeh, seaborn, pygal, folium et networkx, certaines s'appuyant sur Matplotlib pour offrir des fonctionnalités avancées.
Quelles sont les tendances actuelles en matière de data visualisation ?
Les tendances actuelles en data visualisation incluent l'essor de l'infographie interactive, permettant une exploration dynamique des données. La visualisation des données en temps réel gagne également en importance pour une analyse en direct des flux de données des entreprises. Le storytelling devient un moyen puissant de contextualiser et de rendre les données accessibles.
L'infographie interactive
Une infographie interactive combine une représentation visuelle attrayante d'informations avec une interactivité permettant à l'utilisateur d'explorer activement le contenu. Elle simplifie des données complexes, les rendant accessibles et mémorisables. Très utilisée dans les médias en ligne, l'éducation, la communication d'entreprise et le marketing, elle offre une expérience engageante aux utilisateurs. Ses avantages sont nombreux : un attrait visuel, une facilité d'exploration et une capacité à rendre des concepts complexes plus compréhensibles et engageants pour les utilisateurs.
La visualisation de données en temps réel
Utilisez l'Internet des objets (IoT) pour collecter et analyser en temps réel des données provenant de capteurs, d'appareils et de flux de réseaux sociaux. Identifiez les modèles cachés et les tendances dans de vastes ensembles de données en utilisant une analyse spatiotemporelle avec des traitements distribués. Grâce à des outils d'analyse géographique, obtenez une compréhension approfondie de la situation à partir de flux de données continus, qu'ils proviennent d'actifs mobiles ou de capteurs fixes. Surveillez les événements critiques en temps réel, analysez les Big Data et prenez des décisions éclairées au moment opportun.
Le storytelling
La Data Visualisation et le storytelling sont indissociables. Pour optimiser les performances de l'entreprise, les acteurs clés doivent disposer de données de qualité pour prendre des décisions éclairées. Mais que faire si vos collègues ont du mal à assimiler les résultats des analyses de données ? Le Data Storytelling est la solution ! Son objectif : rendre les données accessibles et compréhensibles. En entreprise, cela se traduit par la structuration de tableaux de bord avec un nombre limité d'indicateurs, des représentations graphiques claires et une organisation logique. Chaque tableau de bord doit raconter une histoire cohérente pour faciliter la prise de décision quotidienne.
Comment choisir le type de visualisation le plus adapté à mes données ?
Pour sélectionner la visualisation la mieux adaptée à vos données et au message que vous souhaitez communiquer, voici quelques questions à poser :
- Quel est votre objectif et qui sera votre public cible ? Quel message voulez-vous faire passer ?
- Quel est le type de données que vous souhaitez présenter ? (géographiques, financières, etc.)
- Quels liens existent entre les données, permettant leur comparaison ? (évolution temporelle, comparaison, classement, distribution, corrélation, etc.)
Les critères de choix à considérer (la nature des données, les objectifs et le public cible)
Pour choisir le type de visualisation le plus approprié à vos données, plusieurs critères doivent être pris en compte :
- La nature des données : Identifiez le type de données que vous souhaitez représenter (numériques, temporelles, catégoriques, etc.) afin de sélectionner une visualisation adaptée à leur format.
- Les objectifs : Déterminez clairement les objectifs de votre visualisation. Souhaitez-vous mettre en évidence des tendances, comparer des valeurs, explorer des relations, ou autre ?
- Le public cible : Considérez qui seront les destinataires de votre visualisation. Assurez-vous qu'elle soit compréhensible et pertinente pour votre audience.
En conclusion, choisir le bon outil et le bon type de visualisation est essentiel pour rendre les données compréhensibles et utiles. La data visualisation, avec ses multiples tendances et outils comme Tableau, Power BI et Python, influence directement la prise de décision et la stratégie d'entreprise. En définissant clairement les objectifs et en tenant compte de la nature des données et du public cible, une visualisation efficace peut transformer les données en informations exploitables.
