La Dataviz ou la visualisation de données permet à tout le monde de comprendre les données, sans avoir de compétences techniques en particulier. Grâce à l'affichage dans les graphiques, il est plus facile de comprendre ce qu'elles racontent.
Quand il est question de données, peut-être nous viennent en tête des chiffres et tableaux difficiles à interpréter, sauf pour les data scientists. La Dataviz a transformé cette visualisation de données en un concept moins technique et plus expressif. En quoi cela consiste-t-il réellement et comment ça fonctionne ? C'est ce que nous allons vous faire découvrir dans ce guide.
Qu'est-ce que la Dataviz ?
Étymologiquement parlant, Dataviz vient de la combinaison des deux mots anglais « data », pour données et « visualization ». En termes simples, la visualisation de données consiste à représenter les données de manière à pouvoir les interpréter. Pour cela, la Dataviz les affiche sous forme de graphiques afin de faciliter la compréhension des informations.
Notons d'abord que les données brutes peuvent avoir différentes formes (chiffres, textes, images, etc.). Lorsqu'une entreprise ou une personne souhaite tirer des informations sur ces données, il demandera donc un rapport. Si le rapport se présente sous la forme d'un tableau de plusieurs lignes et colonnes ou en un texte de plusieurs paragraphes, l'utilisateur risque de ne pas tout comprendre correctement.
En revanche, une représentation graphique permet d'exprimer plus clairement les informations. Autrement dit, les images sont plus faciles à interpréter que les documents surchargés.
L'évolution de la Dataviz
La visualisation de données remonte au 18e siècle, quand le statisticien William Playfair a inventé le diagramme linéaire, le diagramme en bâtons ainsi que le diagramme circulaire. En 1812, Charles Joseph Minard a utilisé la Dataviz pour des cartographies géographiques historiques. Toujours au 19e siècle (1854), le physicien John Snow a cartographié l'épidémie de choléra.
Après la révolution industrielle, les entreprises ont commencé à exploiter les statistiques pour des raisons commerciales. Ensuite, l'apparition des ordinateurs a permis aux statisticiens d'accéder à de plus grandes quantités de données. Ils ont alors commencé à les exploiter pour les analyses statistiques.
Aujourd'hui, des tableaux de bord intuitifs et interactifs fournissent des moyens encore plus efficaces pour visualiser les données à traiter. Ce qui nous amène donc à la Dataviz moderne.
Une métaphore visuelle
Le principe de la Dataviz est donc de faciliter la visualisation des informations. Pour cela, elle utilise ce qui est appelé une métaphore visuelle. Pour faire simple, elle compare les concepts d'un ensemble de données à une forme familière aux utilisateurs. De ce fait, dans un diagramme circulaire, par exemple, la partie d'un ensemble peut correspondre à une tranche de tarte. Ce concept simpliste, mais naturellement interprétable, permet donc de comprendre plus facilement ce que racontent les données.
Quelle est l'importance de la Dataviz ?
Les données représentent un des actifs les plus importants dans une entreprise. Il peut s'agir d'informations sur les stocks, les ventes ou encore les investissements. L'analyse de ces informations permet aux responsables des différents secteurs de suivre la croissance de l'entreprise et les tendances pour ensuite prendre des décisions stratégiques.
Par ailleurs, les entreprises d'aujourd'hui, ainsi que les nouvelles technologies, génèrent beaucoup plus de données ayant conduit à une explosion du Big Data. Dans le cas d'une entreprise, les données utilisées sont les chiffres qui aident les dirigeants à comprendre le fonctionnement, les coûts et le succès ou les échecs. Maintenant, visualiser ces informations brutes dans un tableau ou une feuille de calcul n'est pas toujours le meilleur moyen de les faire parler. C'est là donc que la Dataviz intervient pour donner aux dirigeants une idée plus précise de ce que veulent dire les données.
Voyons maintenant ce que cela représente concrètement pour une entreprise.
Facilité d'utilisation des données
Le premier avantage de l'utilisation de graphiques pour visualiser les données est la facilité de comparer les tendances. Les images permettent d'avoir une vue d'ensemble pour comprendre leurs différences ou leur relation. Avec des informations textuelles, cette tâche impliquerait de dériver des informations une à une pour pouvoir les comparer par la suite.
En outre, en termes de collaboration, il est plus pratique de partager les informations. De plus, avec les outils de Dataviz, il n'est pas nécessaire d'avoir des compétences avancées en data science ni en programmation pour comprendre les graphiques.
Par ailleurs, en termes de visualisation de données, tout comme pour d'autres recherches d'informations, les images sont souvent plus expressives que les longs documents. Et avec la métaphore visuelle, la Dataviz donne encore plus de sens aux données en rappelant des faits que les utilisateurs connaissent déjà.
Mise en valeur des informations importantes
Nous verrons plus tard quels sont les différents types de Dataviz, mais nous pouvons déjà dire qu'ils permettent de voir les informations sous différents angles. En fonction des aspects que les utilisateurs souhaitent mettre en évidence (tendances, modèles, etc.), les outils de visualisation aident à prêter attention aux détails.
Et en parlant de tendances et de modèles, ces informations permettent de faire des prédictions plus rapides. Par exemple, sachant qu'un graphique linéaire change à une fréquence régulière, l'analyse des tendances permet de prédire comment le graphique se comportera à un moment donné.
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Amélioration des prises de décision
Le principal objectif de l'entreprise dans chaque utilisation de données est le l'amélioration des prises de décisions. La Dataviz est un outil de la Business Intelligence qui consiste en un processus technologique pour tirer parti des données générées dans une entreprise. Par exemple, la visualisation de données peut optimiser le brainstorming lors d'une réunion stratégique ou dans la planification d'un projet.
Elle permet également d'analyser plus efficacement les KPI (indicateurs clés de performance) ou encore d'évaluer l'efficience des stratégies marketing. De ce fait, les dirigeants auront une meilleure compréhension de ce qui doit être amélioré ou renforcé.
Comme nous l'avons déjà mentionné, l'identification des tendances est très importante pour l'entreprise. Concrètement, elle permet de répondre aux clients d'une manière plus engagée et de s'adapter dynamiquement au marché.
Les différentes approches de la Dataviz
Avant tout, notons qu'en fonction des informations à mettre en valeur, il existe différentes approches de visualisation de données. Par exemple, le groupe temporel consiste à étudier les changements dans un ensemble de données sur une période donnée. La Dataviz hiérarchique permet de représenter les relations entre différents points de données. Pour les données relationnelles, nous avons les outils de visualisation de type réseau qui relient les points par des lignes. En outre, le groupe géospatial, comme son nom l'indique, permet de faire une étude géographique.
Les graphiques
Rappelons que la Dataviz consiste à afficher ces différents types d'informations dans des graphiques. En réalité, il existe plusieurs types de graphiques qui peuvent être utilisés dans ce cadre.
Le diagramme linéaire, sans doute le plus courant, relie les points par des lignes pour mettre en évidence un concept de continuité, généralement dans le temps. Le diagramme en barres ou en bâtons utilise plusieurs bandes pour afficher des variables dont les valeurs correspondent à la hauteur/longueur des barres. Il est surtout utilisé dans une comparaison de quantité ou de tendances.
Le diagramme circulaire est celui qui nous fait penser à une tarte pour faire référence au pourcentage d'une sélection de données par rapport à un ensemble. Ensuite, le diagramme de dispersion ou nuage de points affiche les variables d'un même point de données sur un axe x et y. Il permet d'identifier la relation entre deux variables comme la taille (x) et le poids (y) d'un individu.
Il existe encore d'autres types de graphiques de Dataviz comme le graphique en aires, l'histogramme, la carte thermique, etc.
Cas d'utilisation de la Dataviz
La visualisation de données la plus courante est probablement l'étude de l'évolution dans le temps. En termes simples, elle consiste à représenter la variation des données dans un contexte et une période donnée. Comme exemple de ces informations, nous pouvons citer les KPI. Elle utilise surtout les graphiques linéaires, mais peut également se présenter sous forme de barres.
Ensuite, un autre type de Dataviz est l'analyse comparative par catégorie. En juxtaposant les données et les sources, la visualisation permet de comprendre les relations entre elles. Cette fois, l'approche la plus courante est l'utilisation de barres groupées.
L'étude de la corrélation se situe entre ces deux premiers types de visualisation. Autrement dit, elle montre côte à côte l'évolution de deux ou plusieurs indicateurs sur une période donnée.
Les classements sont un type de Dataviz permettant de comprendre comment les données se comportent par rapport aux autres et de voir lesquels ont le plus de succès. Cette visualisation se fait également en barres ou en colonnes.
Quant au diagramme circulaire, comme nous l'avons déjà dit plus tôt, il est surtout utilisé pour visualiser le pourcentage d'une « partie d'un tout ». Les types d'informations concernés par ce type de visualisation sont par exemple le budget ou les informations sur les clients comme l'âge ou la classe.
Pour finir, les graphiques de flux se rapportent plus au mouvement qu'à la quantité ou au classement des variables. Ils sont surtout utilisés pour le suivi des rapports financiers.
La Dataviz et l'IA
Entre autres utilisations, la Dataviz joue un rôle important pour l'intelligence artificielle. Précisions que les systèmes d'IA reposent principalement sur le traitement de grands ensembles de données. Alors que les entreprises traitent déjà une importante quantité de données, les systèmes intelligents en demandent beaucoup plus. Certaines se basent d'ailleurs sur l'IA elle-même pour tirer parti des données.
Par conséquent, la visualisation des données est un élément essentiel dans le développement des modèles d'IA. En affichant les détails significatifs dans les graphiques, la Dataviz permet d'interpréter correctement les données. La visualisation des données ne bénéficie pas uniquement aux entreprises, mais également aux développeurs. En effet, elle aide à évaluer la performance de l'algorithme.
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