illustration de la dataviz

La dataviz qu’est-ce que c’est ?

La pratique consistant à placer des informations dans un contexte visuel, tel qu’une carte ou un graphique, afin de les rendre plus faciles à absorber par le cerveau humain et d’en extraire des idées.
L’objectif principal de la Dataviz est de faciliter l’identification de modèles, de tendances et de valeurs aberrantes dans d’énormes ensembles de données. L’expression est souvent utilisée de manière interchangeable avec d’autres termes tels que graphiques d’information, visualisation d’information et graphiques statistiques.

La Dataviz, qu’est-ce que c’est au juste ?

La Dataviz est l’un des processus de la science des données qui affirme que les données doivent être visualisées une fois qu’elles ont été collectées, traitées et modélisées afin que des conclusions puissent être tirées. La visualisation des données est également une composante de la discipline plus large de l’architecture de présentation des données (DPA), qui s’efforce de découvrir, d’extraire, de modifier, de formater et de transmettre les données de la manière la plus efficace possible.

La visualisation de données est essentielle dans pratiquement toutes les professions. Les enseignants peuvent l’utiliser pour afficher les résultats des examens des élèves, les informaticiens peuvent l’utiliser pour améliorer l’intelligence artificielle (IA) et les cadres peuvent l’utiliser pour partager des informations avec les parties prenantes. Elle est également très importante dans les grands projets de données. Les entreprises avaient besoin d’un moyen d’acquérir rapidement et facilement une vue d’ensemble de leurs données lorsqu’elles en ont amassé de grandes quantités au cours des premières années de la tendance au big data. L’utilisation d’outils de visualisation s’est imposée naturellement.

Pour des raisons similaires, la visualisation est essentielle dans l’analyse avancée. Lorsqu’un spécialiste des données développe des analyses prédictives complexes ou des algorithmes d’apprentissage automatique, il est essentiel d’afficher les résultats afin de contrôler les résultats et de confirmer que les modèles fonctionnent comme prévu. Cela s’explique par le fait que les représentations d’algorithmes complexes sont souvent plus faciles à comprendre que les sorties numériques.

Pourquoi la Dataviz est-elle importante ?

La visualisation des données est une approche rapide et efficace pour présenter des informations de manière universelle grâce à l’utilisation de données visuelles.
Cette méthode peut également aider les entreprises à déterminer les aspects qui influencent le comportement des clients, à identifier les domaines qui doivent être traités ou auxquels il faut accorder plus d’attention, à rendre les données plus mémorisables pour les parties prenantes, à comprendre quand et où déployer des produits spécifiques et à prévoir les volumes de vente.

Voici quelques avantages supplémentaires de la Dataviz :

  • la capacité de digérer rapidement les informations, de développer des idées et de prendre des décisions plus rapidement ; une meilleure connaissance des prochaines étapes à suivre pour améliorer l’entreprise ; et une meilleure capacité à maintenir l’intérêt de l’auditoire avec des informations qu’il peut comprendre.
  • une distribution simple de l’information qui augmente le potentiel de tous les participants à donner des idées ;
  • les data scientists ne sont plus nécessaires puisque les données sont plus accessibles et intelligibles ; et il y a une plus grande capacité à agir rapidement sur les résultats et, par conséquent, à atteindre le succès avec plus de rapidité et moins d’erreurs.

Dataviz et big data

La popularité croissante des initiatives de big data et d’analyse des données a renforcé plus que jamais le besoin de visualisation. L’apprentissage automatique est rapidement utilisé par les entreprises pour collecter de vastes volumes de données qu’il peut être difficile et long de trier, d’interpréter et d’expliquer. La visualisation fournit un mécanisme permettant d’accélérer ce processus et de communiquer les informations aux propriétaires d’entreprise et aux parties prenantes d’une manière qu’ils peuvent saisir.

La visualisation des Big Data va souvent au-delà des approches de visualisation traditionnelles telles que les camemberts, les histogrammes et les graphiques commerciaux. Elle fait appel à des outils visuels plus complexes, tels que les cartes thermiques et les diagrammes de fièvre. La visualisation des données volumineuses nécessite l’utilisation de systèmes informatiques puissants pour collecter les données brutes, les traiter et les convertir en représentations graphiques que les humains peuvent utiliser pour tirer rapidement des conclusions.

Si la visualisation des big data peut être avantageuse, elle peut aussi présenter un certain nombre d’inconvénients pour les entreprises. A titre d’exemple, en voici quelques uns :

  • Il faut faire appel à un spécialiste de la visualisation pour tirer le meilleur parti des technologies de visualisation des big data.
    Ce professionnel doit être capable de déterminer les ensembles de données et les méthodes de visualisation optimaux afin de garantir que les entreprises optimisent l’utilisation de leurs données.
  • Étant donné que la visualisation des big data nécessite un matériel informatique puissant, des systèmes de stockage efficaces et éventuellement un passage au cloud, l’informatique et la direction sont souvent impliquées dans les initiatives de visualisation des big data.
  • La visualisation des big data ne peut fournir des informations aussi précises que les données présentées.
    Par conséquent, il est essentiel d’avoir des personnes et des systèmes en place pour superviser et contrôler la qualité des données, des métadonnées et des sources de données de l’entreprise.

Quelques exemples de Dataviz

Au commencement, la stratégie de visualisation la plus fréquente consistait à utiliser une feuille de calcul Microsoft Excel pour traduire les informations en un tableau, un graphique à barres ou un graphique circulaire. Si les approches de visualisation de base sont encore largement utilisées, des techniques plus complexes, telles que les suivantes, sont également disponibles :

  • infographie
  • nuages de bulles
  • bullet graphs
  • Heat maps
  • fever charts
  • graphiques de séries chronologiques

exemples dataviz

D’autres techniques populaires sont les suivantes.

Graphiques linéaires
Il s’agit de l’une des procédures les plus fondamentales et les plus souvent utilisées.
Les graphiques linéaires montrent comment les variables évoluent dans le temps.

Graphiques en aires.
Il s’agit d’une variante de graphique linéaire qui affiche de nombreuses valeurs dans une série chronologique – ou une succession de données collectées à des périodes consécutives et également espacées dans le temps.

Graphiques avec dispersion.
Cette méthode permet de démontrer le lien entre deux variables.
Un diagramme de dispersion comporte un axe x et un axe y avec des points représentant des points de données.

Cartes arborescentes.
Cette approche permet d’afficher des données hiérarchiques de manière imbriquée.
La taille du rectangle de chaque catégorie est proportionnelle à son pourcentage du total.
Les cartes arborescentes fonctionnent bien lorsqu’il y a plusieurs catégories et que le but est de comparer différents aspects d’un tout.

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Pyramides de la population
Cette technique utilise un graphique à barres empilées pour montrer le récit social complexe d’une population.
Elle est particulièrement utile lorsqu’il s’agit de décrire la répartition d’une population.

Cas d’utilisation courants de la visualisation des données

Voici des exemples de cas d’utilisation courants de la visualisation des données :

Le marketing et les ventes.
Selon les recherches de Magna, 50 % de tous les dollars publicitaires mondiaux seront dépensés en ligne d’ici 2020.
Par conséquent, les équipes de marketing doivent porter une attention particulière à leurs sources de trafic web et à l’argent généré par leurs domaines web.
La visualisation des données permet de voir facilement les tendances du trafic résultant des efforts de marketing dans le temps.

Politique.
Une carte géographique indiquant pour quel parti chaque État ou district a voté est une utilisation typique de la visualisation de données en politique.

Santé.
Les cartes choroplèthes sont couramment utilisées par les professionnels de la santé pour illustrer des données vitales sur la santé.
Une carte choroplèthe représente des zones géographiques ou des régions qui ont été codées par couleur en fonction d’une valeur numérique.
Les professionnels peuvent utiliser les cartes choroplèthes pour voir comment une variable, telle que le taux de mortalité des maladies cardiaques, évolue sur différents territoires.

Les scientifiques.
La visualisation scientifique, abrégée en SciVis, permet aux scientifiques et aux chercheurs de mieux comprendre leurs données expérimentales que jamais auparavant.

La finance.
Lorsqu’ils déterminent s’ils doivent acheter ou vendre un actif, les professionnels de la finance doivent surveiller les performances de leurs décisions d’investissement.
Les graphiques en chandelier sont utilisés comme outils de négociation, aidant les professionnels de la finance à analyser les mouvements de prix dans le temps et affichant des informations essentielles telles que les titres, les produits dérivés, les devises, les actions, les obligations et les matières premières.
Les analystes de données et les experts financiers peuvent repérer les tendances en évaluant la façon dont les prix ont évolué dans le temps.

La logistique.
Les outils de visualisation peuvent être utilisés par les sociétés de transport maritime pour découvrir les routes d’expédition optimales dans le monde entier.

Chercheurs et spécialistes des données
Les spécialistes des données créent souvent des visualisations pour leur propre usage ou pour diffuser des informations à un petit groupe de personnes.
Les représentations visuelles sont créées à l’aide de bouquets de visualisation issus des langages de programmation et des outils de leur choix.
Les scientifiques des données et les chercheurs utilisent généralement des langages de programmation open source, tels que Python, ou des outils d’analyse de données propriétaires.
Ces scientifiques et chercheurs utilisent la visualisation des données pour mieux analyser les ensembles de données et trouver des modèles et des tendances qui, autrement, ne seraient pas signalés.

La science du Dataviz

Comprendre comment les humains recueillent et interprètent les informations est le fondement de la science de la visualisation des données.
Amos Tversky et Daniel Kahn ont travaillé sur des recherches qui ont mis en évidence deux approches distinctes pour acquérir et analyser des informations.

Le système 1 concerne le traitement mental rapide, automatique et inconscient.
Cette stratégie est couramment utilisée dans la vie quotidienne et permet d’atteindre les objectifs suivants :

  • Lire la langue d’un panneau
  • résoudre des problèmes de mathématiques élémentaires, comme 1+1,
  • identifier la source d’un son
  • faire du vélo
  • déterminer la différence entre les couleurs.

Le système 2 se concentre sur le traitement cognitif qui est lent, rationnel, calculateur et rare.
Cette approche est employée dans l’une des circonstances suivantes :

  • se souvenir d’un numéro de téléphone
  • exécuter des problèmes mathématiques compliqués, comme 132 x 154
  • distinguer la signification de plusieurs signes placés côte à côte
  • comprendre des indices sociaux complexes.

Outils et fournisseurs de Dataviz

Les outils de visualisation des données peuvent être utilisés de diverses manières.
Aujourd’hui, l’application la plus répandue est celle d’outil de reporting de business intelligence (BI).
Les utilisateurs peuvent configurer les outils de visualisation pour créer des tableaux de bord automatiques qui suivent et évaluent graphiquement les performances de l’entreprise en fonction d’indicateurs clés de performance (ICP). Les images créées peuvent également avoir des capacités interactives, permettant aux utilisateurs de les modifier ou d’aller plus loin dans les données à des fins de recherche et d’analyse. Des indicateurs qui alertent les utilisateurs lorsque les données sont mises à jour ou lorsque des conditions prédéterminées sont remplies peuvent également être inclus.

Pour suivre leurs propres initiatives, plusieurs départements de l’entreprise utilisent des logiciels de visualisation de données. Une équipe de marketing, par exemple, peut utiliser le programme pour suivre les performances d’une campagne de courrier électronique, en suivant des données telles que le taux d’ouverture, le taux de clics et le taux de conversion.

À mesure que les entreprises de visualisation de données étendent les fonctionnalités de leurs produits, ceux-ci sont de plus en plus utilisés comme interfaces pour des environnements big data plus sophistiqués. Dans ce contexte, les logiciels de visualisation de données aident les ingénieurs et les scientifiques à suivre les sources de données et à effectuer des recherches exploratoires de base sur des ensembles de données avant ou après des recherches plus poussées.

Microsoft, IBM, SAP et SAS comptent parmi les noms les plus connus sur le marché des outils de big data.
D’autres fabricants proposent des outils spécialisés de visualisation des grandes données, les noms les plus connus dans ce secteur étant Tableau, Qlik et Tibco. Si Microsoft Excel reste une application populaire pour la visualisation des données, d’autres sont apparus qui offrent des capacités plus sophistiquées :

  • IBM Cognos Analytics
  • Qlik Sense and QlikView
  • Microsoft Power BI
  • Oracle Visual Analyzer
  • SAP Lumira
  • SAS Visual Analytics
  • Tibco Spotfire
  • Zoho Analytics
  • D3.js
  • Jupyter
  • MicroStrategy
  • Google Charts
Yohann G.