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Ce qu’il faut savoir sur la data visualisation (dataviz)

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data visualisation - Etudes Tech

Si la data visualisation occupe aujourd’hui une place importante dans le quotidien des entreprises, c’est notamment dĂ» au fait que les big data influencent considĂ©rablement les stratĂ©gies qu’elles mettent  en place. Mais qu’est-ce la data visualisation prĂ©cisĂ©ment ? Quel rĂ´le joue-t-elle ? Quels sont les outils pour la mettre en place et surtout, quels sont les avantages pour les entreprises qui l’utilisent ? Outils, formations, langages de programmation, etc., on t’explique tout ce que tu dois savoir sur la dataviz.

Qu’est-ce que la data visualisation ? 

AppelĂ©e “dataviz” ou encore “visualisation de donnĂ©es”, la data visualisation vise Ă  simplifier une grande quantitĂ© de donnĂ©es (big data) en utilisant un support visuel tel qu’une courbe, une cartographie ou encore un graphique. Ce concept a vu le jour dans les annĂ©es 80 face Ă  l’importance d’utiliser des informations concrètes et chiffrĂ©es pour faciliter la prise de dĂ©cision. Ce n’est qu’à partir des annĂ©es 2000 que l’exploitation des big data est rĂ©alisable, notamment grâce Ă  l’évolution des ordinateurs sans lesquels l’analyse des donnĂ©es ne serait pas rĂ©alisable. C’est grâce Ă  la data visualisation qu’il est possible de rendre comprĂ©hensibles des milliers de donnĂ©es au plus grand nombre. 

La data visualisation va permettre aux entreprises de développer leurs activités, mais également s’attaquer à de nouveaux marchés. Pour cela, elles vont exploiter l’ensemble des données stockées en interne afin d’identifier des problématiques, de formuler des recommandations ou encore de repérer des tendances. En bref, la dataviz a pleinement sa place dans l’élaboration des stratégies de développement des entreprises.

Plus rĂ©cemment, la dataviz a permis Ă©galement aux sociĂ©tĂ©s de s’ajuster aux exigences du Règlement gĂ©nĂ©ral sur la protection des donnĂ©es (RGPD) concernant le traitement des donnĂ©es personnelles. En effet, la data visualisation se rĂ©vèle ĂŞtre une rĂ©elle solution pour traiter  l’expansion et la complexitĂ© des donnĂ©es rĂ©coltĂ©es par les entreprises. 

Pour faciliter la lecture de milliers de donnĂ©es brutes, la data visualisation va les reprĂ©senter sous une forme plus simple et visuelle comme par exemple des cartographies, des animations, des images, des graphiques, des vidĂ©os ou encore des infographies. 

Dataviz : un exemple concret 

Prenons un exemple pour illustrer le concept de data visualisation. Ici, nous avons repris les donnĂ©es de l’INSEE (l’Institut National de la Statistique et des Études Économiques) sur le nombre moyen de naissances enregistrĂ©es par jour par rĂ©gion en 2020 et 2021 (donnĂ©es provisoires pour 2021), sous format excel. L’image ci-dessous reprĂ©sente les donnĂ©es brutes recensĂ©es par l’INSEE. On constate ainsi le nombre moyen de naissances enregistrĂ©es par jour pour toutes les rĂ©gions françaises. 

Ă€ partir de ce fichier Excel riche de donnĂ©es brutes, l’INSEE a pu Ă©tablir une cartographie reprĂ©sentant le taux d’Ă©volution du nombre de naissances enregistrĂ© par jour dans chaque rĂ©gion entre 2020 et 2021. Ici, les donnĂ©es ont Ă©tĂ© analysĂ©es et traitĂ©es afin de les prĂ©senter de manière visuelle et d’aider Ă  repĂ©rer plus facilement l’information principale : l’évolution du nombre de naissances par jour entre 2020 et 2021 par rĂ©gion. 

Les avantages qu’offre la data visualisation aux entreprises

Quel que soit le secteur d’activitĂ© d’une entreprise, celle-ci aura tout intĂ©rĂŞt Ă  mettre en pratique une stratĂ©gie de data visualisation pour exploiter efficacement toutes les donnĂ©es dont elle dispose.  

AmĂ©liorer la communication entre les services 

Parce que tous les services/mĂ©tiers d’une entreprise sont amenĂ©s Ă  collaborer autour de diffĂ©rents projets, il est indispensable qu’ils communiquent de manière fluide entre eux. Et cela passe notamment par la dataviz. En simplifiant une grande volumĂ©trie de donnĂ©es et en prĂ©sentant les rĂ©sultats qui en dĂ©coulent de manière visuelle, tous les salariĂ©s peuvent facilement exploiter ces informations. La data visualisation permet Ă©galement de conserver une certaine transparence de l’information en donnant accès de manière très simple aux donnĂ©es clĂ©s d’une entreprise. 

Faciliter la prise de décision

Face Ă  la quantitĂ© phĂ©nomĂ©nale de donnĂ©es exploitables dans les entreprises, il est plus qu’indispensable de les rendre lisibles. De cette manière, les grandes idĂ©es qui en rĂ©sultent seront plus comprĂ©hensibles. En affichant uniquement les tendances qui ne peuvent ĂŞtre visibles Ă  l’Ĺ“il nu sur un tableau rempli de donnĂ©es brutes, les dĂ©cideurs d’une entreprise gagnent du temps et facilitent leur prise de dĂ©cisions stratĂ©giques.

Data storytelling : raconter une histoire avec les données

Les donnĂ©es servent Ă  analyser des tendances pour dĂ©terminer une stratĂ©gie Ă  mettre  en place. Elles peuvent prendre la forme de tableaux, de graphiques ou encore d’images design. Durant une prĂ©sentation, il est primordial de poser le contexte pour les expliquer et justifier leur importance. La dataviz va servir Ă  raconter une histoire autour des donnĂ©es. 

Les outils de data visualisation design 

La première Ă©tape de la data visualisation consiste Ă  exploiter de nombreuses donnĂ©es brutes afin de les rendre lisibles par tous. Selon les moyens mis Ă  disposition en interne dans les entreprises, cette tâche peut se rĂ©vĂ©ler complexe Ă  rĂ©aliser. Pour y remĂ©dier et simplifier au maximum le traitement des big data, de nombreux outils ont Ă©tĂ© créés ces dernières annĂ©es. En voici quelques-uns : 

Tableau 

C’est l’outil de data visualisation le plus simple et le plus accessible pour mettre en pratique la dataviz. Il permet notamment de crĂ©er des graphiques sous plusieurs formes (histogrammes, diagrammes en bâtons, courbes, diagramme circulaires, etc.) mais aussi des cartes. C’est un excellent moyen de visualiser des tendances rapidement Ă  partir de donnĂ©es prĂ©-enregistrĂ©es. Une version gratuite est disponible (Tableau Public), en plus de la version payante qui reste plus complète. 

Qlikview 

Depuis presque 30 ans, cette plateforme suĂ©doise permet aux entreprises de stocker d’importants volumes de donnĂ©es et de les configurer de manière personnalisĂ©e. Elle permet Ă©galement de rĂ©aliser des reportings et autres analyses rapidement.

Infogram 

Cette plateforme permet de relier en temps rĂ©el une multitude de donnĂ©es avec des infographies. Il est Ă©galement possible de personnaliser leurs visualisations Ă  partir des modèles proposĂ©s tels que des vidĂ©os, des cartes, des images ou encore des graphiques. 

Google Charts

Google dispose de son propre outil de dataviz : Google Charts. Très facile d’utilisation, il suffit d’intĂ©grer un document javascript Ă  la page web pour contrĂ´ler l’aspect visuel des donnĂ©es. L’avantage de cette application est qu’il est possible de personnaliser les graphiques, notamment pour hiĂ©rarchiser les informations ou bien les animer. 

Toucan Toco 

Pour passer de donnĂ©es brutes incomprises Ă  des tendances visuelles et dĂ©chiffrables, Toucan Toco est un excellent outil français. Facile d’utilisation, il permet de transformer une base donnĂ©e en un design interactif et percutant. Il facilite considĂ©rablement la prise de dĂ©cisions en entreprise. 

PowerBI

DĂ©veloppĂ© par Microsoft, il va analyser les donnĂ©es puis les rendre visuellement plus comprĂ©hensibles afin d’aider Ă  la prise de dĂ©cision dans les entreprises. Il propose notamment des fonctionnalitĂ©s de partage et/ ou de gestion unique selon les acteurs qui travaillent la data visualisation. 

La visualisation de données par les langages de programmation

En plus d’utiliser des outils pour rĂ©aliser une dataviz, il est Ă©galement possible d’avoir recours Ă  des langages de programmation pour visualiser des donnĂ©es. Si tu ne sais pas ce que c’est, voici une petite piqĂ»re de rappel. Un langage de programmation est un langage informatique qui permet d’Ă©crire un code source. La machine (ordinateur) va ensuite analyser ce code source pour le rendre exploitable et en obtenir un programme. Autrement dit, un langage de programmation sert Ă  crĂ©er des programmes informatiques et des algorithmes. 

Bien souvent, les langages de programmation ont leurs propres bibliothèques. Celles-ci vont regrouper un ensemble de fonctionnalitĂ©s prĂ©alablement codĂ©es pour transformer des donnĂ©es et les interprĂ©ter. Par exemple, un dĂ©veloppeur qui utilise un langage de programmation spĂ©cifique, peut utiliser la bibliothèque selon ses besoins. Voici deux langages de programmation qui permettent de visualiser des donnĂ©es : Python et le langage R. 

La data visualisation Python

Le langage Python est un excellent moyen de rĂ©aliser une data visualisation en totale libertĂ© et entièrement personnalisable. Grâce Ă  ses multiples bibliothèques pour manipuler les donnĂ©es comme Matplotlib, Pandas, Numpy ou encore Tensorflow, Python permet de transformer toutes ces informations brutes en supports visuels attractifs. Il est notamment utilisĂ© par les data scientist puisqu’il nĂ©cessite des connaissances approfondies en programmation. 

Le langage R en data visualisation

Pour reprĂ©senter graphiquement tout un ensemble de donnĂ©es brutes, il est intĂ©ressant d’utiliser le langage R, un langage de programmation consacrĂ© aux statistiques et bases de donnĂ©es. Les donnĂ©es en R sont facilement modulables afin de crĂ©er des graphiques statistiques de toutes formes. Voici quelques commandes qui aident Ă  la visualisation de donnĂ©es : 

– library(reshape2)

– library(geojsonio)

– library(RColorBrewer)

– library(leaflet)

– library(ggplot2)

Ce langage de programmation permet d’aller beaucoup plus loin que les sites internet et autres plateformes en visualisation de donnĂ©es qui vont simplement produire des graphiques de base tels que des diagrammes. Le langage offre la possibilitĂ© de combiner des graphiques en utilisant les quelques commandes mentionnĂ©es ci-dessus. 

Les métiers chargés de la dataviz

La data visualisation est toujours réalisée par des professionnels en données. Bien que le responsable de dataviz varie selon la taille d’une entreprise (startup, PME, TPE, multinationale, etc.), cette mission est souvent réalisée par deux corps de métier complémentaires mais différents : le data scientist et le data analyst

Pour rappel, le data scientist occupe un rĂ´le clĂ© dans la stratĂ©gie d’une sociĂ©tĂ©, notamment en identifiant et en Ă©laborant des bases de donnĂ©es pertinentes pour la prise de dĂ©cision. Le data analyst, lui, est chargĂ© de l’extraction et de l’exploitation des donnĂ©es internes Ă  une entreprise afin de dĂ©celer des tendances et autres opportunitĂ©s pouvant influencer la prise de dĂ©cision d’une entreprise. 

Quelle formation choisir pour apprendre la data visualisation ?

S’il existe de multiples formations pour s’initier à la data visualisation, plusieurs grandes écoles d’ingénieurs, d’informatique et des bootcamps proposent des formations en big data et data visualisation. Parmi elles, il y a :

– le programme Grande Ecole de l’IA School qui propose un double cursus en big data et Management de l’Intelligence Artificielle ; 

– la formation Data Science du bootcamp Le Wagon pour apprendre la data science de Python et le machine learning ; 

– le bachelor spĂ©cialitĂ© Intelligence Artificielle et Big Data de l’ESGI ;

– le MSc Artificial Intelligence for Business Transformation de l’ESIEA.

Si tu veux connaĂ®tre d’autres cursus qui permettent de se former Ă  la data visualisation, n’hĂ©site pas Ă  consulter notre page recensant toutes les formations data des grandes Ă©coles et autres bootcamps. 

Source : Etude sur le nombre de naissances en 2021 réalisée par l’INSEE

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