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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 dû au fait que les big data influencent considérablement les stratégies qu’elles mettent  en place. Mais qu’est-ce la data visualisation précisément ? Quel rôle 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 ? 

Appelée “dataviz” ou encore “visualisation de données”, la data visualisation vise à simplifier une grande quantité de données (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 années 80 face à l’importance d’utiliser des informations concrètes et chiffrées pour faciliter la prise de décision. Ce n’est qu’à partir des années 2000 que l’exploitation des big data est réalisable, notamment grâce à l’évolution des ordinateurs sans lesquels l’analyse des données ne serait pas réalisable. C’est grâce à la data visualisation qu’il est possible de rendre compréhensibles des milliers de données 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 récemment, la dataviz a permis également aux sociétés de s’ajuster aux exigences du Règlement général sur la protection des données (RGPD) concernant le traitement des données personnelles. En effet, la data visualisation se révèle être une réelle solution pour traiter  l’expansion et la complexité des données récoltées par les entreprises. 

Pour faciliter la lecture de milliers de données brutes, la data visualisation va les représenter sous une forme plus simple et visuelle comme par exemple des cartographies, des animations, des images, des graphiques, des vidéos ou encore des infographies. 

Dataviz : un exemple concret 

Prenons un exemple pour illustrer le concept de data visualisation. Ici, nous avons repris les données de l’INSEE (l’Institut National de la Statistique et des Études Économiques) sur le nombre moyen de naissances enregistrées par jour par région en 2020 et 2021 (données provisoires pour 2021), sous format excel. L’image ci-dessous représente les données brutes recensées par l’INSEE. On constate ainsi le nombre moyen de naissances enregistrées par jour pour toutes les régions françaises. 

À partir de ce fichier Excel riche de données brutes, l’INSEE a pu établir une cartographie représentant le taux d’évolution du nombre de naissances enregistré par jour dans chaque région entre 2020 et 2021. Ici, les données ont été analysées et traitées afin de les présenter de manière visuelle et d’aider à repérer plus facilement l’information principale : l’évolution du nombre de naissances par jour entre 2020 et 2021 par région. 

Les avantages qu’offre la data visualisation aux entreprises

Quel que soit le secteur d’activité d’une entreprise, celle-ci aura tout intérêt à mettre en pratique une stratégie de data visualisation pour exploiter efficacement toutes les données dont elle dispose.  

Améliorer la communication entre les services 

Parce que tous les services/métiers d’une entreprise sont amenés à collaborer autour de différents projets, il est indispensable qu’ils communiquent de manière fluide entre eux. Et cela passe notamment par la dataviz. En simplifiant une grande volumétrie de données et en présentant les résultats qui en découlent de manière visuelle, tous les salariés peuvent facilement exploiter ces informations. La data visualisation permet également de conserver une certaine transparence de l’information en donnant accès de manière très simple aux données clés d’une entreprise. 

Faciliter la prise de décision

Face à la quantité phénoménale de données exploitables dans les entreprises, il est plus qu’indispensable de les rendre lisibles. De cette manière, les grandes idées qui en résultent seront plus compréhensibles. En affichant uniquement les tendances qui ne peuvent être visibles à l’œil nu sur un tableau rempli de données brutes, les décideurs d’une entreprise gagnent du temps et facilitent leur prise de décisions stratégiques.

Data storytelling : raconter une histoire avec les données

Les données servent à analyser des tendances pour déterminer une stratégie à mettre  en place. Elles peuvent prendre la forme de tableaux, de graphiques ou encore d’images design. Durant une présentation, il est primordial de poser le contexte pour les expliquer et justifier leur importance. La dataviz va servir à raconter une histoire autour des données. 

Les outils de data visualisation design 

La première étape de la data visualisation consiste à exploiter de nombreuses données brutes afin de les rendre lisibles par tous. Selon les moyens mis à disposition en interne dans les entreprises, cette tâche peut se révéler complexe à réaliser. Pour y remédier et simplifier au maximum le traitement des big data, de nombreux outils ont été créés ces dernières années. 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 créer 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 à partir de données pré-enregistrées. Une version gratuite est disponible (Tableau Public), en plus de la version payante qui reste plus complète. 

Qlikview 

Depuis presque 30 ans, cette plateforme suédoise permet aux entreprises de stocker d’importants volumes de données et de les configurer de manière personnalisée. Elle permet également de réaliser des reportings et autres analyses rapidement.

Infogram 

Cette plateforme permet de relier en temps réel une multitude de données avec des infographies. Il est également possible de personnaliser leurs visualisations à partir des modèles proposés tels que des vidéos, 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’intégrer un document javascript à la page web pour contrôler l’aspect visuel des données. L’avantage de cette application est qu’il est possible de personnaliser les graphiques, notamment pour hiérarchiser les informations ou bien les animer. 

Toucan Toco 

Pour passer de données brutes incomprises à des tendances visuelles et déchiffrables, Toucan Toco est un excellent outil français. Facile d’utilisation, il permet de transformer une base donnée en un design interactif et percutant. Il facilite considérablement la prise de décisions en entreprise. 

PowerBI

Développé par Microsoft, il va analyser les données puis les rendre visuellement plus compréhensibles afin d’aider à la prise de décision dans les entreprises. Il propose notamment des fonctionnalités 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 réaliser une dataviz, il est également possible d’avoir recours à des langages de programmation pour visualiser des données. Si tu ne sais pas ce que c’est, voici une petite piqûre de rappel. Un langage de programmation est un langage informatique qui permet d’écrire 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 à créer des programmes informatiques et des algorithmes. 

Bien souvent, les langages de programmation ont leurs propres bibliothèques. Celles-ci vont regrouper un ensemble de fonctionnalités préalablement codées pour transformer des données et les interpréter. Par exemple, un développeur qui utilise un langage de programmation spécifique, peut utiliser la bibliothèque selon ses besoins. Voici deux langages de programmation qui permettent de visualiser des données : Python et le langage R. 

La data visualisation Python

Le langage Python est un excellent moyen de réaliser une data visualisation en totale liberté et entièrement personnalisable. Grâce à ses multiples bibliothèques pour manipuler les données comme Matplotlib, Pandas, Numpy ou encore Tensorflow, Python permet de transformer toutes ces informations brutes en supports visuels attractifs. Il est notamment utilisé par les data scientist puisqu’il nécessite des connaissances approfondies en programmation. 

Le langage R en data visualisation

Pour représenter graphiquement tout un ensemble de données brutes, il est intéressant d’utiliser le langage R, un langage de programmation consacré aux statistiques et bases de données. Les données en R sont facilement modulables afin de créer des graphiques statistiques de toutes formes. Voici quelques commandes qui aident à la visualisation de données : 

– 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 données qui vont simplement produire des graphiques de base tels que des diagrammes. Le langage offre la possibilité de combiner des graphiques en utilisant les quelques commandes mentionnées 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 rôle clé dans la stratégie d’une société, notamment en identifiant et en élaborant des bases de données pertinentes pour la prise de décision. Le data analyst, lui, est chargé de l’extraction et de l’exploitation des données internes à une entreprise afin de déceler des tendances et autres opportunités pouvant influencer la prise de décision 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 spécialité Intelligence Artificielle et Big Data de l’ESGI ;

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

Si tu veux connaître d’autres cursus qui permettent de se former à la data visualisation, n’hésite pas à consulter notre page recensant toutes les formations data des grandes écoles et autres bootcamps. 

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

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