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.
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’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/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 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 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 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’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 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 spĂ©cialitĂ© 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