Tout savoir sur la data visualisation

La data visualisation est une technique qui a pour rôle de transformer des données complexes en informations visuelles et intuitives. Également appelée dataviz, elle permet d'explorer et d'analyser plusieurs éléments afin de mieux connaître les tendances, les comportements et les opportunités. Elle est devenue un outil essentiel pour les entreprises, les organisations et les chercheurs dans de nombreux domaines. Découvrez le rôle, les outils et les avantages de la visualisation des données, ainsi que les formations nécessaires pour comprendre cette méthode.

La data visualisation est l'art de représenter des informations complexes de manière graphique pour simplifier la prise de décision. Elle utilise des images, des tableaux, des cartes et d'autres éléments visuels pour rendre les données plus accessibles et significatives.

La dataviz permet de découvrir des tendances, des modèles et des relations entre les variables qui sont difficilement perceptibles dans leur forme brute. En plus de communiquer des informations de façon claire et concise, elle aide les utilisateurs à mieux comprendre les messages importants.

Utilisable en communication interne ou externe, la visualisation des données est devenue de plus en plus importante dans les entreprises et les organisations, car elle peut identifier les problèmes, déterminer les causes sous-jacentes et prendre des décisions éclairées. C'est un outil qui permet de créer des graphiques dynamiques, interactifs et personnalisables, ce qui facilite la compréhension et l'analyse des informations en temps réel.

Cependant, cette méthode doit être utilisée avec précaution pour éviter de mal interpréter ou de biaiser les données. Il est nécessaire de choisir le type de graphique le plus approprié, qui peut avoir une influence significative sur les résultats.

La data visualisation est une méthode de représentation visuelle des données et de l'information sous forme de tableaux, de diagrammes ou de cartes. Elle a pour but de communiquer l'information de manière optimale. De plus, elle est utilisée dans de nombreux domaines, comme les sciences, l'économie, le marketing, la finance, les médias, etc.

La dataviz permet de présenter des données de manière convaincante et engageante, ce qui peut aider à partager les résultats d'une étude, à convaincre des investisseurs ou à susciter l'intérêt du public. Elle peut simplifier des concepts complexes, réduire le temps nécessaire lors de l'analyse de données et améliorer la collaboration entre les membres d'une équipe.

Cependant, pour que la data visualisation soit efficace, il est important d'utiliser des graphiques adaptés aux données, de maintenir la clarté et la lisibilité des informations, d'appliquer des principes de design et de respecter les normes de ce concept.

La data visualisation offre de nombreux avantages pour explorer, analyser et communiquer des données de manière fluide :

• Compréhension et analyse rapide des données : la data visualisation permet de comprendre rapidement les tendances et les schémas. Les graphiques et les tableaux peuvent mettre en avant les informations afin de découvrir des modèles qui sont difficiles à identifier.
• Décisions éclairées : la visualisation des données peut adopter des positions judicieuses en offrant des analyses claires et factuelles. En plus de prendre des décisions fondées sur des données pertinentes, elle peut aussi aider à réduire les risques en fournissant une vue d'ensemble des informations.
• Collaboration : cette technique facilite la collaboration en permettant à plusieurs personnes de voir et d'interpréter les mêmes données. Elle peut également présenter les variables avec les parties prenantes, les clients ou les membres du groupe.
• Accessibilité : les outils de visualisation des données modernes sont faciles à manipuler et permettent aux utilisateurs de créer des graphiques dynamiques, interactifs et personnalisables. Cela permet à un large public d'utiliser cette méthode, indépendamment de leur niveau de compétence en informatique.

En outre, la data visualisation joue un rôle important dans la prise de décision ou dans la communication de données complexes, qui présente une meilleure compréhension, une analyse rapide et une collaboration efficace. Quel que soit le niveau de compétence en informatique, elle est accessible à tout le monde grâce à des outils modernes, qui offrent ainsi un potentiel énorme pour améliorer les processus décisionnels des informations.

Il existe de nombreux types de graphiques appliqués dans la data visualisation. Chaque variante de diagramme est adaptée à des données et à des informations différentes :

• Les graphiques à barres : ce style de représentation graphique est conçu pour afficher des données sous forme de barres horizontales ou verticales. Il est couramment utilisé pour représenter des informations catégorielles ou comparatives, telles que des ventes par région ou des performances par équipe.
• Les graphiques à secteurs : c'est un dispositif utilisé pour afficher des pourcentages ou des proportions d'un ensemble de données. Il a pour rôle de présenter des parts de marché ou des répartitions démographiques.
• Les graphiques en courbes : c'est un diagramme qui permet de démontrer des tendances ou des modèles dans les données. Il aide à illustrer une série chronologique, comme les ventes sur une période prévisible.
• Les graphiques à bulles : c'est un système qui permet de décrire des informations dans un espace bidimensionnel. Ce diagramme met en avant des données scientifiques, comme les concentrations de gaz dans l'atmosphère.
• Les cartes : cette cartographie permet de modéliser des données spatiales ou géographiques. De plus, elle peut déterminer les statistiques économiques, telles que les populations ou les niveaux de revenus par région.
• Les graphiques de dispersion : ce modèle de représentation visuelle peut définir des relations entre deux variables. Il met en évidence des données scientifiques ou financières, comme les rendements boursiers ou les concentrations de produits chimiques.
• Les heatmaps : c'est une carte thermique qui permet de symboliser les données sous forme de couleurs.

La data visualisation et le Big Data sont deux concepts qui sont étroitement liés. Le Big Data est une expression qui désigne l'ensemble des informations massives et complexes qui sont générées par les sociétés, les entreprises, les institutions, les réseaux sociaux, les objets connectés, etc. Cependant, il est difficile de traiter et d'analyser toutes ces informations, car elles sont souvent si volumineuses. C'est là qu'intervient la visualisation des données.

La dataviz permet de donner du sens au Big Data en la représentant de manière visuelle et intuitive. Elle aide les entreprises et les organisations à mieux comprendre les comportements de leurs clients, de leurs partenaires, de leurs employés et de leurs marchés. Elle a pour objectif d'identifier les problèmes et les opportunités, mais aussi d'optimiser les performances de l'entreprise.

La visualisation des données ne doit pas être considérée comme une fin en soi. Cette méthode doit être considérée comme un outil qui permet d'exploiter les données. Cependant, elle ne remplace pas une analyse rigoureuse et une compréhension approfondie des informations. Il est donc important de disposer de compétences appropriées afin d'analyser et d'interpréter les requêtes de manière optimale, en utilisant cette technique comme un moyen complémentaire.

Il existe de nombreux outils de data visualisation sur le marché :

• Tableau : c'est un outil de visualisation de données populaire qui permet de créer des graphiques interactifs, des tableaux de bord et des visualisations personnalisées. Il est reconnu pour sa facilité d'utilisation et sa rapidité de traitement des informations.
• Power BI : il s'agit d'une solution de business intelligence et de visualisation de données conçue par Microsoft, qui permet de connecter des informations à partir de différentes sources, de créer des rapports, des tableaux de commande et des visualisations attrayantes.
• QlikView : c'est une plateforme qui permet de réaliser des tableaux de suivi, des graphiques et des diagrammes à partir de données complexes.
• D3.js : cette bibliothèque graphique JavaScript a pour objectif de mieux visualiser les données. Elle permet de concevoir des cartes et des animations en temps réel.
• Google Data Studio : c'est un outil gratuit de visualisation de données en ligne, qui permet d'effectuer des rapports grâce à de nombreuses sources d'information (Google Analytics, Google Sheets…).

Ces solutions de data visualisation sont conçues pour aider les utilisateurs à explorer, analyser et communiquer efficacement les données. Il est important de choisir l'outil qui répond le mieux à vos besoins en matière de dataviz, en fonction de la complexité de vos informations, de votre niveau de compétence technique et de votre budget.

Pour comprendre la visualisation des données, il existe plusieurs formations disponibles selon le niveau d'expertise et les besoins spécifiques.

Il est recommandé de se familiariser avec les outils de visualisation des données les plus courants (tableau, Power BI, QlikView, D3.js…). Ensuite, vous devez apprendre les principes fondamentaux de la dataviz, tels que les différents types de graphiques ou la façon de choisir des couleurs efficaces pour la présentation des renseignements.

Une compréhension des concepts de base des statistiques et des mathématiques (la distribution normale, la moyenne et l'écart-type) est aussi indispensable pour pouvoir interpréter et présenter les données de manière significative.

Une expérience pratique joue un rôle crucial pour acquérir des compétences en matière de data visualisation. Cela peut se réaliser par le biais de missions personnelles ou professionnelles, de stages, ou de projets en collaboration avec d'autres experts en dataviz.

Il est important de suivre l'actualité sur la visualisation de données et de participer à des événements (des conférences ou des forums en ligne) pour échanger des idées et des pratiques avec d'autres professionnels de cette technique.

Ainsi, Narratiiv propose une formation bachelor création de contenu digital, qui inclut l'apprentissage de techniques de data visualisation pour aider les futurs professionnels à mieux comprendre et à exploiter les données dans leur travail de conception.