Qu’est-ce que la Data visualization (Dataviz)?

 
Définition de la data visualisation: la data visualization ou la dataviz est une discipline de la data science qui emploie des outils graphiques afin de traduire des quantités importantes de données en visuels compréhensibles. Elle rend intelligibles les données collectées afin de transmettre des informations via des représentations accessibles à tous.
 
 
 

Qu’est-ce que la data visualization (ou “dataviz”) ?

La data visualization, “dataviz” ou encore visualisation des données est une forme de communication qui consiste à traduire les informations contenues dans des données à l’aide d’outils visuels. Il s’agit de l’une des étapes du processus d’extraction d’informations exploitables à partir de données brutes dans le cadre de la data science.


La data science a pour objectif de collecter, de traiter et de modéliser des tendances, des motifs, des connexions et des corrélations dans de larges ensembles de données, que la data visualization permet d’identifier. La représentation graphique des données peut prendre la forme de cartes, de graphiques, de diagrammes ou de tableaux, dans le but de faciliter la compréhension des données analytiques.

Dans le monde du Big Data, les outils de visualisation de données sont indispensables pour rendre accessibles les informations tirées des gigantesques volumes de données et les exploiter.

 
 

À quoi sert la dataviz ?

La dataviz est un outil qui permet de décrypter des informations contenues dans un large ensemble de données, utilisées pour déterminer des tendances influentes dans un secteur d’activité.

Partager l’information à tous

Si la data visualization met en évidence des informations pour ceux qui la pratiquent, elle est également essentielle pour porter ces informations à la connaissance des néophytes. La valeur des données résidant dans la possibilité qu’elles ont d’être comprises, le recours à des outils visuels percutants garantit la transmission du message à une large audience.

Absorber des données rapidement

Grâce à la dataviz, les entreprises peuvent exploiter les quantités massives de données qu’elles collectent et les rendre intelligibles. Cette « traduction » profite au plus grand nombre, car elle offre à tous la capacité de comprendre les informations contenues dans ces données en un coup d’œil et de se montrer plus réactifs face à ce qu’elles révèlent.

Détecter l’émergence de tendances

La visualisation des données fait gagner du temps aux entreprises. Qu’il s’agisse de tendances émergentes sur le marché ou de valeurs aberrantes propres à l’entreprise, la data visualization permet de découvrir des mouvements, d’identifier des problèmes et de prendre rapidement les décisions qui s’imposent face à eux.

Favoriser la prise de décision

Un volume important de données ne revêt un sens que dès lors qu’il est présenté de façon visuelle et hiérarchique. Les équipes dirigeantes d’une entreprise auront plus de facilités à détecter des fluctuations ou des informations susceptibles d’orienter leurs objectifs ou leurs prises de décision avec la dataviz.

Pourquoi la dataviz est-elle importante ?

La data visualization est un moyen rapide, intelligible et efficace de transmettre des concepts de façon universelle. Elle présente les informations de la façon la plus simple, accessible et compréhensible qui soit pour le cerveau humain. Celui-ci est, en effet, plus à même de traiter des données complexes à l’aide d’outils visuels, tels que des tableaux ou des graphiques, que d’appréhender des données purement textuelles, présentées sous forme de rapports ou de feuilles de calcul.

Elle rend accessible l’inaccessible

La dataviz facilite l’analyse des données recueillies, qu’elle valorise afin d’attirer le regard sur la lecture qui doit en être faite. L’attention humaine a naturellement tendance à être accaparée par des schémas répétitifs ou des couleurs, ce qu’exploite la data visualization.

Elle traduit un ensemble de données en un message graphique afin d’augmenter la capacité de la personne qui l’observe à visualiser un scénario, une tendance ou une valeur inhabituelle, et à tirer au maximum parti des informations. Elle permet de hiérarchiser les données de façon mémorisable pour que tous les publics puissent saisir l’idée qu’elle véhicule et s’impliquer dans le processus.

Elle constitue un outil stratégique majeur

La dataviz souligne des comportements et des facteurs que les entreprises ont tout intérêt à identifier. Cet outil offre aux équipes dirigeantes la possibilité de visualiser un problème ou une tendance afin de déployer une stratégie corrective ou de prédire de futurs volumes de ventes, par exemple. Il met en exergue la façon dont certaines opérations affectent les résultats d’une entreprise en identifiant les relations de cause à effet.

Elle offre un gain de temps considérable

La data visualization transforme des données complexes en représentations accessibles via une manipulation qui augmente leur compréhension. Les équipes dirigeantes peuvent, grâce à elle, intégrer un message et agir rapidement dans leur prise de décision.

Cet outil améliore le taux de réussite d’une mesure et permet de réduire les erreurs au maximum. Elle offre la possibilité de se projeter et de comprendre quelles seront les prochaines étapes du processus pour ajuster les décisions durant le déploiement d’une opération.
 
 
 

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Quels sont les domaines d’application de la dataviz ?

Il est aujourd’hui essentiel pour les professionnels de tous les secteurs d’activité d’exploiter les données qu’ils collectent en raison des informations stratégiques qu’elles contiennent. La data visualization en entreprise transforme les données en outils décisionnels et se révèle indispensable à de nombreux égards.

La vente

Une entreprise peut recourir à la dataviz afin de comprendre et d’analyser un marché ou encore de comparer sa position sur celui-ci face à ses concurrents. Grâce à cet outil, elle est à même de mieux assimiler ses spécificités par rapport à ses produits et ses services, mais aussi à ses ventes. Il se révèle indispensable pour mieux connaître ses clients, leurs préférences et leurs comportements, pour cibler plus efficacement ses actions commerciales et améliorer l’expérience client.

Le marketing

La data visualization est une manière de synthétiser les informations des différents reportings marketing et de les visualiser simplement. Elle permet à l’entreprise de suivre ses indicateurs de performance afin de prendre les bonnes décisions, mais aussi d’ordonner et d’utiliser la donnée en ligne pour mieux comprendre le parcours de ses clients.

La finance

Les professionnels de la finance doivent suivre les performances de leurs décisions d’investissement. Grâce à la traduction visuelle de ces performances, ils sont en mesure d’analyser les fluctuations des prix dans le temps, lorsqu’ils choisissent d’acheter ou de vendre un actif. C’est en suivant ces évolutions dans le temps qu’il est possible de détecter des tendances.
L’utilisation de la data visualisation est également prépondérante dans le domaine informatique, scientifique, médical, politique ou encore logistique.

Quels sont les types de graphiques employés en dataviz ?

L’aspect visuel d’un graphique influence grandement la perception que l’on se fait des données. Le choix d’un type de graphique pour traduire un message ne doit donc pas être laissé au hasard. Il s’agit d’un critère essentiel, car le visuel doit faire le récit des données le plus fidèlement possible. Il existe plusieurs techniques pour retranscrire un message, en fonction de sa nature et du type d’analyse associé.

Pour exprimer une variation dans le temps

Le graphique linéaire est le plus employé pour traduire les évolutions d’une variable au fil du temps. Il est également courant de voir des diagrammes à barres ou à barres empilées, des diagrammes à chandeliers, à horizon, à secteurs ou en cascade.

Pour faire une comparaison de variables

Les graphiques comparatifs sont utilisés pour confronter plusieurs ensembles ou mettre en évidence des différences dans le temps. Il est fréquent de voir des diagrammes à barres ou à barres groupées pour ce type d’analyse, au même titre que des graphiques multilignes ou à coordonnées parallèles.

Pour dresser un classement

Pour hiérarchiser des informations entre elles, les techniques les plus exploitées restent les diagrammes à barres ou à colonnes ordonnées.

Pour effectuer une distribution

Les graphiques servent ici à pointer la façon dont les variables sont distribuées dans le temps afin de distinguer des tendances. La pyramide des âges, notamment, utilise un graphique à barres empilées pour afficher la répartition d’une population. Les histogrammes, les graphiques de densité et les diagrammes en violon ou en boîte à moustaches sont également couramment employés.

Pour établir une relation

Les graphiques sont destinés à souligner une connexion ou une corrélation entre plusieurs variables. On retrouve, pour ce faire, l’utilisation de diagrammes à nuages de points ou de bulles, mais également des treemaps. Cette méthode de carte à cases affiche les données hiérarchiques dans un format imbriqué. La taille des rectangles qui représentent chaque catégorie est proportionnelle à leur pourcentage dans l’ensemble.
 

FAQ: Questions fréquemment posées

 

Pourquoi utiliser la dataviz ?

La dataviz facilite la compréhension en transformant des données brutes présentes en quantité trop importante en un message clair, ensuite partagé en interne. C’est un atout pour optimiser les campagnes commerciales et marketing, et améliorer la relation client.

Quelle est l’importance de la couleur en dataviz ?

La couleur est un composant essentiel de la compréhension d’un visuel et doit être utilisée dans le but d’apporter de l’information à une présentation. Sa symbolique contribue souvent à évaluer l’intérêt à attacher à l’ensemble des données : l’importance, la négativité, la positivité, etc.

Quelles sont les étapes de la dataviz ?

  • Collecter des données brutes à partir de plusieurs sources (CRM ou réseaux sociaux, par exemple)
  • Traiter, trier et hierarchiser ces données de façon à pouvoir en proposer une représentation visuelle cohérente.
  • La « mise en scène » de ces données brutes en représentations graphiques.
 

Prochaines étapes

 

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