Visualisation de données

La visualisation de données désigne la représentation graphique d'informations et de données. À l'aide d'éléments visuels comme les graphiques et les cartes, une visualisation de données permet de voir et de comprendre des tendances ou des valeurs inhabituelles dans les données, de manière très accessible.

Dans le monde du Big Data, les outils et technologies de visualisation de données sont indispensables pour analyser d'énormes volumes d'informations et prendre des décisions en s'appuyant sur les données.

Notre regard est naturellement attiré par les couleurs et les schémas répétitifs. Nous pouvons rapidement distinguer le rouge du bleu ou un carré d'un cercle. Notre culture est essentiellement visuelle, marquée notamment par l'art, la publicité et le cinéma.

La visualisation de données est une forme d'art qui capture notre attention et attire notre regard sur le message communiqué. En observant un graphique, nous pouvons rapidement identifier les tendances et valeurs inhabituelles. Le fait de voir nous permet d'intégrer une information rapidement. La visualisation de données est une mise en récit avec un but précis. Si vous avez déjà observé une feuille de calcul remplie de données sans pouvoir y repérer la moindre tendance, vous comprenez qu'une visualisation est bien plus efficace.

L'ère du Big Data est en train de passer à la vitesse supérieure. La visualisation joue un rôle de plus en plus déterminant pour nous aider à donner du sens aux milliards de lignes de données générées chaque jour. La visualisation de données permet de raconter des histoires en présentant les données de manière facile à comprendre et en faisant ressortir les tendances et les valeurs inhabituelles. Une visualisation efficace raconte une histoire en éliminant les données non pertinentes pour présenter uniquement celles qui sont utiles au propos.

Pour autant, il ne s'agit pas simplement de présenter un joli graphique ou une infographie remplie d'informations annexes. Pour que la visualisation soit efficace, vous devez trouver le bon équilibre entre le fond et la forme. Le graphique le plus simple peut passer totalement inaperçu ou, au contraire, faire passer un message percutant. De la même manière, la visualisation la plus attrayante peut être éloquente ou complètement manquer son objectif. Les données et les éléments visuels utilisés doivent aller de pair : savoir marier une analyse pertinente et une mise en récit percutante exige des compétences particulières.

Il serait difficile de trouver un secteur d'activité qui n'aurait aucun intérêt à mieux interpréter ses données . Dans les domaines scientifiques et techniques, dans l'administration, dans la finance, en marketing, dans le secteur des services ou dans le sport, la visualisation de données joue un rôle de plus en plus important.

Nous pourrions parler indéfiniment des visualisations de données (nous sommes sur le site de Tableau après tout), mais il est important d'aborder les applications concrètes. Face à la généralisation des visualisations, les compétences en la matière sont de plus en plus utiles dans le monde du travail. Mieux vous réussissez à faire passer votre message visuellement, que ce soit dans un tableau de bord ou une présentation, mieux vous réussirez à tirer parti de ces informations.

Le concept de data scientist ordinaire gagne du terrain et les compétences de chacun évoluent pour répondre aux nouveaux besoins du marché. Il est de plus en plus important pour les professionnels de savoir exploiter les données pour prendre des décisions et utiliser des éléments visuels pour mettre vos découvertes en récit. Même si les formations traditionnelles distinguent clairement la mise en récit créative et l'analyse technique, le monde professionnel recherche désormais des talents capables d'exceller dans ces deux domaines, associés tout deux à la visualisation de données.

Pour bien comprendre la visualisation de données, il faut bien évidemment la voir en action.

Avec la prolifération de galeries de visualisations et de sources de données, il est difficile de savoir par où commencer. Nous avons sélectionné 10 exemples remarquables de visualisations de données à travers les siècles, regroupant aussi bien des cartes de campagne historiques que des analyses de scripts de films ou de causes de mortalité.

La galerie publique de Tableau contient de nombreuses visualisations conçues avec notre outil gratuit Tableau Public. Nos Dashboard Starters sont des modèles que vous pouvez utiliser pour concevoir vos propres tableaux de bord professionnels, et la Visualisation du jour met en lumière les plus belles créations des membres de notre communauté . Il existe également de nombreux blogs et ouvrages sur la visualisation de données, offrant des exemples, des explications et des informations sur les meilleures pratiques.

Lorsqu'on vous parle de visualisation de données, la première image qui vous vient à l'esprit est probablement celle de graphiques ou de diagrammes à secteurs. Bien que ces types de graphiques soient des éléments récurrent, chaque visualisation connaît son propre ensemble d'informations adapté. Les graphiques les plus courants ne sont pas forcément les plus adaptés à vos besoins. Il existe de nombreuses méthodes de visualisation permettant de présenter les données de manière efficace et attrayante.

Types de visualisations les plus courants :

• Diagrammes
• Tables
• Graphiques
• Cartes
• Infographies
• Tableaux de bord

Exemples de visualisations plus spécifiques :

• Graphique par aires
• Graphique à barres
• Boîte à moustaches
• Nuage de bulles
• Graphique à puces
• Cartogramme
• Vue circulaire
• Carte de distribution de points
• Diagramme de Gantt
• Carte de chaleur
• Table surlignée
• Histogramme
• Matrice
• Réseau
• Graphique polaire
• Arborescence radiale
• Nuage de points (2D ou 3D)
• Graphique de flux
• Tableaux de texte
• Chronologie
• Arborescence
• Diagramme circulaire à plusieurs niveaux
• Nuages de mots
• Vous pouvez combiner tous ces graphiques au sein d'un même tableau de bord.

Si vous vous sentez inspiré ou souhaitez en savoir plus, vous trouverez de nombreuses ressources utiles à consulter. Bon nombre d'adeptes de la visualisation de données et du Data Journalism se font un plaisir de partager leurs astuces ou leurs recommandations.

Consultez notre liste de blogs regorgeant d'exemples que vous pouvez utiliser comme source d'inspiration ou ressource didactique.

Les auteurs de ces blogs sont souvent des experts, ont publié des ouvrages sur le sujet ou enseignent la théorie qui sous-tend la visualisation de données. Dans leur blog, ils analysent des visualisations récentes ou les dernières tendances du secteur. Bon nombre d'entre eux proposent également des critiques ou des didacticiels pour vous aider à concevoir des visualisations efficaces.

Certains de ces blogs regroupent également des visualisations du monde entier et mettent les plus exceptionnelles en lumière. Les blogs sont un bon moyen d'en savoir plus sur certains aspects précis de la visualisation de données ou pour trouver l'inspiration en découvrant des projets exceptionnels.

Découvrez notre liste d'ouvrages sur les approches théoriques et pratiques des visualisations de données.

Si les blogs sont utiles pour suivre toutes les évolutions d'un secteur aussi dynamique que celui des visualisations, les ouvrages vous aident à acquérir des connaissances théoriques. Au cours de l'histoire, l'humanité a toujours cherché à présenter des données sous une forme visuelle. L'un des premiers ouvrages sur la visualisation de données, publié pour la première fois en 1983, a jeté les bases d'un secteur en pleine explosion aujourd'hui.

Les ouvrages plus récents permettent toujours d'aborder la théorie et les techniques de visualisation, tout en proposant des astuces et des exemples intemporels. Certains ouvrages sont même des projets visuels entiers publiés sous forme de manuel.

Il existe de nombreuses formations et ressources gratuites et payantes en matière de visualisation de données, notamment ici, sur le site de Tableau. Nous vous proposons des vidéos, des articles et des livres blancs, s'adressant aussi bien aux parfaits débutants qu'aux Data Rockstars. Pour le moment, nous ne suggérerons pas de formations tierces dans cet article.

Il existe de nombreux outils pour l'analyse et la visualisation de données, certains très simples et intuitifs, et d'autres plus complexes et obscurs. Bien entendu, certains outils sont plus adaptés que d'autres si vous souhaitez apprendre les techniques de visualisation, et tous ne peuvent pas s'adapter aux besoins spécifiques d'un secteur ou d'une entreprise. Si vous souhaitez en savoir plus sur les différentes solutions disponibles, lisez cet article ou consultez des analyses indépendantes telles que le Magic Quadrant de Gartner.

Rappelez-vous qu'il est plus important d'acquérir de bonnes connaissances théoriques et de solides compétences que de posséder des outils et solutions spécifiques. En acquérant ces compétences et en vous focalisant sur les meilleures pratiques, vous pourrez explorer et développer votre propre style pour créer des visualisations et des tableaux de bord qui vous ressemblent. La visualisation de données est un domaine qui n'est pas prêt de disparaître. Il est donc important de se bâtir des bases solides en matière d'analyse, de mise en récit et d'exploration des données, sur lesquelles s'appuyer quels que soient les outils utilisés.