Qu’est-ce que la visualisation de données

Définition de la visualisation des données

La visualisation des données est la pratique consistant à convertir des données brutes en représentations graphiques telles que des graphiques, des cartes et des tableaux de bord.

L'objectif premier est de communiquer l'information de façon claire et efficace. Il s'agit à la fois d'un art et d'une science, combinant les principes de conception avec la compréhension statistique pour rendre les données plus accessibles, compréhensibles et exploitables.

Il s'agit essentiellement de raconter une histoire avec des données, permettant aux spectateurs de saisir des concepts difficiles ou d'identifier de nouveaux modèles en un coup d'œil.

La visualisation des données repose en grande partie sur des données propres, bien structurées et pertinentes dans un data lake ou un entrepôt de données, pour être significative et précise. C'est là que le processus ETL (Extract, Transform, Load) devient critique. Les processus ETL extraient les données brutes de diverses sources, les transforment par nettoyage, standardisation et remodelage en un format utilisable.

Importance de la visualisation des données

Le monde est façonné par les données, et le volume d'informations disponibles pour l'analyse des données peut être écrasant. La visualisation des données est essentielle car elle modifie fondamentalement la façon dont nous interagissons avec les données et en tirons de la valeur :

• Dévoiler la clarté dans la complexité : Les visualisations excellent à transformer des ensembles de données vastes et complexes en formats digestibles et intuitifs. Cette simplification permet au cerveau humain de traiter plus facilement l'information, ce qui facilite la discernement des structures sous-jacentes et des relations qu'il serait presque impossible de détecter en chiffres bruts ou dans des feuilles de calcul, favorisant ainsi une compréhension plus claire à travers divers publics.
   
• Prendre des décisions éclairées : En présentant clairement les modèles, les tendances, les corrélations et les anomalies, la visualisation des données permet aux individus et aux organisations de prendre des décisions plus éclairées et fondées sur des données probantes. Il va au-delà des sentiments instinctifs, en fournissant une base solide pour la planification stratégique, les ajustements opérationnels et l'identification de nouvelles opportunités avec plus de rapidité et de confiance.
   
• Faciliter une communication et une collaboration efficaces : Les représentations de données visuelles servent de langage universel, éliminant les barrières entre les parties prenantes techniques et non techniques. Cette compréhension commune permet de favoriser des discussions plus productives qui alignent les équipes sur des objectifs plus communs - et qui garantissent que les idées essentielles sont efficacement transmises à ceux qui en ont besoin pour agir.

Des visuels bien conçus font plus que simplement présenter des informations : ils peuvent susciter la curiosité et encourager les spectateurs à explorer les données plus en profondeur.

En rendant les données attrayantes et interactives, les visualisations invitent les utilisateurs à poser de nouvelles questions, à tester des hypothèses et à découvrir des informations inattendues qui se trouvent sous la surface, favorisant une approche plus active et plus exploratrice de l'analyse des données.

Avantages de la visualisation des données

Adopter la visualisation des données offre de nombreux avantages tangibles aux particuliers et aux organisations qui cherchent à exploiter leurs ressources de données plus efficacement. Il fournit plus d'informations et un meilleur moyen de prendre des décisions fondées sur des données :

• Compréhension et analyse accélérées : Le cerveau humain est câblé pour traiter les informations visuelles beaucoup plus rapidement et efficacement que le texte ou les tableaux numériques.
  
  Des visualisations bien conçues réduisent considérablement le temps nécessaire à la compréhension de données complexes, ce qui permet d'identifier plus rapidement les informations critiques, les tendances émergentes et les informations exploitables qui peuvent générer un avantage concurrentiel.
   
• Data storytelling amélioré : Les visualisations permettent de créer des récits convaincants autour des données, transformant les statistiques arides en histoires engageantes qui trouvent un écho auprès d'un public.
  
  Il est ainsi plus facile de communiquer l'importance des conclusions, de persuader les intervenants et d'inspirer l'action en fonction des preuves présentées de manière mémorable et percutante.
   
• Efficacité opérationnelle accrue En fournissant des indices visuels clairs sur les performances, les goulots d'étranglement ou les domaines d'opportunité, la visualisation des données aide les entreprises à rationaliser leurs opérations et à prendre des décisions plus intelligentes concernant le déploiement des ressources.
  
  Par exemple, l’identification de produits sous-performants ou de processus inefficaces par le biais d’une analyse visuelle peut conduire directement à des améliorations ciblées et à un meilleur retour sur investissement (ROI) global.

Les outils visuels rendent également les données plus accessibles et plus compréhensibles pour un plus grand nombre d’utilisateurs, quelle que soit leur expertise statistique.

Cette démocratisation permet à un plus grand nombre de personnes au sein d'une organisation d'explorer des données pertinentes pour leurs rôles, favorisant une culture plus axée sur les données et permettant une prise de décision distribuée.

Questions clés auxquelles répond la visualisation des données

La visualisation des données est particulièrement efficace pour fournir des réponses à des questions fondamentales sur les données, telles que :

• Quelles sont les tendances dans le temps ? (p. ex., croissance des ventes, fluctuations du trafic du site Web)
• Comment les différentes valeurs sont-elles distribuées ? (p. ex. répartition par âge des clients, tranches de revenu)
• Quelles sont les relations entre les variables ? (par exemple, les dépenses de marketing sont-elles corrélées aux ventes ? Comment la température affecte-t-elle la consommation d'énergie ?)
• Comment les performances se comparent-elles entre les différentes catégories ou groupes ? (p. ex. ventes de produits par région, rendement des élèves par école)
• Où les événements ou les entités sont-ils situés géographiquement ? (p. ex., éclosions de maladies, emplacements des magasins)
• Quelles sont les composantes d'un tout ? (p. ex. répartition des parts de marché, affectation budgétaire)
• Y a-t-il des anomalies ou des anomalies significatives ? (par exemple, des pics inhabituels d’activité réseau, des actifs exceptionnellement performants ou peu performants)

En visualisant efficacement les données, nous pouvons passer de la simple collecte d'informations à une véritable compréhension et à l'action en conséquence.

Types de visualisations de données

Une fois que vous comprenez le « pourquoi » de la visualisation des données, il est crucial d'explorer le « quoi », c'est-à-dire les diverses formes que peuvent prendre ces visuels. Les différents types de données et les histoires que vous voulez raconter nécessiteront différentes approches de visualisation, allant des graphiques de base aux techniques plus avancées.

Outils de visualisation courants

La création de visualisations de données convaincantes est souvent facilitée par une gamme de logiciels et de bibliothèques de programmation puissants.

Des outils comme Tableau et Microsoft Power BI offrent des interfaces conviviales de glisser-déposer, permettant aux utilisateurs de créer rapidement des tableaux de bord interactifs.

Pour ceux qui ont des compétences en codage, les langages de programmation tels que Python (avec des bibliothèques comme Matplotlib, Seaborn et Plotly) et R (avec ggplot2) offrent une personnalisation et un contrôle étendus. Les visualisations Web exploitent souvent des bibliothèques JavaScript comme D3.js pour des graphiques dynamiques et interactifs.

Graphiques à barres, à secteurs et en nuages de points

Parmi les visualisations les plus fondamentales et les plus largement utilisées figurent les graphiques à barres, les graphiques en secteurs et les graphiques en nuages de points. Les graphiques à barres sont excellents pour comparer des grandeurs dans différentes catégories ou pour suivre les changements dans le temps, en utilisant des barres rectangulaires dont les longueurs sont proportionnelles aux valeurs qu'elles représentent.

Les graphiques à secteurs sont couramment utilisés pour illustrer des proportions ou des pourcentages, en divisant un cercle en tranches pour afficher des parties d'un tout. Les graphiques en nuages de points (ou graphiques en nuages de points) affichent les valeurs de deux variables numériques sous la forme d'une collection de points, ce qui les rend idéaux pour identifier les corrélations et les modèles entre les variables.

Mappage de données avec des graphiques

Le mappage de données avec des graphiques, souvent appelé visualisation géospatiale, implique la représentation de données qui ont une composante géographique. Cela peut aller des cartes choroplèthes, où les zones sont ombrées ou répétées proportionnellement à une variable statistique, à des cartes ponctuelles montrant l'emplacement d'événements ou d'entités spécifiques.

Les cartes de chaleur superposées sur des zones géographiques peuvent également montrer rapidement les concentrations. Ces techniques sont inestimables pour comprendre les distributions spatiales, les tendances régionales et les informations basées sur la localisation, du suivi des épidémies à la planification de la logistique.

Types innovants de visualisations de données

Au-delà des graphiques fondamentaux, un éventail croissant de types de visualisation innovants est essentiel pour disséquer et représenter des ensembles de données plus complexes, des relations complexes et des histoires multidimensionnelles. Ces formulaires avancés vont au-delà des simples comparaisons, offrant des moyens nuancés d'explorer et de comprendre les données.

Les graphiques en réseau, par exemple, sont indispensables pour illustrer les connexions et les relations entre différentes entités, telles que les réseaux sociaux, les structures organisationnelles ou les voies biologiques. En mappant des nœuds (entités) et des arêtes (relations), ils révèlent des modèles d'influence, des clusters et des points critiques au sein de systèmes complexes.

Les diagrammes de Sankey fournissent un moyen clair et intuitif de visualiser les flux et leurs quantités entre plusieurs étapes ou catégories. Ils sont particulièrement efficaces pour montrer des transferts d'énergie, des flux de matières dans un processus, ou des parcours de clients, la largeur des bandes représentant l'amplitude du flux.

Les types de courbes de niveau (ou ThemeRivers) repoussent encore plus les limites. Ils représentent des changements dans les données volumétriques au fil du temps dans différentes catégories, ressemblant souvent à une rivière qui coule, idéale pour visualiser des tendances évolutives comme la popularité d'un sujet. Les tracés de coordonnées parallèles permettent de comparer simultanément plusieurs variables pour de nombreux points de données, révélant ainsi des clusters et des corrélations qui peuvent être masqués dans d'autres types de graphiques.