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Dataviz, Visualisation des données – Définition

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Dataviz, Visualisation des données – Définition

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Dataviz Définition, outils et fonctionnement 7 minutes

La visualisation des données est le processus de transformation des informations en une représentation visuelle attrayante, comme des graphiques ou des cartes, afin d’aider le cerveau humain à traiter et à comprendre les données. L’objectif principal de la visualisation des données est de trouver des modèles, des tendances et des valeurs aberrantes dans de grands ensembles de données. Le terme est souvent utilisé de manière interchangeable avec d’autres termes tels que graphiques d’information ou graphiques statistiques.

La visualisation des données fait partie des étapes du processus de la science des données qui stipule qu’une fois les données recueillies et traitées, puis modélisées, elles doivent être représentées visuellement pour permettre de tirer des conclusions. La visualisation des données fait partie de la discipline plus large de la présentation des données (DPA) qui vise à trouver, localiser les données, les manipuler, les formater et les présenter de manière efficace.

La visualisation des données est essentielle pour presque toutes les professions. Elle est utilisée aussi bien par les enseignants pour montrer les résultats de leurs élèves que par les informaticiens qui étudient les développements de l’intelligence artificielle (IA) ou par les cadres qui souhaitent partager des données avec leurs clients. Elle joue également un rôle crucial dans le Big Data. Alors que les entreprises accumulaient des quantités massives de données au début de la vague du Big Data, elles avaient besoin d’une méthode pour obtenir rapidement et efficacement une vue d’ensemble de leurs données. Les outils de visualisation constituaient un choix idéal.

La visualisation est au centre de l’analytique avancée pour des raisons similaires. Lorsque les data scientists développent des algorithmes d’analyse prédictive ou d’apprentissage automatique, il est essentiel de visualiser les résultats pour vérifier les résultats et s’assurer que les algorithmes fonctionnent comme prévu. En effet, les représentations visuelles d’algorithmes compliqués sont généralement plus lisibles par rapport aux sorties numériques.

Pourquoi la visualisation des données est-elle si importante ?

La visualisation de données est une méthode simple et efficace pour communiquer des informations à travers le monde en utilisant des informations visuelles. Cette pratique peut aider les entreprises à identifier les facteurs qui influencent le comportement des clients, à identifier les domaines qui nécessitent une amélioration ou une plus grande attention, à rendre les données mémorisables pour les parties prenantes, à comprendre quand et où placer certains produits et à estimer les chiffres de vente.

Les autres avantages de la visualisation des données sont les suivants

  • la capacité d’absorber rapidement les informations, d’accroître la perspicacité et d’accélérer la prise de décision
  • une meilleure compréhension des prochaines étapes à franchir pour améliorer l’efficacité de l’organisation
  • meilleure capacité à maintenir l’intérêt des gens avec des informations qu’ils peuvent comprendre
  • la facilité de diffusion de l’information améliore la capacité à transmettre des connaissances à toutes les personnes concernées
  • élimination du besoin de spécialistes des données car les données sont plus faciles à accéder et à comprendre
  • amélioration de la capacité à réagir rapidement aux résultats et donc à réussir plus vite et avec moins d’erreurs.
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Visualisation des données et Big data

La demande croissante de Big data et d’analyse des données a rendu les visualisations plus cruciales que jamais. Les entreprises s’appuient de plus en plus sur l’apprentissage automatique pour accumuler d’énormes quantités de données qui peuvent être lentes et difficiles à traiter, à comprendre et à expliquer. La visualisation est une méthode permettant d’accélérer ce processus et de fournir des informations aux propriétaires d’entreprises ainsi qu’aux parties prenantes d’une manière qu’ils peuvent comprendre.

La visualisation des Big Data va souvent au-delà des techniques habituelles employées dans les visualisations traditionnelles, comme les histogrammes, les camemberts et les graphiques commerciaux. Elle utilise plutôt des représentations plus complexes, comme les cartes thermiques. La visualisation du Big Data nécessite des systèmes informatiques puissants pour rassembler les données brutes, les analyser et les transformer en représentations graphiques que les humains peuvent utiliser pour découvrir rapidement des informations.

Si la visualisation des big data peut être bénéfique, elle peut aussi poser des problèmes aux entreprises. En voici les principaux :

  • Pour tirer le meilleur parti des outils de visualisation des big data, vous devez engager un expert en visualisation. Cet expert doit être capable d’identifier les ensembles de données et les styles de visualisation les plus efficaces pour garantir que les entreprises optimisent l’utilisation des données dont elles disposent.
  • Les projets de visualisation de données à grande échelle impliquent généralement les services informatiques et la direction, car la visualisation de données nécessite un équipement robuste ainsi que des systèmes de stockage efficaces, voire un passage au cloud.
  • Les informations fournies par la visualisation des big data ne peuvent être fiables que si elles correspondent aux informations affichées. Il est donc crucial de disposer des bonnes personnes et procédures pour superviser et garantir la qualité des métadonnées, des données et des sources de données.

Exemples de visualisation de données

Au début de la visualisation, la méthode la plus couramment utilisée consistait à utiliser une feuille de calcul Microsoft Excel pour transformer les informations en graphiques, tableaux ou diagrammes circulaires. Bien que ces techniques de visualisation soient encore fréquemment utilisées, des méthodes plus sophistiquées sont aujourd’hui disponibles, notamment :

  • L’infographie
  • Les nuages de bulles
  • Graphiques à puces
  • Cartes thermiques
  • les graphiques de séries chronologiques.

D’autres techniques populaires incluent :

Les graphiques linéaires : Il s’agit de l’une des méthodes les plus basiques et les plus connues. Les graphiques linéaires illustrent la façon dont les variables peuvent évoluer dans le temps.

Graphiques surfaciques : Cette méthode de visualisation est une alternative au graphique linéaire. Elle montre plusieurs valeurs dans une série chronologique ou une accumulation de données à des points équidistants et consécutifs dans le temps.

Diagrammes de dispersion : Cette technique permet de visualiser la relation entre deux variables. Le nuage de points prend la forme d’un axe x et d’un axe y, avec des points pour symboliser les points de données.

Arbres : cette méthode présente des données hiérarchiques dans un format structuré et imbriqué. Les dimensions des rectangles utilisés pour chaque type sont proportionnelles à la proportion de l’ensemble. Les arbres sont le meilleur choix pour les situations où l’objectif est d’évaluer différents éléments d’un plus grand.

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Pyramides de population. Cette technique utilise un diagramme à barres empilées afin de montrer l’histoire sociale complexe d’une population particulière. Elle est idéale lorsqu’il s’agit de décrire la distribution de la population.

Exemple :

Cas d’utilisation courants de la visualisation des données

Les scénarios courants de visualisation des données sont les suivants :

Marketing et ventes : Une étude de l’agence média Magna estime que la moitié des budgets publicitaires mondiaux seront sur Internet d’ici 2020. Les équipes marketing doivent connaître les sources de trafic vers leurs sites web et la manière dont ces derniers génèrent des revenus. La visualisation des données permet de suivre l’évolution du trafic dans le temps, comme résultat de l’effort marketing.

Politique : Une utilisation courante de la visualisation de données en politique est une carte géographique qui montre à quel parti appartenait chaque district ou état.

Santé : les professionnels de la santé utilisent fréquemment des cartes choroplèthes pour afficher des informations importantes sur la santé. Une carte choroplèthe montre des zones géographiques ou des régions divisées auxquelles est attribuée une teinte particulière en fonction d’une valeur numérique. Les cartes choroplèthes permettent aux professionnels d’observer comment une variable particulière, comme le taux de mortalité des maladies cardiaques, évolue dans certaines régions.

Scientifiques : La visualisation scientifique, parfois appelée SciVis en abrégé, permet aux chercheurs et aux scientifiques de mieux comprendre les données de leurs recherches plus que jamais auparavant.

Finance : Les professionnels de la finance ont besoin de suivre les résultats de leurs décisions d’investissement avant d’acheter ou de vendre un actif. Les graphiques sont utilisés pour aider les traders et les professionnels de la finance à analyser les fluctuations de prix dans le temps, tout en affichant des informations importantes, comme le prix des devises, des produits dérivés, des actions, des obligations et des matières premières. En étudiant les fluctuations de prix dans le temps, les analystes financiers et les analystes de données peuvent identifier des tendances.

Logistique. Les compagnies maritimes peuvent utiliser des outils de visualisation pour identifier les routes les plus efficaces pour le transport maritime dans le monde.

Chercheurs. Les visualisations réalisées par les scientifiques des données sont généralement créées pour un usage personnel ou pour présenter des informations à un public sélectionné. Les représentations visuelles sont créées en utilisant les bibliothèques de visualisation d’une sélection d’outils et de langages de programmation. Les chercheurs et les scientifiques utilisent souvent des langages de programmation libres (tels que Python) ou des outils propriétaires spécialement conçus pour l’analyse de données complexes. La visualisation des données effectuée par ces chercheurs et scientifiques les aide à comprendre les données et à reconnaître les tendances et les modèles qui, autrement, seraient négligés.

La science de la visualisation des données

La science qui sous-tend la visualisation des données repose sur la compréhension de la manière dont les humains recueillent et traitent les informations. Daniel Kahn et Amos Tversky ont collaboré à des recherches qui ont permis de découvrir deux méthodes de saisie et de traitement des données.

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Le système 1 est axé sur le traitement de la pensée qui est rapidement automatique, inconscient et automatique. Cette méthode est souvent utilisée dans la vie quotidienne et peut aider à réaliser :

  • lire un texte sur un panneau ;
  • résoudre des problèmes mathématiques simples résoudre des problèmes mathématiques simples, comme 1+1 ;
  • identifier l’origine d’un son
  • faire du vélo ;
  • déterminer les différences entre les couleurs.

Le système 2 se concentre sur le traitement des pensées lentes à calculer, logiques et souvent utilisées. Cette méthode est utilisée pour :

  • Réciter un numéro de téléphone ;
  • résoudre des problèmes mathématiques difficiles, comme 132 x 154 ;
  • déterminer la signification de plusieurs signes qui se trouvent côte à côte
  • comprendre des signaux sociaux complexes.

Outils de visualisation de données et prestataires de services

Les outils de visualisation des données sont utilisés de nombreuses façons. L’utilisation la plus populaire est celle d’un outil de reporting de business intelligence. Les utilisateurs peuvent créer des outils de visualisation pour créer des tableaux de bord automatisés qui mesurent les performances d’une entreprise par rapport à des indicateurs de performance clés (KPI) et interpréter visuellement les résultats.

Les images créées peuvent avoir des capacités interactives qui permettent aux utilisateurs de manipuler ou de regarder les données pour les analyser et les interroger. Il est également possible d’intégrer des indicateurs conçus pour informer les utilisateurs lorsque les données ont été modifiées ou lorsque certaines conditions sont remplies.

De nombreux départements dans le monde des affaires mettent en œuvre des logiciels de visualisation de leurs données pour suivre l’évolution de leurs initiatives. Par exemple, les équipes de marketing peuvent utiliser un logiciel pour contrôler l’efficacité d’une campagne d’e-mailing et suivre les paramètres tels que le taux d’ouverture, le taux de clics et le taux de conversion.

Au fur et à mesure que les entreprises qui proposent des logiciels de visualisation de données étendent les capacités de leurs instruments, ceux-ci sont utilisés comme interfaces pour des environnements de données plus avancés et plus étendus. À cet égard, les logiciels de visualisation de données peuvent aider les chercheurs et les ingénieurs à identifier les sources de données et à effectuer des analyses exploratoires des ensembles de données avant ou après une analyse avancée.

Les grands noms du marché des outils de données sont Microsoft, IBM, SAP et SAS. D’autres sociétés proposent des logiciels spécialisés dans la visualisation des données. Certains des noms les plus connus sur ce marché sont Tableau, Qlik et Tibco.

Bien que Microsoft Excel reste un outil populaire pour afficher les données, d’autres programmes ont été développés qui offrent des capacités plus avancées. En voici quelques exemples :

  • IBM Cognos Analytics
  • Qlik Sense et QlikView
  • Microsoft Power BI de Microsoft
  • Oracle Visual Analyzer
  • SAP Lumira
  • SAS Visual Analytics
  • Tibco Fire
  • Zoho Analytics
  • Js
  • Jupyter
  • MicroStrategy
  • Google Charts
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Marine
Marine

Passionnée par l'entreprenariat depuis plus de 10 ans, je suis à la tête d'une société française visant à favoriser la communication des entreprises. Également attiré par la finance, je partage mes conseils et expériences au travers mes articles de blog.

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