Qu’est-ce qu’une visualisation de données ?
Visualisation des données
On dit qu’« une image vaut mille mots ». Aujourd’hui, à l’ère du Big Data où les entreprises sont inondées d’informations de différents types et provenant de sources sur site et dans le Cloud, ce vieil adage n’a jamais autant été d’actualité.
Passer l’information au crible pour identifier les données qui comptent devient de plus en plus difficile. Les visuels rendent l’analyse beaucoup plus facile et plus rapide, et offrent la possibilité de voir en un coup d’œil les informations qui comptent. De plus, la plupart des gens réagissent beaucoup mieux aux visuels qu’à du texte : 90 % des informations envoyées au cerveau sont visuelles et le cerveau traite l’information visuelle à une vitesse 60 000 fois supérieure à celle d’un texte1. Ces points plaident fortement en faveur de l’utilisation de la visualisation des données à des fins d’analyse et de partage d’informations.
La visualisation des données a un impact
La visualisation des données fait partie des nombreux outils de Business Intelligence et constitue le fondement de l’analytique avancée. Elle aide les utilisateurs à donner du sens à toutes les données qui sont générées aujourd’hui. Avec la visualisation des données, les informations sont représentées sous forme graphique, par exemple un diagramme à secteurs, en courbe ou tout autre type de représentation visuelle.
En quoi l’analytique visuelle est importante
Une visualisation de données efficace est essentielle pour analyser des données et prendre des décisions en fonction de ces données. Elle permet aux utilisateurs de voir et de comprendre rapidement et facilement les schémas et les relations, et de détecter les tendances émergentes qui pourraient passées inaperçues dans un tableau ou une feuille de calcul remplie de chiffres bruts. De plus, dans la plupart des cas, aucune formation spécialisée n’est requise pour interpréter les données représentées dans les graphiques, ce qui assure une compréhension universelle.
Un graphique bien conçu peut non seulement fournir des informations, mais également en augmenter l’impact avec une présentation efficace qui attire l’attention et suscite l’intérêt bien mieux qu’un simple tableau ou une simple feuille de calcul.
Fonctionnement des outils de visualisation des données
La plupart des outils de visualisation des données sont capables de se connecter à des sources de données, par exemple les bases de données relationnelles. Ces données, qui peuvent être stockées sur site ou dans le Cloud, sont récupérées pour l’analyse. Les utilisateurs peuvent ensuite choisir le meilleur moyen de représenter les données parmi les nombreuses options proposées. Certains outils fournissent automatiquement des recommandations d’affichage en fonction du type de données représentées.
Choisir l’outil de visualisation le plus adapté
Lors de l’élaboration d’un graphique, il faut toujours prendre en compte le type et le but des données. Certaines informations conviennent mieux à un type de graphique qu'à un autre : par exemple, un graphique à barres plutôt qu'un graphique circulaire. Mais avec la plupart des outils, l’utilisateur dispose d’un large choix d’options d’analytique visuelle, allant des graphiques courants tels que les graphiques en courbe et à barres, aux chronologies, cartes, tracés de points, histogrammes et aux designs personnalisés.
Les différentes utilisations de la visualisation des données pour la Business Intelligence
La visualisation des données n’est pas un concept nouveau. Les peintures ornant les murs de la grotte de Lascaux pourraient être considérées comme une forme de visualisation de données, représentant des histoires de chasse remontant à plusieurs milliers d’années.
La haute technologie a apporté de nouvelles options visuelles. Mais même la visualisation des données moderne nécessite de raconter une histoire.
Pour la Business Intelligence, il peut s’agir d’un récit qui suit les performances d’une entreprise à travers des indicateurs clés. Comment l’entreprise se situe-t-elle par rapport à ses concurrents ? Il peut s’agir de suivre les résultats d’une campagne de marketing par e-mail ou de marketing produit en fonction d’indicateurs clés. La campagne est-elle en passe d’atteindre son objectif ? Il peut également s’agir d’un récit qui met en scène les sources de données.
L’histoire peut couvrir les résultats d’hier, d’aujourd’hui ou de demain. Les possibilités sont illimitées.
Ce qu’il faut rechercher dans un outil de visualisation des données
La visualisation des données peut aider à raconter une histoire capable d’expliquer clairement des problèmes complexes. Elle peut jouer un rôle clé pour ce qui est de distinguer les informations significatives du reste, y compris les valeurs hors normes et les anomalies.
Elle peut vous aider à gérer votre volume croissant de données. L’interaction visuelle avec de grands ensembles de données peut simplifier l’analyse et révéler de nouvelles perspectives pour l’activité.
La visualisation des données peut vous aider à faire tout cela, à condition d’avoir le bon outil. Alors que devez-vous rechercher ? Plusieurs facteurs doivent être pris en compte.
Un outil de visualisation des données avec un cerveau : vous voulez une solution qui vous facilitera la vie
Il vous faut un outil de visualisation des données intelligent qui propose une analytique avancée alimentée par un machine learning intégré.
Un outil doté de cette fonctionnalité est suffisamment puissant pour vous aider dans toutes les étapes d’analyse et de transmission des informations, à commencer par la préparation des données. Jusque-là, la préparation des données pour l’analyse était un processus manuel, souvent chronophage, frustrant et sujet aux erreurs.
Envisagez un outil capable d’automatiser la préparation des données en collectant des informations d’une ou plusieurs sources et en les consolidant. Cela accélère le processus et réduit les risques d’erreur. L’outil doit également pouvoir enrichir votre analyse en recommandant de nouveaux ensembles de données à inclure pour obtenir des résultats plus précis.
Il faut un outil de visualisation des données interactif qui vous permet de poser des questions et de recevoir des réponses rapidement et facilement, de rechercher ce dont vous avez besoin et d’accéder directement aux données. Cet objectif peut être atteint grâce aux interfaces en langage naturel qui permettent d’interagir avec vos sources de données en langage humain. Ces interfaces peuvent également servir à modifier les demandes et les paramètres de jeu de données.
Par ailleurs, ce doit être un outil qui vous donne le choix, vous laissant décider quel type de graphique est le plus adapté ou vous donnant automatiquement des recommandations en fonction des résultats des données.
En outre, sans compétences avancées, y compris en matière de programmation, un utilisateur doit pouvoir profiter de l’analytique prédictive et des prévisions en un clic pour identifier les tendances et prévoir les résultats et les tendances futures.
Imaginez l’analytique proactive et personnalisée qu’offrirait une application mobile de visualisation des données. Cette possibilité est accessible avec un outil doté de machine learning.
Vous pouvez bénéficier d’un assistant personnalisé qui comprend ce dont vous avez besoin, quand et où vous en avez besoin. Par exemple, il peut déterminer quels rapports et graphiques sont nécessaires pour votre réunion à New York. Il peut traduire ce que vous dites en texte pour exécuter des requêtes vocales mobiles et vous alerter quand de nouvelles données sont disponibles pour l’analyse pendant votre voyage.
Vous n’aurez pas besoin d’être enchaîné à votre bureau pour analyser des informations. Votre analytique peut vous suivre sur votre téléphone ou votre tablette où que vous alliez.
Avec le machine learning, identifier les éléments moteurs de votre activité, comprendre le comportement des données et découvrir des informations cachées pour améliorer la prise de décisions peut se faire de façon automatique.
Un outil facile à utiliser
Votre outil de visualisation des données doit être doté de fonctionnalités favorisant une utilisation fluide, car la dernière chose dont vous avez besoin est une solution qui ralentit l’analyse et la présentation et qui constitue un obstacle.
Recherchez la facilité d’utilisation. Par exemple, les fonctionnalités de type pointer-cliquer ou glisser-déposer, ainsi que la possibilité de visualiser vos données automatiquement ou d’effectuer une sélection dans un graphique pour que les informations soient filtrées en conséquence dans les autres graphiques vous épargnent autant de tâches manuelles. Vous devez rechercher un outil permettant d’ajouter des informations ou d’apporter des modifications rapidement et facilement, par exemple de modifier la disposition pour présenter de nouvelles informations exploitables.
Un outil en libre accès
Par le passé, le service informatique était souvent responsable de l’analytique métier. Aujourd’hui, dans de nombreuses entreprises, les directeurs commerciaux et du marketing ou d’autres utilisateurs non techniques ont pris le relais. Toutefois, si l’outil est difficile à utiliser er nécessite une connaissance approfondie de SQL ou la création de scripts pour préparer les données, le service informatique peut rester impliqué dans le processus, croulant sous un flot de demandes.
Pourquoi perdre du temps en s’adressant au service informatique pour obtenir des réponses ? Choisissez un outil de visualisation des données conçu pour le libre accès, un outil doté d’un environnement interactif avec une navigation guidée pas à pas et des fonctionnalités intégrées qui rendent toute personnalisation inutile.
Envisagez un outil en libre accès qui intègre l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning dans l’analytique pour faciliter certaines tâches, en particulier pour les utilisateurs qui ne maîtrisent pas l’analytique.
Résultat ? Des directeurs commerciaux et marketing aux analystes métier, les utilisateurs finaux peuvent gérer l’analytique métier par eux-mêmes, ce qui minimise l’implication du service informatique.
Un outil connecté
Votre outil de visualisation des données doit disposer de connexions prédéfinies pour charger et intégrer des données provenant d’une grande variété de sources, ce qui facilite la fusion des ensembles de données et vous aide à choisir rapidement ce qui compte véritablement. De plus, il doit être conçu de manière à pouvoir être utilisé dans toute l’entreprise et partagé avec vos collègues à tout moment, n’importe où.
De nombreuses entreprises disposent d'un écosystème analytique comprenant plusieurs outils : un pour les rapports de production, un autre pour les rapports de gestion, un autre pour la recherche, etc., ce qui peut s'avérer coûteux, nécessiter des compétences diverses et créer des problèmes de compatibilité. Mais alors que choisir ? Un outil de visualisation des données qui se connecte à une plateforme conçue pour traiter toutes les tâches d’analytique métier.
Un outil flexible
Dans le cas de certains projets, vous voudrez tout faire vous-même. Dans d’autres, vous souhaiterez peut-être appliquer un certain niveau d’automatisation. Optez donc pour un outil de visualisation de données qui offre la liberté de basculer facilement entre l’humain et la machine.
Vous voulez des options
La flexibilité peut également être un facteur déterminant dans un environnement technologique. De quel type de solution avez-vous besoin ? Dans le Cloud ? Version de bureau ? Sur site ? Mobile ? Ou encore une combinaison de tout cela ? Aujourd’hui ? Qu’en sera-t-il demain ?
Certains outils limitent votre choix, offrant uniquement une version de bureau qui ne propose que la visualisation des données. D’autres offrent une gamme de solutions intégrées à une plateforme complète de Business Intelligence pour vous assurer d’être couvert aujourd’hui et demain, face à l’évolution de votre environnement et de vos besoins.
Imaginez toutes ces possibilités
Imaginez ce qu’un outil de visualisation des données peut faire pour votre Business Intelligence et votre entreprise. Il existe un outil pensé pour vous.