Pourquoi la data visualization est essentielle à la BI ?

Qu’est-ce que la data visualization et pourquoi est-elle essentielle à la BI ?

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Des études montrent que les humains réagissent mieux aux stimuli visuels que tout autre type de stimuli. Le cerveau humain traite l'information visuelle 60 000 fois plus vite que le texte. En fait, les données visuelles représentent 90 % de l'information transmise au cerveau.

Les entreprises d'aujourd'hui ont accès à une vaste quantité de données générées à la fois à l'intérieur et à l'extérieur de l'organisation. La visualisation des données, ou data visualization, vous aide à donner un sens à tout cela.

Qu’est-ce que la data visualization ?

La data visualization est la représentation graphique des données. Il s'agit de produire des images qui communiquent des informations abstraites pour les utilisateurs. Cette communication est réalisée par l'utilisation d'une cartographie.

Pour communiquer l'information de façon claire et efficace, la data visualisation utilise des graphiques statistiques, des diagrammes, des infographies et d'autres outils. Les données numériques peuvent être codées à l'aide de points, de lignes ou de barres pour communiquer visuellement un message quantitatif.

Une visualisation efficace aide les utilisateurs à analyser et à raisonner au sujet des données et des probabilités. Il rend les données complexes plus accessibles, compréhensibles et utilisables. Les utilisateurs peuvent avoir des tâches analytiques particulières, comme faire des comparaisons ou comprendre la causalité. Les tableaux sont généralement utilisés lorsque les utilisateurs recherchent une mesure ou une valeur spécifique, tandis que des graphiques de divers types sont utilisés pour montrer les tendances ou les relations entre les données pour une ou plusieurs variables.

La data visualization permet de repérer des modèles, des tendances et des corrélations qui, autrement, passeraient inaperçus dans les rapports, tableaux ou feuilles de calcul traditionnels.

Les outils de data visualization d'aujourd'hui vont au-delà des tableaux et graphiques standard utilisés dans les feuilles de calcul Microsoft Excel, en affichant les données de façon plus sophistiquée comme les infographies, les courbes et les échelles, les cartes géographiques, les sparklines, les cartes de chaleur et les histogrammes, les camemberts, etc. Les images peuvent être interactives, ce qui permet aux utilisateurs de les manipuler ou d'explorer les données pour les interroger et les analyser.

L'augmentation de la quantité de données créées par l'activité d’Internet et l'augmentation du nombre de capteurs dans l'environnement sont appelées Big Data ou IoT. Le traitement, l'analyse et la communication de ces données présentent des défis éthiques et analytiques pour la visualisation des données. Le domaine de la science des données et les praticiens appelés Data Scientists aident à relever ce défi.

Pourquoi la data visualization est importante pour la BI ?

La data visualization est devenue la norme de facto de la Business Intelligence (BI) moderne. Les outils de data visualization ont joué un rôle important dans la démocratisation des données et de l'analyse et dans la mise à la disposition de tous les employés d'une vision axée sur les données. Ils sont généralement plus faciles à utiliser que les logiciels d'analyse statistique traditionnels ou les versions antérieures des logiciels de BI. Ceci a conduit à une augmentation du nombre de LOB (Lines Of Business) qui mettent en œuvre des outils de data visualization de manière autonome, sans l'aide de l’IT.

Les logiciels de data visualization jouent également un rôle important dans les grands projets de données et d'analyse avancée. Au fur et à mesure que les entreprises accumulaient d'énormes quantités de données au cours des premières années de la grande tendance des données, elles ont eu besoin d'un moyen d'obtenir rapidement et facilement une vue d'ensemble de leurs données. Les outils de data visualization se sont donc adaptés.

La visualisation est au cœur de l'analyse avancée pour des raisons similaires. Lorsqu'un spécialiste des données rédige des analyses prédictives avancées ou des algorithmes de Machine Learning, il devient important de visualiser les résultats pour surveiller les résultats et s'assurer que les modèles fonctionnent comme prévu.

Qu’est-ce que la solution Data Visualization d’Oracle ?

La solution Data Visualization d’Oracle est conçue pour donner les moyens aux utilisateurs de révéler des tendances cachées dans les données, en tout autonomie, sans l’aide de l’IT. Les visuels enrichis interactifs leur permettent de répondre facilement à de nouvelles questions et d’approfondir leur analyse.

Les utilisateurs obtiennent des éclaircissements immédiats pour améliorer l’activité de l’entreprise avec une analyse visuelle de grande qualité et une découverte en libre accès. Désormais, davantage de personnes peuvent explorer plus de données et obtenir de nouvelles informations plus rapidement. N’importe quel type de données—à tout moment et en tout lieu.

L’outil de data visualization d’Oracle permet de regarder les données différemment pour découvrir de nouvelles réponses et de nouvelles perspectives. Plus spécifiquement, Oracle Data Visualization permet de découvrir les informations cachées dans vos données grâce à des visuels riches et interactifs. Si Oracle Data Visualization est facile à utiliser, il est aussi suffisamment puissant pour effectuer des calculs avancés, tels que :

• Visualiser automatiquement les données par glisser-déposer des attributs et des graphiques.
• Modifier la mise en page pour présenter de nouvelles perspectives
• Répondre rapidement aux questions grâce à la recherche en ligne et à la navigation guidée
• Donner à tous les membres de votre organisation les moyens de découvrir la valeur des données.

La narration visuelle de données rend les idées complexes engageantes, significatives et faciles à comprendre. Oracle Data Visualization permet en un simple clic de s’inscrire, d’ajouter ou supprimer du contenu et de partager de nouvelles informations. Les utilisateurs peuvent :

• Utiliser des aperçus de capture pour en faire des histoires visuelles
• Sauvegarder des moments historiques (instantanés au moment de l’analyse)
• Ajouter des commentaires pour mettre en évidence les découvertes clés
• Transformer les discussions grâce à une collaboration sécurisée et dynamique
• Améliorer la prise de décision et promouvoir une action plus rapide

Découvrez en davantage en parcourant la page Oracle Data Visualization.