Le mot de la semaine :
Data visualisation

Science, technique ou art ?
Cette semaine, on tente de définir la dataviz !

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  • Data visualisation
  • Analyse de données
  • Représentation graphique

Le mot de la semaine : data visualisation

Chaque semaine, Matlo décrypte un mot lié à l’univers des données. Aujourd’hui, la data visualisation.

Une technique pour représenter les données

La data visualisation, aussi abrégée en dataviz, est la technique de représentation graphique des données. A l’heure où les professionnels ont besoin de réponses instantanées à leurs questions, la dataviz permet de comprendre facilement des données simples ou complexes par leur représentation visuelle. Cela permet de détecter en un coup d’oeil des tendances dans les données et donc de prioriser et valoriser les informations recherchées. D’autant que 90% de l’information transmise au cerveau est visuelle.

Retrouvez l’histoire de la dataviz

<interface de data visualisation Interface de data visualisation


Une analyse et une restitution facilitées

On observe que les statisticiens maîtrisent des logiciels type Excel mais ne sont pas aptes à les exporter dans un autre outil pour donner envie de le lire.
Jacques Bertin cartographe et sémiologue français


C’est là qu’interviennent les logiciels de data visualisation. Intuitifs, ils combinent deux univers a priori éloignés : les chiffres et les images. Ils permettent d’appréhender des données quantitatives de manière plus digeste par des diagrammes. L’analyse visuelle des données permet de prendre du recul et de considérer les questions métiers sous d’autres perspectives. Les équipes décident alors plus rapidement et objectivement qu’avec des outils de bureautique plus traditionnels.

<étapes data visualisation Analyse et présentation des données par la data visualisation


Un exemple de projet dataviz

En 2015, l’équipe de data visualisation d’Uber a mis en place une application de mapping représentant les trajets de ses chauffeurs localisés. L’outil a permis aux managers d’obtenir des données en temps réel et d’adapter a posteriori l’offre d’Uber au marché et aux comportements des consommateurs. D’où une prise de décision et un ajustement plus rapide.

Projet data visualisation Uber


Avantages et inconvénients des outils data visualisation

Les solutions de dataviz traitent des volumes de données du small data au big data et s’appliquent à des besoins très différents :

  • Mieux comprendre ses chiffres clés : pour les responsables marketing par exemple, la dataviz permet de mieux comprendre les comportements de leur cible, mieux la segmenter et optimiser les coûts tout au long du parcours client.
  • Être autonome : les métiers non spécialistes de la donnée se dotent de logiciels de data visualisation pour être autonomes dans la compréhension de leurs chiffres.
  • Croiser plus de données : les outils de data visualisation peuvent représenter de grands volumes de données stockés sur des bases de données (SQL, noSQL…). Ils révèlent des informations utiles en mutualisant des données de plusieurs services de l’entreprise.

Toutefois, la data visualisation doit parfois être maniée avec précaution. Des biais visuels peuvent empêcher une interprétation correcte : comparer des données incomparables, saturer un graphique d’informations et en masquer une partie, effet 3D qui donne l’impression d’une part plus importante que sa valeur réelle, etc.

biais visuels dataviz Exemple de biais visuel de la data visualisation


L’info à retenir

La data visualisation est la représentation graphique de données. Elle permet de détecter en un coup d’oeil des informations contenues dans les données et de les communiquer de manière simplifiée.



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