Data Visualisation
La data visualisation, qu’est-ce que c’est ?
Les éléments clés de la data visualisation
Pourquoi avoir recours à la data visualisation ?
Notre expertise data visualisation
Quelles données ? Pour quels utilisateurs ? Quels indicateurs et visualisations ? Pour quelles décisions ? Nous définissons votre cahier des charges !
Quel volume de données ? Quels formats ? Quelles sources ? Quel datawarehouse ? Nous définissons votre architecture cible et la déployons.
Nous vous accompagnons pour que vos équipes prennent pleinement en main leur solution BI et puissent avoir le niveau de compétences nécessaire pour interpréter facilement leurs données.
Nos exemples pour comprendre la data visualisation
Voici quelques exemples de data visualisation :
- La data visualisation est par exemple un moyen d’offrir une analyse visuelle pour les campagnes media. Les agences de communication peuvent ainsi donner une vision 360° claire et lisible, sans subir le volume très important de données.
- La dataviz a aussi été utilisée pour raconter une histoire. Par exemple, le site Wearedata a agrégé des données publiques de 3 métropoles : Paris, Berlin et Londres. Il était ainsi possible de visionner en temps réel les trajets de métros, stations les plus fréquentées et panneaux publicitaires, entre autres.
De nombreux usages de la data visualisation existent. Nous vous accompagnons dans cette démarche !
Vous avez un projet de dataviz ?
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Foire aux questions
Bonne question ! Pour vous lancer dans la data visualisation, commencez par fiabiliser et structurer les données à analyser. Collectez et nettoyez vos données brutes de vos différentes sources internes et externes : fichiers Excel, Google Analytics, CRM, ERP, bases de données etc.
Ensuite, faites le point sur vos indicateurs-clés (ou KPI) sur lesquels vous allez vous concentrer. Cela vous aidera à prioriser vos analyses de données.
Une fois que vous aurez les résultats de vos analyses en main, vous pourrez commencer à les illustrer grâce aux outils de data visualisation. Vous pourrez construire des rapports et tableaux de bord plus parlants que jamais grâce à une variété de représentations graphiques (diagramme, carte interactive, camembert…).
Envie de découvrir des exemples de data visualisation pour aller plus loin ? Voici 5 de nos exemples préférés de dataviz.
Les outils de data visualisation sont le plus souvent intégrés à des solutions de Business Intelligence. Aussi appelées de logiciels d’informatique décisionnelle, ces solutions comptent par exemple Power BI de Microsoft, Qlik Sense de Qlik ou encore le logiciel Tableau de Tableau.
Ces logiciels proposent un large éventail d’outils pour visualiser vos données dans un rapport ou un tableau de bord : cartes interactives, nuages de points, camemberts (ou graphiques circulaires), histogrammes, courbes et une multitude de graphes en tout genre.
Et pas besoin d’être un(e) data scientist pour vous en servir ! Nombre de ces solutions s’adressent avant tout aux équipes métier et sont utilisables en libre-service. Pour vous aider à visualiser vos données plus facilement, elles s’appuient beaucoup sur le glisser-déposer et l’Intelligence Artificielle.
Enfin, sur quels supports la dataviz est-elle le plus souvent utilisée ? Elle est principalement mise au service d’un rapport, d’un tableau de bord (ou dashboard) ou d’une présentation en slides.
L’objectif de la data visualisation est de faciliter la compréhension de données complexes et ainsi de simplifier la prise de décisions stratégiques. La dataviz fait donc partie des outils d’aide à la décision au service des décideurs.
Nombre d’organisations ont des difficultés à explorer les données de leur activité : elles font face à de gros volumes de données, à des données très éclatées ou encore à des collaborateurs peu formés. Pourtant la gestion des données est devenue un enjeu de taille pour les entreprises d’aujourd’hui. En effet, c’est elle qui leur permet de développer leur connaissance client et de gagner en compétitivité.
Si nous vous conseillons de vous appuyer sur la dataviz, c’est donc avant tout pour rendre vos données d’activité plus faciles à comprendre. Et ce aussi bien pour vos décideurs que pour vos collaborateurs opérationnels.
Vous pourrez aller encore plus loin en adoptant aussi le Data Storytelling, l’art de raconter vos données pour en faire sens. L’objectif, une fois encore, est de les rendre plus faciles à absorber.