Avoir des données, c’est bien. Être capable de les analyser, de les faire parler et qu’elles soient utiles aux métiers, c’est mieux ! Pour cela, encore faut-il connaître et savoir utiliser les outils les plus importants.
La datavisualisation : définition et enjeux
La datavisualisation (ou visualisation de données) désigne le fait de représenter des données complexes sous une forme visuelle facilement compréhensible et impactante. Loin d’être une simple présentation d’informations ou un Power Point, la datavisualisation s’est imposée comme une technologie indispensable portée par les data analystes.
Un réel impact stratégique
La datavisualisation, quand elle est réussie, permet de comprendre et de saisir l’importance d’une information rapidement. Elle peut influencer et/ou faciliter les prises de décisions stratégiques et opérationnelles. Par exemple, dans les secteurs comme la finance ou les services d'urgence, la datavisualisation peut permettre aux décideurs de saisir l'essence d’une situation à la volée et d’ajuster une stratégie en conséquence. Par ailleurs, elle permet de présenter des arguments rigoureux basés sur des données fiables et donc d’être plus objectif et convaicant.
Donner du sens aux informations en les racontant
Au-delà de cet aspect rationnel, la datavisualisation possède également une dimension créative. Orchestrer visuellement les données, identifier la manière la plus pertinente de les formaliser permet de transcender la froideur des chiffres et de mettre de la chair sur les données. La datavisualisation leur donne un sens plus profond et plus engageant. Cette approche narrative permet à tous les publics, qu’ils soient spécialisés ou non, de se connecter aux informations présentées.
Grâce à des techniques comme le storytelling visuel, les entreprises peuvent mettre en lumière des tendances complexes ou des insights cachés, rendant les informations non seulement plus digestes mais aussi plus mémorables.
Les principaux outils de datavisualisation
Pour transformer les données brutes en visualisations claires et interactives, trois principaux outils se distinguent actuellement : Google Data Studio, Tableau, et Microsoft Power BI. Chaque outil offre des caractéristiques uniques qui répondent à divers besoins et préférences des entreprises.
Google Data Studio, versatile et gratuit
Google Data Studio est un outil gratuit de datavisualisation qui se caractérise par sa simplicité d'utilisation et son intégration parfaite avec les autres produits Google. Idéal pour les petites et moyennes entreprises ou les startups, il permet de créer rapidement des rapports et des dashboards interactifs sans coûts additionnels.
Ses points forts :
- Une intégration avec les services Google tels que Google Ads et Analytics.
- Sa gratuité, c’est l’outil parfait pour les entreprises avec des budgets limités
- Sa facilité d'utilisation grâce à une interface utilisateur intuitive qui ne requiert pas de compétences techniques avancées.
Tableau, pour les grands jeux de données
Tableau est la référence en matière de datavisualisation pour les analyses complexes. Cette solution est éditée par Salesforce. Avec une interface riche mais user-friendly, Tableau s'adresse aux entreprises qui ont besoin de profondeur analytique et de visualisations détaillées.
Ses points forts :
- Excellente pour gérer de grandes quantités de données avec une flexibilité dans les types de visualisations.
- Un large éventail de ressources d'apprentissage et de support grâce à une communauté globale.
- Forte capacité de déploiement sur mobile pour les analyses en déplacement.
Microsoft Power BI, la dataviz accessible à tous
Microsoft Power BI est un outil robuste qui excelle dans l'intégration avec les applications Microsoft, le rendant un choix privilégié pour les grandes entreprises qui utilisent déjà l'écosystème Microsoft. Il est particulièrement puissant pour l'analyse d'affaires et les décisions basées sur des données en temps réel.
Ses points forts :
- Optimisé pour les entreprises utilisant intensivement Office 365 et Azure.
- Supporte des analyses avancées avec des capacités d'IA et de machine learning.
- Bénéficie de la sécurité et de la conformité avancées de Microsoft.
Les autres outils à connaître
Au-delà des géants bien connus du domaine de la datavisualisation, il existe d'autres outils qui se distinguent par leur approche innovante et leurs fonctionnalités uniques. Ces solutions offrent des alternatives spécialisées qui peuvent mieux répondre à certaines exigences techniques ou de niche.
QlikView
QlikView est un outil puissant orienté vers la découverte de données et l'intelligence d'affaires guidée. Il est particulièrement adapté pour les entreprises qui cherchent à effectuer des analyses en profondeur avec une forte interactivité utilisateur.
Matplotlib
Matplotlib est la bibliothèque fondamentale pour la visualisation de données en Python. Sa flexibilité et sa capacité de personnalisation en font l'outil de choix pour créer des graphiques précis pour les publications scientifiques et les rapports où le contrôle détaillé des éléments graphiques est crucial.
Plotly
Plotly se distingue par sa capacité à créer des graphiques interactifs et dynamiques particulièrement efficaces. Il supporte plusieurs langages de programmation, tels que Python, R, JavaScript, et MATLAB, rendant ses graphiques idéaux pour des projets multidisciplinaires et des applications web interactives. Une polyvalence qui favorise la collaboration entre développeurs de différentes spécialités.
Seaborn
Seaborn est construit sur Matplotlib et simplifie la création de graphiques statistiques complexes. Il est optimisé pour des analyses statistiques et fonctionne parfaitement avec les DataFrames pandas, ce qui le rend particulièrement utile pour les données complexes traitées dans l'écosystème Python.
Sisense
Sisense excelle dans l'analyse embarquée avec une approche unique qui combine des capacités puissantes de BI avec une grande flexibilité pour les développeurs, le rendant idéal pour l'intégration dans des applications existantes.
D3.js
D3.js est une bibliothèque JavaScript qui permet aux développeurs de construire des visualisations de données complexes et hautement personnalisables à partir de zéro. Elle est particulièrement appréciée des développeurs web et des ingénieurs logiciel qui recherchent une totale liberté créative.
Comment sélectionner son outil de datavisualisation ?
La sélection d'un outil de datavisualisation doit être guidée par une analyse approfondie de vos besoins analytiques. Il est impératif de s'assurer que l'outil peut supporter les types de visualisation requis : les dashboards dynamiques, les graphiques complexes ou les visualisations géospatiales.
La compatibilité avec les systèmes de gestion de données existants est également critique, afin de faciliter une intégration sans heurts et d'éviter des coûts supplémentaires liés à la migration de données.
Enfin, la capacité de l'outil à s'adapter à l'augmentation future du volume de données et à maintenir des performances optimales sous charge est un facteur déterminant pour garantir la durabilité de l'investissement.
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