Quels outils utiliser pour faire de la data visualisation ?
Introduction
Quel que soit votre secteur professionnel, vous avez très probablement accès à de nombreuses données. À l’ère du big data, nous sommes en effet capables d’obtenir en temps réel une multitude d’informations : nombre de ventes, trafic sur un site Internet, etc.
Ces données sont souvent très riches, mais encore faut-il pouvoir les exploiter. Pour tirer le potentiel d’une base de données, rien de tel que la data visualisation ou visualisation de données. Cette discipline permet de créer un support visuel utile à la prise de décision et à la communication, et elle s’est donc imposée dans les métiers d’analyse de données.
Dans cet article, ALLONIA vous aide à choisir le meilleur outil pour visualiser vos données et leur donner du sens.
Qu’est-ce que la data visualisation ?
Quelques définitions
La visualisation de données, ou dataviz, consiste à présenter un groupe de données sous forme visuelle. Concrètement, il s’agit d’afficher des données via un graphe plutôt que dans un tableau difficilement lisible.
Les techniques de data visualisation concernent presque exclusivement les données dites quantitatives, dont les caractéristiques sont mesurables de façon chiffrée : le volume de ventes, le temps de réponse à un mail, etc.
La dataviz est une branche essentielle de l’analyse de données. En effet, présenter des informations sous format graphique permet de déceler les tendances rapidement. Par exemple, si le volume de ventes est affiché sur une courbe temporelle, il est possible de conclure instantanément : « les ventes augmentent » ou « les ventes diminuent ».
Visualisation et analyse de données
Une base de données est une mine d’or en puissance. Pour en exploiter le potentiel, il est essentiel d’étudier les liens entre les différentes données, c’est-à-dire de les analyser.
De cette analyse de données peuvent être extraites de nombreuses informations qui vous seront utiles pour prendre les bonnes décisions et influencer vos performances futures. Par exemple, l’analyse des données de trafic sur un site Internet permet d’identifier les pages web peu visitées, sur lesquelles retravailler.
Tout au long de ce processus d’analyse, la data visualisation est un outil très puissant. Elle propose un support visuel de réflexion permettant de mettre en avant certains marqueurs, de suivre une évolution, de repérer des anomalies, etc., et ce très rapidement.
Par ailleurs, produire un support graphique facilite la communication, et permet de transmettre des informations avec plus d’impact et de clarté. La visualisation de données est ainsi particulièrement utile lors d’échanges avec vos équipes : un graphe est souvent très efficace pour soutenir votre message.
Les principaux types de visualisation
Il existe de nombreux types de visualisation vous permettant de présenter vos données de façon la plus claire possible. Pour donner de l’impact à votre visualisation, il est important de choisir soigneusement son format et les couleurs utilisées, en fonction des données auxquelles vous avez accès, et en fonction de vos objectifs.
Voici une liste non exhaustive des types de visualisation les plus utilisés, en fonction de ce que vous souhaitez présenter :
- Pour une distribution statistique ou des fréquences : boîte à moustache, nuages et mots
- Pour une évolution : courbe, diagramme à barres
- Pour des proportions ou une répartition : graphique circulaire, carte proportionnelle
- Pour l’évolution d’une proportion : courbes empilées, diagrammes à barres empilées
- Pour un réseau ou les relations entre différentes variables : carte de fréquentation, diagramme en arc
- Pour une localisation ou une concentration : carte géographique
Quels sont les outils de visualisation les plus populaires ?
On vous présente les outils de visualisation les plus utilisés, leurs caractéristiques et leurs fonctionnalités.
Excel
Vous le connaissez probablement, Excel est un logiciel incontournable qui permet d’afficher vos tableaux de données et de les visualiser dans une même feuille de calcul. Google propose une version similaire en ligne, Google Sheets.
Titre : Exemple de data visualisation sur Excel
Avantages : il est très facile d’importer des données, de les modifier et de les regrouper par des calculs simples.
Limites : les formats graphiques disponibles sont limités et peu esthétiques. Excel n’étant pas utilisé uniquement pour la dataviz, il comporte de nombreuses fonctionnalités et peut être complexe à prendre en main.
Tableau Software
Dans le monde de la data visualisation, Tableau software est incontournable. Élaboré uniquement pour la dataviz, cet outil est très populaire car plutôt intuitif. Il comporte un large choix de graphiques, et il est très facile de constituer un tableau de bord intégrant les infographies de votre choix.
Titre : Exemple de tableau de bord réalisé sur Tableau Software
Avantages : Tableau Software permet de mettre en place facilement une mise à jour automatique de vos données, et des visualisations associées, pour vous aider à suivre les dernières tendances.
Limites : les tarifs du logiciel sont relativement élevés.
Les outils de la suite Google
Google a développé plusieurs outils permettant la data visualisation. En particulier, Google Data Studio utilise des données web pour produire des graphiques, et Google Charts permet de construire des visualisations variées.
Titre : Exemple de data visualisation sur Google Charts
Avantages : les services Google proposent de très nombreux types de visualisation entièrement personnalisables.
Limites : l’utilisation de Google Charts nécessite des connaissances en code, dès lors que vous souhaitez modifier un modèle existant.
Power BI
Développé par Microsoft, Power BI est un outil très simple à utiliser. Il suffit d’intégrer ses données, et de cliquer sur le type de graphique souhaité. Le visuel est ensuite généré automatiquement, et peut être personnalisé.
Titre : Exemple de data visualisation sur Power BI
Avantages : Power BI est très interactif et facile à manier. Il permet de créer des rapports élégants et faciles à partager.
Limites : il est difficile de rassembler et modifier des données, et les outils d’analyse approfondie sont limités.
Tableau récapitulatif
Sans tenir compte des tarifs, voici un tableau récapitulatif présentant les différentes caractéristiques des outils évoqués.
| Facilité de prise en main | Interactivité | Variété de graphiques | Grand nombre de données supporté | Facilité de mise à jour automatique des données | |
| Excel | + + | – – | – – | Non | Non |
| Google sheet | + | – | – – | Non | Oui |
| Power BI | – – | + + + | + + | Non | Oui |
| Tableau Sofware | – – | + | + + | Oui | Oui |
| Google data studio/Google Charts | + + + | + + | + + + | Oui | Oui |
Comment choisir l’outil de visualisation de données approprié ?
Bien identifier son besoin
Les outils de visualisation offrent différentes possibilités, plus ou moins utiles selon vos besoins. Avant toute chose, il vous faut donc évaluer vos objectifs et les types de visualisation principaux dont vous aurez besoin :
- Si vous avez identifié des besoins variés, tournez-vous plutôt vers des outils complets incluant de nombreuses fonctionnalités.
- Si vous avez identifié un besoin principal et spécifique, un outil de niche spécialisé dans la visualisation du type de données dont vous disposez serait utile.
Les cas d’utilisation de chaque outil
À chaque outil de visualisation de données ses spécialités. Par exemple, si vous souhaitez créer un tableau de bord mis à jour quotidiennement et visible par tous vos collaborateurs, Tableau, Power BI ou Google Data Studio sont des outils très efficaces. Pour choisir le service plus adapté, nous vous invitons à répondre aux questions suivantes :
- De quel type de données disposez-vous ? Quel en est le volume ?
- Souhaitez-vous actualiser ces données en temps réel ?
- Quel type de visualisation voulez-vous utiliser ? Avec combien de variables ? Avez-vous besoin de graphiques spécifiques ?
- Quels produits utilisez-vous déjà ? Microsoft ? Google ?
- Combien de personnes travailleront ou auront accès à cet outil ? Quel est leur niveau de compétence en dataviz ?
- Quelle est votre politique de protection de données ?
Il vous suffit ensuite de classer vos réponses par ordre d’importance, et d’éliminer à chaque étape les outils ne correspondant pas à vos critères. Voici un exemple possible :
Titre : exemple de méthode pour choisir un outil de visualisation
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Conclusion
Ne négligez pas la dataviz ! Elle s’impose aujourd’hui comme discipline essentielle pour améliorer vos performances et élaborer vos stratégies futures. Il n’est plus possible de ne pas exploiter les données dont vous disposez, d’autant que les outils de visualisation sont de plus en plus nombreux, et de plus en plus simples à utiliser.
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