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Visualisation des données
Qu’est-ce que la visualisation de données ?
La visualisation des données est la représentation de ces dernières à l’aide de graphiques courants tels que les diagrammes, les tracés, les infographies et même les animations. Ces présentations visuelles informatives illustrent les relations complexes entre les données, ainsi que les analyses axées sur les données d’une manière facile à comprendre.
La visualisation des données peut être utilisée à diverses fins, et il est important de noter qu’elle n’est pas seulement réservée aux équipes chargées des données. L'équipe de direction s'en sert pour représenter la structure organisationnelle et les hiérarchies, tandis que les analystes et data scientists l'utilisent pour détecter et expliquer des modèles et des tendances. La Harvard Business Review (lien externe à ibm.com) classe la visualisation des données en quatre catégories principales : la génération d’idées, l’illustration d’idées, la découverte visuelle et la visualisation de données au quotidien. Détails des objectifs de la visualisation des données :
Génération d'idées
La visualisation des données est souvent utilisée pour stimuler la génération d'idées au sein des équipes. Elle est fréquemment exploitée lors de séances de brainstorming ou de design thinking en début de projet, car elle permet de rassembler différentes perspectives et de mettre en lumière les préoccupations communes du groupe. Bien que ces visualisations soient généralement peu élaborées et rudimentaires, elles aident à poser les bases du projet en s'assurant que l'équipe est alignée sur le problème qu'elle cherche à résoudre pour les principales parties prenantes.
Illustration d’idées
La visualisation des données pour illustrer une idée facilite la transmission d'une notion, qu'il s'agisse d'une tactique ou d'un processus. Elle est couramment utilisée dans des contextes pédagogiques, tels que des tutoriels, des cours de certification ou des centres d'excellence. Cependant, elle peut aussi être employée pour représenter des structures ou processus organisationnels, facilitant ainsi la communication entre les bonnes personnes pour des tâches spécifiques. Les chefs de projet ont fréquemment recours à des diagrammes de Gantt et en cascade pour illustrer les workflows. La modélisation des données utilise également l'abstraction pour représenter et mieux comprendre le flux des données au sein d'un système d'information d'entreprise, ce qui permet aux développeurs, analystes métiers, architectes de données et autres acteurs de saisir plus facilement les relations dans une base de données ou un entrepôt de données.
Découverte visuelle
La découverte visuelle et la visualisation quotidienne des données sont plus intimement liées aux équipes dédiées à la gestion des données. La découverte visuelle aide les analystes et les data scientists, ainsi que d'autres professionnels, à identifier des modèles et des tendances dans un jeu de données, tandis que la visualisation quotidienne permet de raconter l'histoire après la découverte de nouvelles informations.
Visualisation des données
La visualisation des données constitue une étape clé dans le processus de la science des données, permettant aux équipes et aux individus de transmettre plus efficacement les informations à leurs collègues et aux décideurs. Les équipes qui gèrent les systèmes de reporting s'appuient souvent sur des modèles prédéfinis pour surveiller les performances. Cependant, la visualisation des données ne se limite pas aux tableaux de bord de performance. Par exemple, lors de la fouille de textes, un analyste peut utiliser un nuage de mots pour capturer les concepts clés, les tendances et les relations cachées au sein de ces données non structurées. Il peut également utiliser une structure graphique pour illustrer les relations entre les entités dans un graphe de connaissances. Il existe de nombreuses façons de représenter différents types de données, et il est essentiel de se rappeler que cette compétence doit dépasser le cadre de votre équipe d'analystes.
Utilisez ce cadre de sélection de modèles pour choisir le modèle le plus approprié tout en équilibrant vos exigences de performance avec les coûts, les risques et les besoins de déploiement.
Les premières formes de visualisation de données remontent aux Égyptiens avant le XVIIe siècle, où elles étaient principalement utilisées pour la navigation. Au fil du temps, les visualisations de données ont été utilisées pour des applications plus larges, notamment dans les domaines économique, social et de la santé. Edward Tufte, notamment, a publié The Visual Display of Quantitative Information (lien externe à ibm.com), qui démontrait comment la visualisation pouvait permettre de présenter des données de manière plus efficace. Son ouvrage reste une référence, particulièrement à une époque où les entreprises se tournent vers les tableaux de bord pour suivre leurs performances en temps réel. Les tableaux de bord sont des outils de visualisation de données puissants pour suivre et visualiser les données provenant de multiples sources. Ils fournissent une visibilité sur les effets de comportements spécifiques au sein d'une équipe ou entre équipes adjacentes. Les tableaux de bord recourent à des techniques de visualisation courantes, telles que :
- Tableaux : il s'agit de lignes et de colonnes utilisées pour comparer des variables. Les tableaux peuvent afficher une grande quantité d'informations de manière structurée, mais risquent également de submerger les utilisateurs qui recherchent des tendances générales.
- Diagrammes circulaires et graphiques en barres empilés : ces graphiques sont divisés en sections qui représentent des parties d'un tout. Ils offrent un moyen simple d'organiser les données et de comparer la taille de chaque composant à un autre.
- Graphiques linéaires et en aires : ces graphiques montrent l'évolution d'une ou de plusieurs quantités en traçant une série de points de données dans le temps et sont fréquemment utilisés dans le cadre de l'analyse prédictive. Les graphiques linéaires utilisent des lignes pour démontrer ces changements, tandis que les graphiques en aires connectent les points de données avec des segments de ligne, empilant les variables les unes sur les autres et utilisant la couleur pour distinguer les variables.
- Histogrammes : ce graphique représente la distribution des nombres en utilisant un graphique à barres (sans espaces entre les barres), représentant la quantité de données qui tombe dans une plage particulière. Cette représentation visuelle permet à l'utilisateur d'identifier facilement les données aberrantes au sein d'un ensemble de données particulier.
- Nuages de points : ces visuels sont utiles pour révéler la relation entre deux variables et sont couramment utilisés dans l'analyse de régression des données. Toutefois, ils peuvent parfois être confondus avec les diagrammes à bulles, qui visualisent trois variables à l'aide des axes x et y, ainsi que de la taille de la bulle.
- Cartes de chaleur : ces représentations graphiques aident à visualiser les données comportementales par emplacement, qu'il s'agisse d'une carte géographique ou d'une page web.
- Cartes hiérarchiques : affiche les données hiérarchiques sous forme d'un ensemble de formes imbriquées, généralement des rectangles. Les cartes hiérarchiques sont idéales pour comparer les proportions entre les catégories via leurs tailles de zone.
Accéder aux outils de visualisation des données n’a jamais été aussi simple. Les bibliothèques open source, comme D3.js, permettent aux analystes de présenter les données de manière interactive et de toucher un public plus large avec de nouvelles données. Voici les bibliothèques de visualisation open source les plus utilisées :
- D3.js : il s’agit d'une bibliothèque JavaScript front-end permettant de créer des visualisations de données dynamiques et interactives dans des navigateurs web. D3.js (lien résidant en dehors d'ibm.com) utilise HTML, CSS et SVG pour créer des représentations visuelles accessibles sur n'importe quel navigateur et inclut des fonctionnalités d'interactions et d'animations.
- ECharts : une puissante bibliothèque de création de graphiques et de visualisations qui permet d’ajouter facilement des graphiques intuitifs, interactifs et hautement personnalisables aux produits, aux documents de recherche, aux présentations, etc. Echarts (lien externe à ibm.com) est basé sur JavaScript et ZRender, un bibliothèque de toile légère.
- Vega : Vega (lien externe à ibm.com) se décrit comme une « grammaire de visualisation » et permet de personnaliser des visualisations sur de grands jeux de données accessibles via le web.
- deck.gl : cette plateforme fait partie de la suite de visualisation open source d'Uber. deck.gl (lien externe à ibm.com) est un framework utilisé pour l'analyse exploratoire des données volumineuses et permet ainsi de créer des visualisations web performantes alimentées par le GPU.
Avec la prolifération des outils de visualisation de données, il y a également eu une augmentation des visualisations inefficaces. La communication visuelle doit être simple et réfléchie pour garantir que votre visualisation aide votre public à atteindre l'idée ou la conclusion que vous souhaitez. Voici quelques bonnes pratiques pour s'assurer que vos visualisations de données sont utiles et claires :
Définir le contexte : il est essentiel de fournir des informations générales pour ancrer le public et lui permettre de comprendre pourquoi ce point de données est important. Par exemple, si les taux d’ouverture des e-mails sont inférieurs aux attentes, nous pourrions comparer le taux d’ouverture de l’entreprise à celui de l’industrie en général, mettant ainsi en évidence un problème dans ce canal de marketing. Pour encourager une action, le public doit saisir comment les performances actuelles se comparent à des repères tangibles, comme un objectif, une référence ou d’autres indicateurs clés de performance (KPI).
Apprenez à connaître votre ou vos publics : déterminez à qui s’adresse votre visualisation afin de l’adapter à ses besoins. Que cette personne cherche-t-elle à accomplir ? Quelles sont les questions qui l’intéressent ? Votre visualisation répond-elle à ses préoccupations ? Les données que vous fournissez doivent inciter les personnes à agir dans le cadre de leur fonction. Si vous avez des doutes quant à la clarté de votre visualisation, soumettez-la à une ou deux personnes de votre public cible pour recueillir leur avis et apporter les modifications nécessaires avant de procéder à une présentation à grande échelle.
Choisir un visuel efficace : chaque type de données requiert un visuel approprié. Par exemple, les diagrammes de dispersion illustrent efficacement les relations entre deux variables, tandis que les graphiques linéaires sont plus adaptés pour visualiser des séries chronologiques. Il est capital de s'assurer que le visuel aide réellement le public à comprendre le message principal. Un mauvais choix de graphique ou un mauvais alignement entre les données et le visuel peut embrouiller l’audience au lieu de clarifier l’information.
Visez la simplicité : grâce aux outils de visualisation des données, vous pouvez facilement ajouter toutes sortes d’informations à votre visuel. Ce n’est pas parce que c’est possible qu’il faut le faire. En matière de visualisation des données, mieux vaut bien choisir les informations que vous ajoutez pour attirer l’attention de l’utilisateur. Par exemple, est-ce vraiment nécessaire d’ajouter des étiquettes de données sur chaque barre de votre graphique ? Peut-être qu’une ou deux suffisent pour illustrer votre propos. Avez-vous besoin d’une multitude de couleurs pour transmettre votre idée ? Utilisez-vous des couleurs accessibles au plus grand nombre (par exemple, répondez-vous aux besoins des personnes atteintes de daltonisme) ? Pour maximiser l’impact de votre visualisation des données, veillez à éliminer toute information susceptible de distraire votre public cible.
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