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.