Les données brutes sont souvent indigestes, ce qui complique le travail quand il s'agit de suivre des performances ou d'en rapporter l'évolution à la hiérarchie. La data visualisation, aussi connue sous le terme de dataviz, permet de mettre en forme ces données, afin que le sens émerge de manière visuellement impactante.
Définition de Data Visualisation
La data visualisation est une méthode de communication qui transforme des données complexes en représentations visuelles facilement compréhensibles. Ainsi, les tableaux, les graphiques ou les infographies sont des exemples de data visualisation. La dataviz est à la fois un outil pour simplifier la compréhension de données complexes et une forme de reporting avancé.
Quel est le rôle de la data visualisation ?
- Améliorer la lisibilité des données.
- Suivre et analyser les données facilement.
- Communiquer de manière transparente.
- Faciliter la prise de décision.
Améliorer la lisibilité des données
Il est plus facile au cerveau de traiter des images que des données brutes, surtout lorsque celles-ci sont nombreuses et complexes. En revanche, en un coup d'œil, une représentation visuelle permet d'appréhender les informations et d'en faciliter la compréhension. C'est notamment là qu'un ou une data scientist peut intervenir.
La data visualisation est très utile lors de sessions de travail en équipe pour comprendre rapidement le sens derrière un ensemble de chiffres. Cette amélioration de la lisibilité est aussi fréquemment employée lorsqu'une entreprise souhaite partager des informations dans le cadre d'une communication grand public.
Suivre et analyser les données facilement
La data visualisation facilite le reporting en agrégeant les données pour les transformer en informations visuelles. Il est ainsi possible de suivre l'évolution du nombre de visites d'un site web ou les variations du chiffre d'affaires. Mais il est aussi possible de mettre en forme ces données pour les analyser en les comparant à une autre source ou une plage temporelle différente. Néanmoins, pour éviter les effets de saisonnalité, il est préférable de mener des comparaisons entre deux années plutôt qu'entre deux mois.
Communiquer de manière transparente
Pour une entreprise, la data visualisation est un excellent outil de communication qui offre la possibilité de partager des chiffres en toute transparence. L'entreprise pourra ainsi mettre en place une communication basée sur l'authenticité, dont les bénéfices ne sont plus à prouver. Elle pourra aussi partager des données complexes dont la lecture sera simplifiée grâce au dataviz. Cela permettra une meilleure compréhension, notamment dans les milieux scientifiques ou ceux qui nécessitent une expertise de haut niveau.
Faciliter la prise de décision
Comme tout outil de visualisation, le fait de transposer les données sous une forme plus digeste favorise la compréhension et donc la prise de décision. En effet, la data visualisation permet de simplifier des données complexes sans rien retirer à leur sens premier. Elles feront alors apparaître l'information sous un nouvel angle qui laissera les décideurs choisir la ou les meilleures options pour une entreprise.
Le conseil de HubSpot : racontez une histoire avec vos données
Ne vous contentez pas de présenter des chiffres, construisez un récit autour de vos visualisations. Commencez par le contexte, suivez avec les points clés que vos données révèlent, et terminez par les implications pratiques. Cette approche narrative rend vos présentations plus mémorables et facilite la compréhension des décideurs. Pour maximiser l'impact, structurez votre histoire en trois temps : la situation initiale, l'élément déclencheur (insight surprenant), et la résolution (action recommandée).
Comment faire de la data visualisation ?
- Définir clairement les objectifs et les questions auxquelles la visualisation doit répondre.
- Collecter et préparer les données pertinentes en s'assurant de leur qualité.
- Choisir le type de visualisation adapté au message à transmettre.
- Concevoir une représentation visuelle efficace en respectant les principes de design.
- Contextualiser les données pour faciliter leur interprétation.
- Tester et itérer pour améliorer la clarté et l'impact de la visualisation.
1 - Définir clairement les objectifs
Avant de créer une visualisation de données, il est essentiel de déterminer précisément ce que la représentation visuelle doit communiquer. Cette étape fondamentale consiste à identifier l'audience cible et à formuler les questions spécifiques auxquelles la visualisation doit répondre. Les objectifs peuvent varier considérablement :
- Identifier des tendances.
- Comparer des performances.
- Montrer des relations entre variables.
- Mettre en évidence des anomalies.
La clarté des objectifs guide l'ensemble du processus de création et garantit que la visualisation finale sera pertinente et utile pour les destinataires.
2 - Collecter et préparer les données
La qualité d'une visualisation dépend directement de la qualité des données sur lesquelles elle repose. Cette phase implique la collecte des données pertinentes à partir de diverses sources, leur nettoyage pour éliminer les erreurs et incohérences, et leur transformation dans un format adapté à la visualisation. Il est parfois nécessaire d'agréger ou de filtrer les données pour mettre en évidence les informations essentielles. Une attention particulière doit être portée à la vérification de l'exactitude et de l'exhaustivité des données, car des données erronées conduiront inévitablement à des interprétations trompeuses.
Le conseil de HubSpot : utilisez votre CRM comme source unique de vérité
Pour créer des visualisations de données vraiment percutantes, commencez par centraliser vos informations dans un CRM. Cette approche élimine les incohérences qui surviennent lorsque les données sont dispersées dans différents systèmes. Votre CRM devient alors votre « source unique de vérité », garantissant que tous les services travaillent avec les mêmes informations à jour. Les CRM intègrent des fonctionnalités de visualisation qui transforment instantanément vos données en insights visuels, révélant des corrélations que vous n'auriez pas détectées autrement. Cette synergie entre centralisation des données et visualisation vous permet de prendre des décisions basées sur une vision complète de votre activité, plutôt que sur des fragments d'information.
3 - Choisir le type de visualisation adapté
Différents types de données et messages nécessitent différents formats de visualisation. Les graphiques à barres sont efficaces pour comparer des valeurs entre catégories, tandis que les graphiques linéaires conviennent mieux pour montrer des tendances temporelles. Les diagrammes circulaires illustrent la composition d'un tout, et les cartes géographiques permettent de représenter des données spatiales.
Le choix du type de visualisation doit être guidé par la nature des données (catégorielles, numériques, temporelles, géographiques) et par le message principal à communiquer. Un format inadapté peut obscurcir l'information plutôt que de la clarifier.
4 - Concevoir une représentation visuelle efficace
La conception d'une visualisation efficace repose sur des principes de design éprouvés. L'utilisation judicieuse des couleurs facilite la compréhension et attire l'attention sur les éléments importants, tout en restant accessible aux personnes atteintes de daltonisme. La hiérarchie visuelle guide le regard du lecteur vers les informations les plus importantes. La simplicité est essentielle : éliminer les éléments décoratifs superflus (parfois appelés « chartjunk ») permet de concentrer l'attention sur les données. Une mise en page claire et cohérente, avec des étiquettes et des légendes explicites, aide les utilisateurs à interpréter correctement les informations présentées.
Le conseil de HubSpot : privilégiez la simplicité
La surcharge d'informations est l'erreur la plus fréquente en data visualisation. Pour créer des visualisations efficaces, il est préférable de se concentrer sur un message clé par graphique plutôt que d'essayer de tout montrer à la fois. Une visualisation simple, qui communique clairement une idée importante, aura toujours plus d'impact qu'une visualisation complexe qui tente d'illustrer de multiples concepts simultanément.
5 - Contextualiser les données
Les données présentées sans contexte perdent une grande partie de leur signification et de leur impact. Contextualiser les données implique d'ajouter des éléments qui aident à leur interprétation, comme :
- Des titres explicites.
- Des annotations pour souligner des points importants.
- Des lignes de référence indiquant des moyennes ou des objectifs.
- Des comparaisons avec des périodes antérieures.
La contextualisation transforme de simples chiffres en informations actionnables, permettant aux utilisateurs de comprendre non seulement ce que montrent les données, mais aussi pourquoi ces informations sont importantes et quelles actions elles suggèrent.
6 - Tester et itérer
La création d'une visualisation efficace est rarement un processus linéaire : elle nécessite généralement plusieurs cycles d'amélioration basés sur des tests et des retours d'utilisateurs. Présenter la visualisation à des personnes représentatives de l'audience cible permet d'identifier les éléments confus ou mal interprétés. Observer comment les utilisateurs interagissent avec la visualisation et recueillir leurs commentaires fournit des indications précieuses pour l'amélioration. Ce processus itératif permet d'affiner progressivement la visualisation jusqu'à ce qu'elle communique efficacement le message souhaité à l'audience visée.
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Les outils de la data visualisation
- Logiciel de data visualisation de HubSpot
- Toucan Toco
- Tableau
- Birst
- Power BI
- Thoughtspot
- Fusion Charts
- Looker
- Qlik Sense
Logiciel de data visualisation de HubSpot
HubSpot possède une plateforme unifiée de data visualisation qui permet de créer et personnaliser des tableaux de bord interactifs grâce à une interface drag-and-drop, en centralisant les données marketing, commerciales et de service client au sein d'un même environnement.
L'intégration native avec l'ensemble de l'écosystème CRM constitue un avantage majeur pour les équipes souhaitant visualiser l'intégralité du parcours client sans multiplication des outils d'analyse.
Toucan Toco
Toucan Toco est une solution cloud de data visualisation conçue pour les utilisateurs métiers, permettant de créer et partager facilement des dashboards interactifs grâce à une interface intuitive axée sur le data storytelling.
L'avis de HubSpot : L'outil est particulièrement accessible, idéal pour contextualiser et partager la donnée sans expertise technique, avec une expérience utilisateur fluide et guidée.
Tableau
Tableau est une plateforme de data visualisation sécurisée et flexible, permettant de connecter, analyser et visualiser facilement des données issues de multiples sources. Elle propose des solutions adaptées à tous types d’entreprises et domaines d’analyse, avec une interface puissante et intuitive.
L'avis de HubSpot : Tableau se distingue par sa richesse fonctionnelle, sa sécurité et sa capacité à s’adapter à tous les besoins métiers, du plus simple au plus complexe.
Birst
Birst est une plateforme cloud d’intelligence décisionnelle développée par Infor, qui facilite l’intégration de multiples sources de données et la création de tableaux de bord interactifs adaptés à différents secteurs d’activité.
L'avis de HubSpot : Simple à déployer et robuste, Birst permet d’obtenir rapidement une vue globale et fiable des données de l’entreprise.
Power BI
Power BI est la solution d’analyse de données de Microsoft, permettant de connecter, visualiser et partager facilement des données issues de nombreuses sources, y compris Excel, avec prise en charge du temps réel et de l’intelligence artificielle.
L'avis de HubSpot : Très accessible et puissant, Power BI se distingue par son intégration native avec l’écosystème Microsoft et ses fonctionnalités d’IA qui simplifient l’analyse pour tous.
Thoughtspot
Thoughtspot est une plateforme cloud d’analyse et de data visualisation qui permet d’explorer rapidement les données via une interface de recherche assistée par IA et de créer des tableaux de bord interactifs et des applications analytiques.
L'avis de HubSpot : L’approche « search & AI » de ThoughtSpot rend l’exploration des données intuitive et accessible, même pour les utilisateurs non techniques.
Fusion Charts
Fusion Charts est une bibliothèque JavaScript de data visualisation, idéale pour créer des tableaux de bord interactifs et personnalisés sur web et mobile. Elle propose plus de 100 types de graphiques, une compatibilité avec tous les frameworks majeurs et une gestion efficace des données en temps réel.
L'avis de HubSpot : Parfaite pour les développeurs, FusionCharts séduit par la richesse de ses visualisations, sa flexibilité et sa facilité d’intégration dans tout type d’application.
Looker
Looker est une plateforme de business intelligence développée par Google Cloud, qui permet de connecter de nombreuses sources de données, de créer des visualisations interactives et de collaborer facilement autour des analyses grâce à LookML et à des outils avancés d’IA.
L'avis de HubSpot : Idéal pour les équipes qui veulent explorer et partager leurs données en profondeur, tout en profitant d’une intégration fluide avec l’écosystème Google.
Qlik Sense
Qlik Sense est une solution d’analyse de données qui repose sur un modèle associatif unique : elle connecte et maintient toutes les données en mémoire, permettant aux utilisateurs d’explorer librement et d’identifier des relations cachées grâce à des visualisations interactives et à l’IA intégrée.
L'avis de HubSpot : Parfait pour explorer ses données sans contrainte, Qlik Sense révèle des insights inattendus et facilite la découverte grâce à son approche intuitive.
Exemples de data visualisation
Tableau de bord
Le tableau de bord est un outil de pilotage incontournable en entreprise, notamment pour les managers. Il peut donc être un outil collaboratif qui rassemble les objectifs à atteindre, les tâches et résultats. Mais il existe également des tableaux de bord consacrés au suivi et à l'évolution des données. Ces derniers sont souvent plus complexes et intègrent de nombreuses données.
Infographies
Les infographies sont un outil de data visualisation fréquemment employé dans la communication, qu'elle soit interne ou externe. Sous une forme graphique, parfois ludique ou très élaborée, elles permettent de transmettre aux employés ou au grand public des données complexes, et ce de manière simplifiée. Cette technique fonctionne particulièrement bien dans le domaine de la vulgarisation scientifique ou marketing.
Graphiques
Outils basiques, ils ont le mérite d'être faciles à réaliser et à comprendre. Ils sont souvent utilisés dans le domaine de l'industrie, de l'économie ou de la géographie. Il en existe différentes formes : en bâtons, sous forme de courbes ou circulaires. Les graphiques sont notamment très utiles pour comparer des données chiffrées.
Chronologie
La frise chronologique, telle que la connaissent les historiens, a toute son utilité pour représenter des données dans le temps. Elle est notamment intéressante dans le domaine de la communication pour retracer l'historique d'une entreprise et ses principales étapes, de sa création à aujourd'hui. En dataviz, elle peut aussi être employée pour montrer l'évolution de données dans le temps.
Mindmap
Elle se présente comme une arborescence qui permet de développer les idées et de classer. C'est aussi bien un outil de planification, qui permet de développer un projet complexe, qu'une aide à la décision qui permet de prendre du recul par rapport à un certain nombre de possibilités.
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