Qu'est-ce que la visualisation des données ?
La visualisation des données est le processus d'utilisation d'éléments visuels tels que des diagrammes, des graphiques ou des cartes pour représenter les données. Elle traduit des données complexes, volumineuses ou numériques en une représentation visuelle plus facile à traiter. Les outils de visualisation des données améliorent et automatisent le processus de communication visuelle pour plus de précision et de détails. Vous pouvez utiliser les représentations visuelles pour extraire des informations exploitables des données brutes.
Pourquoi la visualisation des données est-elle importante ?
En général, les entreprises modernes traitent de grands volumes de données provenant de différentes sources de données, telles que :
- Les sites Web internes et externes
- Les appareils intelligents
- Les systèmes de collecte de données internes
- Les réseaux sociaux
Cependant, les données brutes peuvent être difficiles à appréhender et à utiliser. Par conséquent, les scientifiques des données préparent et présentent les données dans le contexte approprié. Ils leur donnent une forme visuelle, afin que les décideurs puissent identifier les liens entre les données et détecter des modèles ou des tendances cachés. La visualisation des données crée des sujets qui font progresser la business intelligence et soutiennent la prise de décision orientée données et la planification stratégique.
Quels sont les avantages de la visualisation des données ?
Voici quelques avantages de la visualisation des données :
Prise de décisions stratégique
Les parties prenantes clés et la direction générale utilisent la visualisation des données afin d'interpréter efficacement les données. Elles gagnent du temps grâce à une analyse plus rapide des données et à la capacité de visualiser la situation générale. Par exemple, elles peuvent identifier des modèles, découvrir des tendances et obtenir des informations leur permettant de rester en avance sur la concurrence.
Service client amélioré
La visualisation des données met en évidence les besoins et les envies des clients grâce à une représentation graphique. Vous pouvez identifier les lacunes de votre service client, améliorer stratégiquement vos produits ou services et réduire les inefficacités opérationnelles.
Hausse de l'engagement client
Les techniques de visualisation des données sont utiles pour communiquer les résultats d'analyses des données à une grande équipe. L'intégralité du groupe peut visualiser les données ensemble, afin d'élaborer des plans et des objectifs communs. Les membres peuvent utiliser l'analytique visuelle pour évaluer les objectifs et les progrès, et améliorer la motivation de l'équipe. Par exemple, une équipe de vente collabore dans le but d'augmenter la hauteur de son histogramme des ventes en un trimestre.
Quels sont les composants de la visualisation des données ?
Les scientifiques des données combinent trois composants principaux pour la visualisation de données.
L'histoire
L'histoire représente l'objectif derrière les visualisations de données. Le scientifique des données communique avec plusieurs parties prenantes par rapport à ce qu'elles souhaitent réaliser en analysant les données. Par exemple, elles peuvent souhaiter mesurer les indicateurs de performances clés ou prédire les volumes des ventes. Les scientifiques des données et les utilisateurs de l'entreprise collaborent afin d'identifier l'histoire qu'ils veulent que les données leur racontent.
Données
Ensuite, les analystes des données identifient les jeux de données appropriés qui les aideront à raconter l'histoire des données. Ils modifient les formats de données existants, nettoient les données, éliminent les valeurs aberrantes et effectuent une analyse approfondie. Après la préparation des données, ils planifient les différentes méthodes d'exploration visuelle.
Les visuels
Ensuite, les scientifiques des données sélectionnent les méthodes de visualisation les plus adaptées au partage de nouvelles informations. Ils créent des diagrammes et des tableaux mettant en valeur les points de données clés et simplifiant les jeux de données complexes. Ils réfléchissent à des moyens efficaces de présenter méthodiquement les données pour l'informatique décisionnelle.
Quelles sont les étapes du processus de visualisation de données ?
Il existe cinq étapes pour une visualisation efficace des données.
Définir l'objectif
Vous pouvez définir un objectif de visualisation des données en identifiant les questions auxquelles votre jeu de données existant peut potentiellement répondre. Un objectif clair permet de déterminer :
- Le type de données que vous utilisez
- Le type d'analyse que vous faites
- Le type de visuels que vous utilisez pour communiquer efficacement vos résultats
Par exemple, un détaillant peut chercher à comprendre quel type d'emballage de produit génère le plus de ventes.
Recueillir les données
La collecte de données implique l'identification de sources de données internes et externes. Il existe d'énormes jeux de données disponibles en ligne à l'achat et à l'utilisation. Votre entreprise peut également disposer d'archives de données existantes à des fins d'analyse. Par exemple, vous pouvez récupérer l'historique du volume des ventes, des campagnes marketing et des données d'emballage des produits pour trouver le meilleur emballage.
Nettoyer les données
Le nettoyage des données implique la suppression des données redondantes, l'exécution d'opérations mathématiques pour une analyse plus approfondie ou le filtrage et la conversion des données pour répondre aux critères de la question. Par exemple, vous pouvez supprimer les données de volume des ventes des mois de fêtes et après les campagnes marketing afin d'identifier les ventes moyennes par type d'emballage.
Sélectionner les visuels de données
Vous pouvez choisir parmi plusieurs types de graphiques différents pour une découverte visuelle efficace. Les relations entre les points de données et les informations que vous souhaitez communiquer détermineront les meilleures représentations graphiques. Par exemple, vous pouvez utiliser un graphique à barres pour représenter les ventes d'emballages par couleur au cours du dernier mois. Toutefois, un graphique circulaire peut être plus approprié pour montrer le pourcentage d'emballages colorés dans votre stock. Il existe deux principaux types de visualisations de données.
Visualisation statique
Une visualisation statique ne fournit qu'une seule vue d'un récit de données spécifique. Une infographie est un exemple de visualisation statique.
Visualisation interactive
La visualisation interactive permet aux utilisateurs d'interagir avec les graphiques et les diagrammes. Les utilisateurs peuvent modifier les variables dans les paramètres de visualisation, afin de trouver de nouvelles informations ou d'accéder à des informations plus détaillées. Les logiciels de visualisation de données incluent généralement un tableau de bord pour les interactions entre utilisateurs et système.
Création des visuels de données
Vous pouvez créer les visuels de données dont vous avez besoin à l'aide d'outils de visualisation de données. La plupart des outils importent votre jeu de données final et génèrent automatiquement les rapports requis. Voici quelques principes de conception pour une visualisation efficace des données :
- Attirez l'attention du public sur les détails importants en utilisant des tailles, des couleurs, des polices et des graphiques différents
- Fournissez un contexte aux données à l'aide d'indices visuels
- Choisissez les bonnes combinaisons de couleurs
- Utilisez des titres explicatifs pour fournir des informations clés au public et l'aider à se concentrer sur les bonnes questions
- Ajoutez des étiquettes et des numéros clairs
Quels sont les différents types de techniques de visualisation des données ?
Les diagrammes et les graphiques sont les plus répandus, mais vous pouvez utiliser plusieurs méthodes de visualisation des données différentes. Voici les cinq principaux types de méthodes de visualisation des données.
Visualisation temporelle des données
Les visualisations temporelles des données sont utilisées pour représenter des objets unidimensionnels linéaires, comme un graphique linéaire ou une frise chronologique. Par exemple, vous pouvez utiliser des graphiques linéaires afin de montrer les évolutions qui ont lieu en continu sur une période donnée. Plusieurs lignes du graphique linéaire montrent les variations de plusieurs facteurs au cours d'une même période.
Visualisation hiérarchique des données
La visualisation hiérarchique des données fait référence à un groupe ou à un ensemble d'éléments qui partagent des liens avec un élément parent. Vous pouvez utiliser ces arborescences de données pour afficher les clusters d'informations. Par exemple, vous pouvez afficher les quantités de données d'inventaire sous forme d'arborescence avec un nœud parent (vêtements) et des nœuds enfants (chemises, pantalons et chaussettes).
Visualisation de données en réseau
La visualisation de données en réseau est utile pour représenter la relation complexe entre différents types de données corrélées. Par exemple :
- Des nuages de points qui représentent les données sous forme de points sur un graphique
- Des graphiques à bulles qui ajoutent un troisième facteur de données au nuage de points
- Des nuages de mots qui représentent la fréquence d'un mot en utilisant des mots de différentes tailles
Visualisation multidimensionnelle des données
La visualisation multidimensionnelle des données représente au moins deux variables de données sous la forme d'une image 2D ou 3D unique. Les diagrammes à barres, les diagrammes à secteur et les graphiques à barres empilées sont des exemples répandus de ces visualisations. Par exemple, un diagramme à barres compare au moins deux facteurs de données et illustre les évolutions d'une variable au cours d'une durée. Les diagrammes à secteur représentent les parties d'un ensemble sous chaque catégorie.
Visualisation géospatiale des données
La visualisation géospatiale des données, comme les cartes thermiques, les cartes de densité ou les cartogrammes, représente les données par rapport à des emplacements réels. Par exemple, une visualisation de données illustre le nombre de clients qui visitent plusieurs branches d'un magasin de détail.
Quelles sont les bonnes pratiques de visualisation des données ?
Les bonnes pratiques de la visualisation des données assurent la clarté, l'exhaustivité et l'exactitude de vos rapports de données.
Éléments de conception
L'utilisation d'éléments de conception créatifs peut rendre la visualisation de vos données plus attrayante. Vous pouvez utiliser des couleurs, des ombres et des formes pour ajouter plus de détails au visuel. Vous pouvez par exemple utiliser des icônes en forme de gouttes d'eau pour représenter les valeurs de données d'un rapport sur la consommation d'eau.
Données exhaustives
L'utilisation d'un grand volume de données dans votre analyse peut améliorer l'exactitude de la visualisation des données. Un nombre plus important de données augmente la confiance et facilite la détection des valeurs aberrantes. Vous pouvez toujours inclure un rapport de synthèse des données ou une représentation consolidée des données pour obtenir un aperçu plus détaillé de la visualisation.
Comparaisons pertinentes
Les comparaisons contextualisent les données et renforcent votre observation. Elles rendent également les données plus exploitables. Par exemple, en affichant les données actuelles après le test d'une nouvelle idée aux côtés des données précédant le test, vous montrez à l'utilisateur comment était la situation et comment elle pourrait être.
Quels sont les défis relatifs à la visualisation de données ?
La visualisation des données présente quelques défis pouvant entraîner une représentation erronée des informations ou l'exagération de certains faits.
Simplification extrême des données
Les scientifiques des données doivent trouver un équilibre entre la compréhension et la communication des données. La simplification extrême des données peut entraîner une perte d'informations clés. Prenons l'exemple d'un rapport de données scientifiques sur les résultats académiques. Le rapport montre un diagramme à barres indiquant que les résultats académiques ont baissé et que l'utilisation des jeux vidéo par les étudiants a augmenté durant la dernière décennie. Le rapport conclut que l'utilisation des jeux vidéo a eu des conséquences négatives sur les résultats académiques. Cependant, la visualisation des données est simplifiée à l'extrême : elle ne prend pas en compte les données démographiques et plusieurs autres facteurs pouvant également affecter les résultats académiques.
Préjugés humains
Les préjugés humains ont des conséquences négatives sur la visualisation des données. L'équipe qui génère les rapports de données peut biaiser les résultats en présélectionnant des données qui correspondent à ses intérêts personnels. Même si les outils de visualisation de données sont plus précis, l'équipe les utilisant peut inconsciemment introduire des biais via une sélection et un nettoyage des données partiaux. Ainsi, il est important d'inclure des équipes et des opinions diversifiées dans vos efforts de visualisation des données.
Exagération
Vous pouvez visualiser des données sans rapport pour créer des corrélations inexistantes. Les acteurs malveillants peuvent utiliser une telle visualisation inexacte des données afin de justifier des comportements nocifs ou une mauvaise prise de décisions. Prenons l'exemple d'une équipe qui dépense trop pour les équipements de fabrication afin de soutenir un fournisseur ayant un lien familial. Cette équipe justifie ensuite les achats en utilisant les rapports de visualisation de données qui mettent en avant l'amélioration de la sécurité des travailleurs après l'installation des nouveaux équipements. Cependant, plusieurs facteurs ont contribué à la sécurité des travailleurs et n'avaient rien à voir avec les nouveaux équipements.
À quoi devez-vous prêter attention lors de la sélection d'un logiciel de visualisation des données ?
Il existe plusieurs outils de visualisation des données gratuits et payants, et vos exigences définissent le meilleur choix.
Prise en charge de l'infrastructure
Votre logiciel de visualisation des données doit s'intégrer à votre infrastructure informatique et à vos bases de données existantes. Il doit également prendre en charge plusieurs sources de données tierces, afin que vous puissiez importer directement les données externes si nécessaire.
Création de rapports interactifs
Les rapports interactifs améliorent l'analyse du big data et aident les utilisateurs sans formation technique à détecter les tendances. Ils peuvent filtrer, trier ou déplacer des variables de données dans un diagramme interactif tout en traçant des valeurs de données. Ils ne doivent pas dépendre de votre équipe technique à chaque fois que des modifications sont suggérées ou requises.
Sécurité
Les outils de visualisation des données peuvent créer des vulnérabilités supplémentaires dans votre système d'informatique décisionnelle. Ils doivent être dotés de fonctions de sécurité robustes qui limitent l'accès aux utilisateurs et aux rôles non autorisés.
Capacité de mise à l’échelle
Nous vous recommandons des outils de visualisation du big data pouvant gérer facilement de grands jeux de données. Ils doivent également être dotés de fonctionnalités de machine learning (ML) et d'intelligence artificielle (IA) afin d'automatiser les tâches de visualisation des données à grande échelle.
Comment AWS peut-il aider en matière de visualisation des données ?
AWS possède deux outils principaux de visualisation de données que vous pouvez utiliser afin de générer des rapports détaillés sur tous types de données.
Amazon Managed Grafana
Amazon Managed Grafana est un service entièrement géré pour Grafana open source, une plateforme populaire d'analytique open source pour l'interrogation, la visualisation et la compréhension de vos métriques, quel que soit leur emplacement de stockage. Amazon Managed Grafana s'intègre nativement aux sources de données AWS sur votre compte AWS. Vous pouvez choisir parmi plusieurs visualisations préconfigurées pour commencer rapidement à analyser les métriques, les journaux et les suivis sans avoir à créer complètement de tableau de bord.
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight est un service d'informatique décisionnelle sans serveur et natif cloud qui fournit des visuels de données, des tableaux de bord interactifs et une analytique de données, alimentés par le ML. Vous pouvez l'utiliser pour détecter des informations cachées dans vos données, générer des prédictions précises et débloquer de nouvelles opportunités de monétisation. QuickSight utilise le ML pour générer des réponses précises aux questions en langage naturel sur les données.
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