Le fait de savoir maîtriser les données est prépondérant pour le bon fonctionnement d’une entreprise ou d’une entité. Non seulement ces dernières permettent de déceler les problèmes dans les différents systèmes, mais facilitent également la mise en relief des solutions. Outre la détection des failles au sein d’une organisation, la maîtrise des données forme également un réel appui dans la prise des décisions.
Effectivement, la valorisation des données simplifie l’instauration d’un bon processus de fonctionnement ou d’une politique d’utilisation rentable. Dans le domaine du marketing, par exemple, ceci permet l’observation des évolutions du marché ainsi que la détermination constante des besoins des clients. Toutefois, beaucoup de personnes sont réticentes à l’analyse des données de l’entreprise. Pour ce faire, ladite entreprise doit de faire usage des concepts, comme le data visualisation.
La data visualisation : c’est quoi exactement ?
La première utilisation de la data visualisation remonte au 18e siècle. Depuis, le concept a contribué dans la simplification de l’interprétation des données complexes. Pour ce faire, différents composants visuels sont utilisés. Il s’agit entre autres des graphiques, des tableaux, des cartes et des tableaux de bord. Récemment, des mises à jour se sont opérées dans ce processus d’analyse de données. Comme c’est le cas des bibliothèques JavaScript, notamment les lignes, les barres d’erreurs ou encore les splines. L’objectif principal du concept est d’utiliser des dispositions de visuels clairs et simples pour la représentation des données de l’entreprise.
Toutefois, il est courant de s’apercevoir des confusions de termes entre la data visualisation et l’information visualisation. Certes, les 2 concepts font partie des outils de reporting les plus puissants et sont liés. Cependant, l’information visualisation est comprise dans la data visualisation. Effectivement, l’information visualisation met en valeur les données importantes en se servant de l’infographie. Or, l’infographie fait partie des outils utilisés de la data visualisation.
Les fonctions de la data visualisation
Il convient de souligner que la data visualisation ne constitue pas réellement une aide à la prise de décision. Elle est surtout une méthode de représentation graphique des données brutes pour faciliter les prises de décisions. Le business intelligence contracté en BI connue également sous le terme français informatique décisionnelle, lui est le concept à utiliser pour ce processus de détermination de choix. Comme le data visualisation, ce concept dispose également de nombreux outils notamment la Microsoft Power BI, l’Oracle BI et le MicroStategy. Il est à noter que ces listes ne sont pas encore exhaustives. Par ailleurs, l’avantage avec cette stratégie est qu’il est possible de le combiner avec le logiciel Excel.
Pour ce qui des objectifs de la data visualisation, elle a été créée dans le but de répondre aux différentes questions liées à la prise de décision. Le défi des spécialistes de la visualisation de donnée quant à eux est de trouver les paternes et les graphiques adéquats pour bien raconter l’histoire des données de l’entreprise en question. En ce qui concerne ses fonctions, la data visualisation est chargée en premier lieu de stocker les informations générées par les entreprises dans le cadre de leur activité, pour ensuite les analyser et les communiquer à toutes les parties prenantes de ladite organisation.
Les champs d’applications de la data visualisation
Évidemment, il est possible d’utiliser la data visualisation dans tous les secteurs d’activités. Seulement, les outils à utiliser doivent être minutieusement choisis pour assurer une bonne communication. En guise d’exemple, les cartes géographiques doivent être utilisées lors de la représentation des interactions spatiales. De même, les différents graphiques conviennent mieux pour l’illustration de nombreux chiffres bruts. Les graphiques en lignes fonctionnent par exemple dans la représentation de la variation des quantités d’un paramètre donnée pendant des périodes de temps différents. Le nombre de ventes est en revanche beaucoup plus clair avec des graphes surface plane.
