Data Visualisation : 4 étapes pour bien débuter

La data visualisation (dataviz) permet de représenter de façon visuelle des données complexes, afin de faciliter la compréhension et la prise de décision. Alors par où commencer pour produire sa première visualisation de données ?
Voici 4 étapes à suivre pour bien débuter en data visualisation et ensuite aller jusqu’au data storytelling, l’art de faire parler les données.

1^ère étape : définir le contexte et l’audience de votre data visualisation

Avant de parler des outils et choix graphiques pour créer une data visualisation, la première étape du projet est de clarifier son contexte et son audience. Vous n’utiliserez pas les mêmes données et le même type de design pour présenter des informations en réunion interne d’équipe, ou convaincre des décideurs d’investir dans un projet, ou encore sensibiliser le grand public à des enjeux complexes.

Plus largement, la data visualisation peut aider les entreprises à tirer de la valeur de l’explosion du volume des données, avec la démocratisation de l’analyse de données. Car une bonne data visualisation va permettre de partager et expliquer de façon simple les enseignements d’analyses complexes. Et ainsi détecter de nouvelles opportunités d’affaires ou encore construire des tableaux de bord pour mieux piloter l’entreprise.

2^ème étape : choisir ses données

Il est recommandé de partir de vos données, pour explorer les nombreux formats de data visualisation et diagrammes qui les mettront le mieux en valeur. Il existe en effet de nombreux formats de data visualisation, et il n’est pas toujours facile de savoir lequel choisir.

Même si de nombreux formats de diagrammes ont été imaginés (nuages de points, graphiques en pyramides, cartes proportionnelles… ), les trois diagrammes les plus connus et (sur)utilisés restent la série chronologique de données, l'histogramme (Graphiques à barres) et le diagramme circulaire (le fameux « camembert » ou « pie chart »), alors qu’ils ne sont pas toujours les plus lisibles.

D’autres diagrammes sont plus adaptés pour présenter des données chiffrées, des catégories, un mélange de données et catégories, de cartographies, des diagrammes réseaux (bien connus en gestion de projet) ou encore des diagrammes chronologiques. Et il est même possible de combiner différents formats pour créer le vôtre.

Pour vous aider à faire le bon choix de data visualisation en fonction du type de données, vous pouvez utiliser l’arbre de décision « From Data to Viz ». Cet outil en ligne gratuit est en fait lui-même une data visualisation, puisqu’il aide à la prise de décision en représentant les choix possibles sous la forme graphique d’un arbre, symbolisé, dont chaque branche amène à un choix différent.

3^ème étape : affiner le choix du format de la data visualisation selon votre besoin

Vous pouvez aussi affiner votre choix en fonction de votre besoin, l’objectif de votre data visualisation. En répondant à cette simple question : « que voulez-vous montrer avec vos données » ?

C’est l’approche de la méthode « Extreme presentation », imaginée par des spécialistes du marketing et de la présentation de données complexes. La méthode présente 4 choix possibles (avec à nouveau un arbre de décision bien pratique). Plusieurs options graphiques sont possibles si vous voulez montrer une comparaison de données, ou une mise en relations (avec des connexions ou corrélation), une composition (les parties d’un tout et leur évolution), ou encore une distribution de données (avec les cas particuliers et les tendances).

Vous pouvez aussi explorer l’Appsource de Microsoft qui propose une abondante bibliothèque de visualisations de données, testées et approuvées par l’éditeur pour s’intégrer dans son outil de Business Intelligence « Power BI ». Et les principales solutions de BI vous guideront pour trouver la bonne représentation visuelle de sujets complexes.

4^ème étape : adapter le design de la data visualisation à l’expérience utilisateur, y compris en mobilité

                                                                          Photo by Adeolu Eletu on Unsplash

Une data visualisation efficace doit être simple et accessible, y compris en condition de mobilité, sur téléphone ou tablette. En plus des efforts de design pour produire des infographies dynamiques visuellement « attractives », il est donc aussi nécessaire de penser au design de l’expérience utilisateur (UX design). Par exemple pour comprendre quel volume d’information et quelle taille de visuels sont consultables sur un plus petit écran.

Vous trouverez des inspirations sur des sites de design graphique, comme Dataviz project, qui proposent une sélection de graphismes lisibles & attractifs. Nos équipes développent aussi ce type de data visualisations en alliant la connaissance des enjeux data et la maîtrise des pratiques actuelles du design.

En conclusion :

Pour créer vos data visualisations vous devrez en amont vous poser les bonnes questions sur le type de données dont vous disposez et le message qu’elles peuvent faire passer.

Si vous souhaitez en savoir plus sur nos solutions de Data Visualisation et de data storytelling, contactez-nous ici.