Qu’est-ce que la visualisation de données ? Présentation des données pour la prise de décision

Définition de la visualisation des données

La visualisation des données est la présentation des données dans un format graphique tel qu’un tracé, un graphique ou une carte pour permettre aux décideurs de voir et de comprendre plus facilement les tendances, les valeurs aberrantes et les modèles dans les données.

Les cartes et les graphiques ont été parmi les premières formes de visualisation de données. L’un des premiers exemples les plus connus de visualisation de données était une carte des flux créée par l’ingénieur civil français Charles Joseph Minard en 1869 pour aider à comprendre ce que les troupes de Napoléon ont subi lors de la désastreuse campagne de Russie de 1812. La carte utilisait deux dimensions pour représenter le nombre de troupes, la distance, la température, la latitude et la longitude, la direction du voyage et l’emplacement par rapport à des dates spécifiques.

Aujourd’hui, la visualisation des données englobe toutes les manières de présenter visuellement les données, des tableaux de bord aux rapports, en passant par les graphiques statistiques, les cartes thermiques, les tracés, les infographies, etc.

Quelle est la valeur commerciale de la visualisation des données ?

La visualisation des données aide les gens à analyser les données, en particulier les gros volumes de données, rapidement et efficacement.

En fournissant des représentations visuelles faciles à comprendre des données, il aide les employés à prendre des décisions plus éclairées sur la base de ces données. La présentation des données sous forme visuelle peut faciliter leur compréhension et permettre aux utilisateurs d’obtenir des informations plus rapidement. Les visualisations peuvent également faciliter la communication de ces informations et voir comment les variables indépendantes sont liées les unes aux autres. Cela peut vous aider à voir les tendances, à comprendre la fréquence des événements et à suivre les liens entre les opérations et les performances, par exemple.

Les principaux avantages de la visualisation des données incluent :

• Libérer la valeur du Big Data en permettant aux utilisateurs d’absorber de grandes quantités de données en un coup d’œil
• Accélérer la prise de décision en donnant accès à des informations en temps réel et à la demande
• Identifier rapidement les erreurs et les inexactitudes dans les données

Quels sont les types de visualisation de données ?

Il existe une myriade de façons de visualiser les données, mais l’agence de conception de données L’agence Datalabs divise la visualisation des données en deux catégories de base :

• Exploration: Les visualisations d’exploration vous aident à comprendre ce que les données vous disent.
• Explication: Les visualisations d’explication racontent une histoire à un public à l’aide de données.

Il est essentiel de comprendre laquelle de ces deux fins une visualisation donnée est destinée à atteindre. La Catalogue de visualisation de donnéesun projet développé par le designer indépendant Severino Ribecca, est une bibliothèque de différents types de visualisation d’informations.

Certains des types de visualisations spécifiques les plus courants incluent :

Zone 2D : Il s’agit généralement de visualisations géospatiales. Par exemple, cartogrammes utiliser des distorsions de cartes pour transmettre des informations telles que la population ou le temps de trajet. Choroplèthes utiliser des nuances ou des motifs sur une carte pour représenter une variable statistique, telle que la densité de population par état.

Temporel: Ce sont des visualisations linéaires unidimensionnelles qui ont une heure de début et de fin. Les exemples incluent une série chronologique, qui présente des données telles que les visites de sites Web par jour ou par mois, et des diagrammes de Gantt, qui illustrent les calendriers de projet.

Multidimensionnel: Ces visualisations courantes présentent des données avec deux dimensions ou plus. Les exemples incluent les diagrammes circulaires, les histogrammes et les nuages ​​de points.

Hiérarchique : Ces visualisations montrent comment les groupes sont liés les uns aux autres. Diagrammes en arbre sont un exemple de visualisation hiérarchique qui montre comment des groupes plus grands englobent des ensembles de groupes plus petits.

Réseau: Les visualisations de réseau montrent comment les ensembles de données sont liés les uns aux autres dans un réseau. Un exemple est un diagramme nœud-lien, également connu sous le nom de graphique de réseauqui utilise des nœuds et des lignes de liaison pour montrer comment les éléments sont interconnectés.

Quels sont quelques exemples de visualisation de données ?

Tableau a collecté ce qu’il considère être 10 des meilleurs exemples de visualisation de données. Le numéro un sur la liste de Tableau est la carte de Minard de la marche de Napoléon vers Moscou, mentionnée ci-dessus. D’autres exemples importants incluent:

• Une carte à points créée par le médecin anglais John Snow en 1854 pour comprendre l’épidémie de choléra à Londres cette année-là. La carte utilisait des graphiques à barres sur les pâtés de maisons pour indiquer les décès dus au choléra dans chaque ménage d’un quartier de Londres. La carte a montré que les ménages les plus touchés puisaient tous de l’eau dans le même puits, ce qui a finalement conduit à l’idée que les puits contaminés par les eaux usées avaient provoqué l’épidémie.
• Une pyramide animée de répartition démographique par âge et sexe créée par le Pew Research Center dans le cadre de son projet The Next Americapublié en 2014. Le projet est rempli de visualisations de données innovantes. Celui-ci montre comment la démographie de la population a changé depuis les années 1950, avec une pyramide de nombreux jeunes en bas et très peu de personnes âgées en haut dans les années 1950 à une forme rectangulaire en 2060.
• Une collection de quatre visualisations par Hanah Anderson et Matt Daniels de The Pudding qui illustrent la disparité entre les sexes dans la culture pop en décomposant les scénarios de 2 000 films et en comptabilisant les lignes de dialogue parlées pour les personnages masculins et féminins. Les visualisations incluent une ventilation des films Disney, la vue d’ensemble de 2 000 scripts, une barre de dégradé avec laquelle les utilisateurs peuvent rechercher des films spécifiques et une représentation des biais d’âge montrés envers les rôles masculins et féminins.

Les logiciels de visualisation de données englobent de nombreuses applications, outils et scripts. Ils fournissent aux concepteurs les outils dont ils ont besoin pour créer des représentations visuelles de grands ensembles de données. Certains des plus populaires incluent les suivants :

Dom : Domo est une société de logiciels cloud spécialisée dans les outils de business intelligence et la visualisation de données. Il se concentre sur les tableaux de bord déployés par les utilisateurs professionnels et la facilité d’utilisation, ce qui en fait un bon choix pour les petites entreprises qui cherchent à créer des applications personnalisées.

Dundas BI : Dundas BI est une plateforme de BI pour visualiser les données, créer et partager des tableaux de bord et des rapports, et intégrer des analyses.

Infogramme : Infogram est un outil de visualisation par glisser-déposer permettant de créer des visualisations pour les rapports marketing, les infographies, les publications sur les réseaux sociaux, les tableaux de bord, etc. Sa facilité d’utilisation en fait également une bonne option pour les non-concepteurs.

Klipfolio : Klipfolio est conçu pour permettre aux utilisateurs d’accéder et de combiner les données de centaines de services sans écrire de code. Il exploite des métriques instantanées prédéfinies et organisées et un puissant modélisateur de données, ce qui en fait un bon outil pour créer des tableaux de bord personnalisés.

Observateur : Faisant désormais partie de Google Cloud, Looker dispose d’un marché de plug-ins avec un répertoire de différents types de visualisations et de blocs analytiques prédéfinis. Il dispose également d’une interface glisser-déposer.

Microsoft Power BI : Microsoft Power BI est une plateforme de Business Intelligence intégrée à Microsoft Office. Il dispose d’une interface facile à utiliser pour créer des tableaux de bord et des rapports. Il est très similaire à Excel, donc les compétences Excel sont bien transférées. Il dispose également d’une application mobile.

Qlik : Qlik Sense de Qlik propose un moteur de données « associatif » pour étudier les données et des recommandations basées sur l’IA pour les visualisations. Il continue de développer son architecture ouverte et ses capacités multicloud.

sixième sens: Sisense est une plate-forme d’analyse de bout en bout, mieux connue pour l’analyse intégrée. De nombreux clients l’utilisent sous une forme OEM.

Tableau: L’une des plates-formes de visualisation de données les plus populaires sur le marché, Tableau est une plate-forme qui prend en charge l’accès, la préparation, l’analyse et la présentation des données. Il est disponible dans une variété d’options, y compris une application de bureau, un serveur et des versions en ligne hébergées, ainsi qu’une version publique gratuite. Tableau a une courbe d’apprentissage abrupte mais est excellent pour créer des graphiques interactifs.

Certifications en visualisation de données

Les compétences en visualisation de données sont très demandées. Les personnes possédant la bonne combinaison d’expérience et de compétences peuvent exiger des salaires élevés. Les certifications peuvent aider.

Certaines des certifications populaires incluent les suivantes :

Emplois et salaires en visualisation de données

Voici quelques-uns des titres d’emploi les plus populaires liés à la visualisation de données et le salaire moyen pour chaque poste, selon les données de Échelle salariale.

• Analyste de données : 64 000 $
• Scientifique des données : 98 000 $
• Spécialiste en visualisation de données : 76 000 $
• Analyste de données principal : 88 000 $
• Scientifique principal des données : 112 000 $
• Analyste BI : 65 000 $
• Spécialiste de l’analytique : 71 000 $
• Analyste de données marketing : 61 000 $