Bien qu’elles soient aujourd’hui consid\u00e9r\u00e9es comme l’un des plus gros atouts pour une entreprise, les donn\u00e9es \u00e0 elles seules ne valent rien sans les technologies pour les exploiter, les organiser et les analyser. <\/p>\n\n\n\n
Autrement dit, la valeur des donn\u00e9es ne r\u00e9side pas dans chaque octet mais dans les r\u00e9sultats et les informations que l’on peut en tirer. Plus vos donn\u00e9es sont volumineuses, plus cela se confirme.<\/p>\n\n\n\n
De ce fait, de plus en plus de solutions de Business Intelligence (BI)<\/a><\/strong> voient le jour. Elles permettent de collecter toutes sortes de donn\u00e9es et de r\u00e9pondre aux besoins de reporting des diff\u00e9rents m\u00e9tiers. Pour des raisons pratiques, il est pr\u00e9f\u00e9rable d’utiliser un seul outil de BI afin de fournir la vision la plus compl\u00e8te possible des performances de l’entreprise.<\/p>\n\n\n\n Mais quels outils donneront aux dirigeants les informations n\u00e9cessaires \u00e0 la prise de d\u00e9cisions ? Que doit faire une entreprise pour tirer le meilleur des donn\u00e9es qu’elle accumule ?<\/p>\n\n\n\n C’est ce que nous allons voir dans cet article.<\/p>\n\n\n\n La Data Analytics<\/strong> (analyse des donn\u00e9es) a fait ses preuves \u00e0 maintes reprises en aidant les entreprises \u00e0 examiner des ensembles de donn\u00e9es (structur\u00e9es et non structur\u00e9es) et \u00e0 en extraire les bonnes informations afin que les responsables m\u00e9tier prennent les meilleures d\u00e9cisions \u00e0 l’instant T. <\/p>\n\n\n\n L’analyse peut \u00eatre prescriptive, pr\u00e9dictive, diagnostique et\/ou descriptive pour produire des informations, observer des tendances, comparer des mesures, etc.<\/p>\n\n\n\n Mais rappelons que les donn\u00e9es telles quelles ne sont pas d’une grande utilit\u00e9. Les jeux de donn\u00e9es sont g\u00e9n\u00e9ralement compos\u00e9s de nombreuses colonnes et d’un nombre infini de lignes alphanum\u00e9riques, rendant leur analyse quasi impossible. <\/p>\n\n\n\n D’ailleurs, l’analyse traditionnelle des donn\u00e9es n’est pas suffisante pour les entreprises souhaitant faire face \u00e0 la concurrence. Pour approfondir et pr\u00e9ciser l’analyse des donn\u00e9es, il faut les outils permettant permettant d’interagir avec elles et de les filtrer. <\/p>\n\n\n\n Il s\u2019agit d\u2019outils de data visualisation<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Les raisons pour lesquelles l’analyse de donn\u00e9es seule ne suffit pas sont assez simples. <\/p>\n\n\n\n La Data Analytics aide les entreprises \u00e0 comprendre les donn\u00e9es qu’elles ont recueillies. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, elle les aide \u00e0 prendre connaissance des indicateurs de performance cl\u00e9s (KPI) qui ont le plus d’impact sur l’entreprise. L\u2019analyse fournit une image plus claire des performances globales de l’entreprise qui pr\u00e9occupent le plus les d\u00e9cisionnaires. <\/p>\n\n\n\n La Data Visualisation permet de communiquer les informations pr\u00e9cis\u00e9ment et bri\u00e8vement dans un format que nous pouvons assimiler tr\u00e8s rapidement. Les donn\u00e9es ne sont pas modifi\u00e9es par la visualisation, aucune analyse suppl\u00e9mentaire n’est effectu\u00e9e. Il s’agit bien d’un outil compl\u00e9mentaire \u00e0 l’analyse de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n Par exemple, les tables en deux dimensions, type tableurs Excel, sont indigestes. L’esprit a tendance \u00e0 ignorer une grande partie des informations pr\u00e9sentes. Nous recherchons par r\u00e9flexe les valeurs les plus \u00e9lev\u00e9es et les plus basses, passons \u00e0 c\u00f4t\u00e9 des donn\u00e9es interm\u00e9diaires. La visualisation des donn\u00e9es met \u00e0 plat toutes les informations et nous permet d’analyser les informations dans leur ensemble.<\/p>\n\n\n\n La data visualisation repr\u00e9sente les r\u00e9sultats de requ\u00eates et de calculs et les transpose dans un format plus dynamique et compr\u00e9hensible par les utilisateurs.<\/p>\n\n\n\n Dans de nombreux cas, la data visualisation permet une interaction en temps r\u00e9el avec les donn\u00e9es, ce qui permet aux utilisateurs d’explorer les moindres d\u00e9tails d’un graphique directement depuis diff\u00e9rentes interfaces, web ou mobile. <\/p>\n\n\n\n Cette interaction permet aux intervenants de s\u00e9lectionner diff\u00e9rents ensembles de donn\u00e9es, de visualiser les r\u00e9sultats en appliquant diff\u00e9rents filtres et d’affiner leur vision des donn\u00e9es pour r\u00e9pondre aux questions sp\u00e9cifiques qu’ils se posent.<\/p>\n\n\n\n En fonction du type de donn\u00e9es et du KPI que nous souhaitons construire, la repr\u00e9sentation graphique peut varier : tableaux crois\u00e9s dynamiques pour les KPIs financiers, des cartes interactives pour visualiser des donn\u00e9es g\u00e9ographiques, des jauges pour comparer les r\u00e9sultats r\u00e9alis\u00e9s aux objectifs fix\u00e9s, etc. Elles peuvent souvent r\u00e9v\u00e9ler des sch\u00e9mas, des tendances et des corr\u00e9lations qui, autrement, passeraient facilement inaper\u00e7ues. <\/p>\n\n\n\n Gr\u00e2ce \u00e0 la data visualisation et aux indicateurs de performance, les utilisateurs peuvent plus facilement d\u00e9terminer les actions \u00e0 mener en priorit\u00e9 pour atteindre leurs objectifs.<\/p>\n\n\n\n Il y a sept raisons principales d’utiliser des outils de data visualisation pour pr\u00e9senter les r\u00e9sultats de l’analyse des donn\u00e9es :<\/p>\n\n\n\n Cr\u00e9er de visualisations interactives permet aussi d’augmenter l’engagement des utilisateurs autour de vos donn\u00e9es. Naturellement, ils d\u00e9velopperont le r\u00e9flexe de se r\u00e9f\u00e9rer \u00e0 vos donn\u00e9es pour prendre la moindre d\u00e9cision. <\/p>\n\n\n\n Les outils de BI les plus efficaces am\u00e8nent les gens \u00e0 r\u00e9fl\u00e9chir sur la signification des donn\u00e9es qu’ils regardent, et rien d’autre. Une utilisation efficace des outils de data visualisation comme les tableaux de bord<\/a> permet de mieux communiquer certaines informations.<\/p>\n\n\n\n La mise en \u0153uvre d’un outil de data visualisation efficace commence par l’identification du public et la clarification des objectifs de la visualisation. Un bon tableau de bord doit \u00e9galement \u00eatre clair, concis, et compris par l’ensemble de ses utilisateurs. <\/p>\n\n\n\nData Analytics ou Data Visualisation?<\/h2>\n\n\n\n
Rendez vos donn\u00e9es plus accessibles aux utilisateurs<\/h2>\n\n\n\n
7 raisons d’utiliser des outils de data visualisation<\/h2>\n\n\n\n
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Principes d’une visualisation efficace des donn\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n