Bien qu’elles soient aujourd’hui considérées comme l’un des plus gros atouts pour une entreprise, les données à elles seules ne valent rien sans les technologies pour les exploiter, les organiser et les analyser.
Autrement dit, la valeur des données ne réside pas dans chaque octet mais dans les résultats et les informations que l’on peut en tirer. Plus vos données sont volumineuses, plus cela se confirme.
De ce fait, de plus en plus de solutions de Business Intelligence (BI) voient le jour. Elles permettent de collecter toutes sortes de données et de répondre aux besoins de reporting des différents métiers. Pour des raisons pratiques, il est préférable d’utiliser un seul outil de BI afin de fournir la vision la plus complète possible des performances de l’entreprise.
Mais quels outils donneront aux dirigeants les informations nécessaires à la prise de décisions ? Que doit faire une entreprise pour tirer le meilleur des données qu’elle accumule ?
C’est ce que nous allons voir dans cet article.
Data Analytics ou Data Visualisation?
La Data Analytics (analyse des données) a fait ses preuves à maintes reprises en aidant les entreprises à examiner des ensembles de données (structurées et non structurées) et à en extraire les bonnes informations afin que les responsables métier prennent les meilleures décisions à l’instant T.
L’analyse peut être prescriptive, prédictive, diagnostique et/ou descriptive pour produire des informations, observer des tendances, comparer des mesures, etc.
Mais rappelons que les données telles quelles ne sont pas d’une grande utilité. Les jeux de données sont généralement composés de nombreuses colonnes et d’un nombre infini de lignes alphanumériques, rendant leur analyse quasi impossible.
D’ailleurs, l’analyse traditionnelle des données n’est pas suffisante pour les entreprises souhaitant faire face à la concurrence. Pour approfondir et préciser l’analyse des données, il faut les outils permettant permettant d’interagir avec elles et de les filtrer.
Il s’agit d’outils de data visualisation.
Les raisons pour lesquelles l’analyse de données seule ne suffit pas sont assez simples.
La Data Analytics aide les entreprises à comprendre les données qu’elles ont recueillies. Plus précisément, elle les aide à prendre connaissance des indicateurs de performance clés (KPI) qui ont le plus d’impact sur l’entreprise. L’analyse fournit une image plus claire des performances globales de l’entreprise qui préoccupent le plus les décisionnaires.
La Data Visualisation permet de communiquer les informations précisément et brièvement dans un format que nous pouvons assimiler très rapidement. Les données ne sont pas modifiées par la visualisation, aucune analyse supplémentaire n’est effectuée. Il s’agit bien d’un outil complémentaire à l’analyse de données.
Par exemple, les tables en deux dimensions, type tableurs Excel, sont indigestes. L’esprit a tendance à ignorer une grande partie des informations présentes. Nous recherchons par réflexe les valeurs les plus élevées et les plus basses, passons à côté des données intermédiaires. La visualisation des données met à plat toutes les informations et nous permet d’analyser les informations dans leur ensemble.
Rendez vos données plus accessibles aux utilisateurs
La data visualisation représente les résultats de requêtes et de calculs et les transpose dans un format plus dynamique et compréhensible par les utilisateurs.
Dans de nombreux cas, la data visualisation permet une interaction en temps réel avec les données, ce qui permet aux utilisateurs d’explorer les moindres détails d’un graphique directement depuis différentes interfaces, web ou mobile.
Cette interaction permet aux intervenants de sélectionner différents ensembles de données, de visualiser les résultats en appliquant différents filtres et d’affiner leur vision des données pour répondre aux questions spécifiques qu’ils se posent.
En fonction du type de données et du KPI que nous souhaitons construire, la représentation graphique peut varier : tableaux croisés dynamiques pour les KPIs financiers, des cartes interactives pour visualiser des données géographiques, des jauges pour comparer les résultats réalisés aux objectifs fixés, etc. Elles peuvent souvent révéler des schémas, des tendances et des corrélations qui, autrement, passeraient facilement inaperçues.
Grâce à la data visualisation et aux indicateurs de performance, les utilisateurs peuvent plus facilement déterminer les actions à mener en priorité pour atteindre leurs objectifs.
7 raisons d’utiliser des outils de data visualisation
Il y a sept raisons principales d’utiliser des outils de data visualisation pour présenter les résultats de l’analyse des données :
- Absorber de grandes quantités de données
- Simplifier les rapports
- Comparer et nuancer les métriques
- Révéler les tendances, les modèles et les insights des entreprises
- Soulever des questions qui, autrement, nous auraient échappées
- Expérimenter différents scénarii
Créer de visualisations interactives permet aussi d’augmenter l’engagement des utilisateurs autour de vos données. Naturellement, ils développeront le réflexe de se référer à vos données pour prendre la moindre décision.
Principes d’une visualisation efficace des données
Les outils de BI les plus efficaces amènent les gens à réfléchir sur la signification des données qu’ils regardent, et rien d’autre. Une utilisation efficace des outils de data visualisation comme les tableaux de bord permet de mieux communiquer certaines informations.
La mise en œuvre 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 également être clair, concis, et compris par l’ensemble de ses utilisateurs.
Lire : Design de tableaux de bord, bonnes pratiques et exemples
Dataviz et Data Analytics, une combinaison puissante au service de votre croissance
L’analyse et la visualisation de données sont des éléments de BI essentiels pour exploiter tout le potentiel des données d’une organisation. En les combinant, ces outils deviennent de véritables armes au service des décisionnaires.
Mais la qualité de la visualisation des données dépend de la qualité et de l’intégrité de l’analyse dont elle découle. Des modèles de données médiocres, ou des données incomplètes – même si elles sont bien présentées visuellement – ne serviront à personne.
D’un autre côté, des analyses de données propres, sophistiquées et approfondies peuvent fournir les matières premières nécessaires à la création d’outils de visualisation de données influents tels que des tableaux de bord, afin de donner aux décideurs les informations dont ils ont besoin pour mener à bien leurs activités.
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