La visualisation de données désigne la représentation graphique d’informations et de données. Les outils de visualisation sont devenus indispensables pour analyser de gros volumes d’informations, notamment sur l’environnement externe, et ainsi prendre des décisions en s’appuyant sur les données factuelles. Il est cependant nécessaire de disposer de données pertinentes, fiables et actualisées pour fournir une réprésentation juste et utile aux décideurs. Découvrez comment un tableau de bord interactif peut faciliter l’analyse de votre environnement.

De nombreuses technologies et logiciels intuitifs facilitent ce travail d’analyse et de prise de décision en se basant sur les données factuelles. À l’aide d’éléments visuels comme les graphiques et les cartes, les outils de visualisation de données permettent de voir et de comprendre facilement des tendances ou des valeurs inhabituelles dans les données. Cependant, la représentation visuelle est souvent focalisée sur les données internes et la visualisation de l’environnement externe est encore largement sous-exploitée, souvent par manque de données structurées et fiables. C’est donc en travaillant sur la qualité des données que les entreprises peuvent construire un puissant outil d’aide à la décision stratégique.

Quel périmètre visualiser ? données internes ou données externes ?

Les informations quantitatives communes mesurées par les entreprises sont le plus souvent des données internes : unités ou produits vendus, revenus par trimestre, dépenses par département, statistiques des employés, etc… L’accent est souvent mis sur les métriques de performance, les tableaux de bord de données et les indicateurs clés de performance (KPI).

Pourtant, la visualisation des données externes relatives à l’environnement de l’entreprise est encore largement sous-exploitée, même dans les grandes entreprises. La principale raison est que les données externes sont souvent mal structurées et donc peu exploitables pour l’analyse quantitative.

Les visualisations de données externes les plus courantes sont celles relatives aux clients et marchés (données généralement issues d’un traitement interne) ou à l’engagement sur les médias sociaux (l’analyse est souvent limitée aux comptes de l’entreprise et non à ses concurrents et autres acteurs du marché).

Quels types de données : données brutes ou données qualifiées ?

On distingue 2 types de données externes qui peuvent être exploitées et visualisées :

Les données “brutes”, structurées, issues de sources identifiées comme fiables ont l’avantage de porter un caractère objectif et concret sur une situation. Ces données peuvent être issues du scraping (extraction automatisée de données du web) ou d’API externes (médias sociaux, traffic web, services de données de marchés, etc…). La Dataviz permet d’exploiter de gros volumes de données et de rendre son usage opérationnel, notamment grâce à une analyse en quasi temps réel et par le côté dynamique. Cependant les biais inclus dans les datasets se retrouvent au niveau de la visualisation.

La donnée qualitative, validée, “digérée”, contextualisée par un analyste. Le filtre humain peut apporter un biais dans l’analyse d’une situation, par la selection de telle ou telle information, des choix de catégorisation, d’évaluation, des métadonnées associées. En revanche, la qualité de l’information est plus pertinente pour l’entreprise, justement par le travail de selection, de qualification. La visualisation de ces informations permet donc d’analyser une situation spécifique du point de vue particulier de l’entreprise. Par exemple, la réprésentation graphique de scenarios, selon leur impact économique (positif ou négatif) et leur probabilité d’ocurrence, facilite la priorisation et le partage de point de vue avec les différentes équipes, permettant ainsi de construire une vision partagée de la situation.

Visualisation de données brutes   Influenceurs Européens par budget, subventions, thèmes…		Visualisation de données qualifiées   Informations capturées par marché, companie, région…

Les difficultés de la visualisation : un outil d’analyse puissant mais subtil

La visualisation de données multicritères permet également de détecter des anomalies, des erreurs, ou au contraire des “surprises” plus facilement détectables. La qualité est données est donc fondammentale pour une analyse pertinente. Or, la donnée est toujours associée à un fournisseur de données, qui structure l’information pour la rendre exploitable. Il est donc très important de verifier en amont la qualité de ces données, leur actualité, le niveau de précision, la source primaire de chaque élément. Il importe également de comprendre comment les données sont générées afin d’éviter les erreurs d’analyse. Par exemple, comment analyser la communication sur les réseaux sociaux lorsqu’on sait que beaucoup de messages, de commentaires et d’interactions sont générées par des bots programmés ou des trolls (ayant un comportement visant à créer de fausses polémiques) ? Ainsi, le filtrage de certains contenus, la catégorisation des comptes sociaux permet de fournir une analyse moins “brute”, et donc plus pertinente.

Le choix des modes de visualisation

Il existe des centaines de types de représentations graphiques, des plus simples aux plus complexes. En règle générale, il est préférable de commencer par la simplicité, mais surtout de choisir les représentations adaptées à ce que que l’on souhaite mettre en évidence. Par exemple, on choisira des surfaces ou camemberts pour représenter des parts de marchés, la structure d’un marché ou comparer des volumes à un instant t ou sur une période donnée. On selectionnera des vues temporelles ou chronologiques pour mettre en évidence des tendances. On optera pour un nuage de mots (basés sur leur occurence) pour donner une idée du contenu d’un corpus documentaire. Pour visualiser une répartition géographique, on privilégiera une des cartes spatiales. Pour comprendre des relations entre des entités, comme par exemple des influenceurs sur les medias sociaux ou des fusions-acquisitions dans l’industrie, des cartographies relationnelles sont très adaptées.

Classement d’acteurs selon leur performance   Députés Européens sur Twitter selon leur activité, le nombre de likes et de followers		Cartographie de relations entre acteurs   Réunions officielles des influenceurs enregistrés avec les décideurs publics européens

L’intégration dans les processus de travail

Les visualisations n’ont de sens que si elles sont comprises par les utilisateurs, ce qui implique de bien documenter les indicateurs, les définitions, les critères d’analyse et les sources de données. Par ailleurs, les analyses doivent être ciblées sur leur environnement spécifique. La cadrage du périmètre d’analyse doit donc etre adapté à chaque groupe d’utilisateurs, en fonction de ses besoins particuliers (marché, géographie, période, etc…). Pour plus d’efficacité, il est aussi préférable d’intégrer les bonnes visualisations dans les outils de travail existants pour être exploitées au moment ou les utilisateurs en ont besoin : intranet, CRM, outils collaboratifs…

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