La dataviz, ou la visualisation de données, est un puissant outil de communication.

Dataviz : représentation visuelle

Dans une société de plus en plus attirée par l’aspect graphique, la visualisation de données prime sur la donnée brute. Elle rend lisible des informations en apparence complexes ou noyées dans une grande quantité de paramètres. Le terme dataviz désigne donc l’ensemble des représentations visuelles de ces données brutes, leur donnant un aspect plus ergonomique pour clarifier le message.

Storytelling

C’est ce qu’ on appelle le Storytelling. L’expression anglophone désigne la manière dont on raconte une histoire. Ce système s’avère parfaitement compatible avec la visualisation de données puisque dans un souci de pertinence, il faut raconter une histoire à son public, donner du sens aux informations traitées. Une des formes les plus simples reste le diagramme, mais les graphistes font maintenant intervenir d’autres médiums, par exemple l’animation et la vidéo, à l’instar de l’émission de France Télévisions, #Data Gueule.

Applications multiples

Au sein d’une entreprise, c’est un élément de communication de grande valeur. Il est possible présenter un rapport annuel illustré, faire une analyse marketing pour déterminer les clients cibles, mais aussi mettre en avant sa marque. Il permet d’assurer une meilleure compréhension de son secteur d’activité à tous ses interlocuteurs, à l’instar de Google avec sa page How search works ? : from algorithms to answers. Ici, la firme de Mountain View explique comment elle fait fonctionner son moteur de recherche. En déroulant la présentation, les étapes sont clairement expliquées. La charte graphique épurée et l’utilisation de mots-clés permettent un accès à un large public.

En théorie, la dataviz demande de rassembler une équipe de professionnels. Deux métiers sont essentiels : le data scientist et l’infographiste. Le premier récolte les informations et les analyse, puis le second rend visible l’éclairage de l’expert par la représentation graphique. En pratique le data analyst peut porter les deux casquettes.

Autre outil bien pratique, Piktochart. Celui-ci fonctionne également à partir de modèles, mais ne fait pas appel au tableur. Il est, en revanche, très utile quant il s’agit de faire une présentation à base de chiffres et de mots-clés. Après une prise en main de quelques heures, la plupart des utilisateurs seront en mesure d’utiliser la dataviz en complément de leurs méthodes de travail. Une fois essayée, elle s’imposera comme une évidence pour faire passer des messages clairs.

Des outils de Dataviz plus perfectionné existent. DataWrapper est un outil open source pour créer facilement des infographies à partir d’une base de données à y insérer. Dygraphs fonctionne d’une manière similaire, mais sert principalement à représenter les informations pertinentes sous forme de courbes. D3.js est un autre exemple d’outil de Dataviz open source. Ce dernier, codé en JavaScript permet de manipuler un nombre important de données et de les rendre visible à l’aide des codes HTML, CSS et SVG.

Pour ceux qui n’auraient tout simplement pas le temps de trouver une visualisation originale, un catalogue Dataviz peut être une solution adéquate. La plateforme web « The Data Visualisation Catalogue » est un parfait exemple. Les utilisateurs choisissent le type de représentations souhaité (camembert, diagramme, radar, arbre, timeline, etc.) et bénéficient d’une démonstration et d’une liste d’outils pour le réaliser facilement.

Du côté des solutions payantes, l’une des références n’est autre que le Data Visualization Service proposé par Oracle. Cette solution de DataViz s’adresse davantage aux professionnels de la business intelligence qui souhaitent mettre en forme des données stockées dans le Cloud.

Personnellement j’ai une préférence pour D3.js qui permet de traiter des volumes de données importants. Ok c’est vrai qu’il est beau aussi.

Taveng