La visualisation de données

Ce que c’est et pourquoi c’est important

La visualisation de données est la présentation de données sous forme graphique. Elle permet de présenter les données analytiques de manière visuelle, afin de mieux comprendre des concepts complexes ou d’identifier de nouvelles tendances. Grâce à la visualisation interactive, il est possible de pousser le concept encore plus loin en utilisant cette technologie pour explorer en profondeur les tableaux et graphiques, en modifiant interactivement les données que vous voyez et la façon dont elles sont traitées.

Histoire de la visualisation de données

Le fait d’utiliser des images afin de comprendre des données existe depuis des siècles, allant des cartes et diagrammes au 17e siècle jusqu’à l’invention du graphique circulaire au début du 19e siècle. Plusieurs décennies plus tard, Charles Minard marqua l’histoire des graphiques statistiques lorsqu’il cartographia l’invasion de la Russie par Napoléon. Sa carte représentait la taille de l’armée et le chemin emprunté par Napoléon pour se retirer de Moscou, ainsi qu’une échelle des températures accompagnées de leur date, pour une compréhension plus immersive des évènements.

Pourtant c’est la technologie qui a véritablement propulsé en avant la visualisation de données. Les ordinateurs ont rendu possible le traitement de grandes quantités de données à une vitesse éclair. Aujourd’hui, la visualisation de données (ou Dataviz) est un savant mélange de science et d’art, qui évolue rapidement et va assurément bouleverser le paysage des entreprises dans les années à venir.

La visualisation de données : un bon investissement pour le traitement du Big Data

Si le Big Data offre un grand potentiel d’opportunités, de nombreuses banques de détail éprouvent des difficultés à valoriser leur investissement dans ce domaine. Ainsi comment utiliser le Big Data pour améliorer leur relation client ? Comment et dans quelle mesure investir dans le Big Data?

Dans cette entrevue avec Samuel, Responsable de la modélisation de la valeur client pour une grande banque au Royaume-Uni, nous examinons les problématiques en matière de Big Data auxquelles sont confrontées les banques.

 


Pourquoi la visualisation de données est-elle importante?

Le fonctionnement du cerveau humain est tel qu’il est plus facile de comprendre de grandes quantités de données lorsqu’elles sont présentées de manière visuelle, plutôt que d’analyser des feuilles de calcul ou des rapports. La visualisation de données est un moyen simple et rapide de communiquer des concepts de manière universelle, et en faisant quelques légers ajustements, elle permet aussi de tester différents cas de figure.

La visualisation de données permet également:

  • D’identifier les domaines nécessitant de l’attention ou des améliorations.
  • De déterminer les facteurs ayant une incidence sur le comportement client.
  • De mettre en lumière les produits à placer et où les placer.
  • De prédire les volumes de ventes.

La visualisation de données aujourd’hui

Quel est l’impact de la visualisation de données pour les entreprises, et que réserve-t-elle pour l’avenir? Voici ce qu’en disent les experts.

Les entreprises de taille moyenne se mettent à la visualisation de données

Avec un budget serré et des ressources informatiques limitées, de nombreuses entreprises de taille moyenne ne savent pas par où commencer pour valoriser leur big data.

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Techniques de visualisation de données

Une image vaut mille mots. C’est d’autant plus vrai lorsque vous essayez de comprendre vos données, qui peuvent inclure des milliers voire même des millions de variables.

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Comment la visualisation de données améliore les performances

Nous avons dressé le portrait de six organisations qui utilisent la Dataviz en libre-service pour améliorer leur mode de travail, et ce, indépendamment de la taille de leur entreprise. 

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Comment exploiter les données sans devoir recruter une équipe de programmeurs?

Le Crouse Hospital utilise les solutions analytiques point&click de SAS dans le domaine de la santé afin de gérer de multiples initiatives liées à la qualité, qui réduisent les infections post-chirurgicales, améliorent les procédures de sortie et diminuent les taux de réadmission.

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La visualisation de données va changer la façon dont nos analystes travaillent la data. Ils vont devoir répondre plus vite aux problématiques. Et ils devront être capables d’explorer les données plus en profondeur, de les regarder sous un autre angle, de manière plus inventive. C’est la visualisation de données qui leur permettra d’avoir cette nouvelle approche. Simon Samuel Responsable de la modélisation de la valeur client pour une banque au Royaume-Uni

SAS® Visual Analytics


La technologie de visualisation de données de SAS apporte des réponses rapides à des questions complexes, indépendamment de la quantité de vos données.

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Comment est-elle utilisée?

Indépendamment de leur taille ou de leur secteur, les entreprises de tous profils et de toute taille s’appuient sur la visualisation de données pour tirer profit de leurs données. Voici comment.

Comprendre les informations plus vite

En utilisant des représentations graphiques des informations de l’entreprise, celles-ci sont capables de visualiser de grandes quantités de données de façon claire et pertinente, et d’en tirer des conclusions pertinentes. Et comme il est nettement plus rapide d’analyser des informations au format graphique (contrairement au format tableur), les entreprises peuvent répondre à leurs problématiques beaucoup plus vite.

Identifier les corrélations et modèles

Même en quantité massive, les données peuvent prendre tout leur sens lorsqu’elles sont présentées sous forme graphique. Ainsi, les entreprises peuvent identifier les éléments corrélés. Si certaines corrélations sont évidentes, d’autres ne le sont pas. En les identifiant, les entreprises peuvent se concentrer sur les points qui leur permettent d’atteindre plus facilement leurs objectifs.

Identifier les nouvelles tendances

Le fait de s’appuyer sur la visualisation de données pour identifier les tendances, tant sur l’activité de l’entreprise que sur le marché, peut procurer un avantage concurrentiel et contribuer à améliorer la performance. La visualisation de données permet de mieux détecter les valeurs aberrantes impactant la qualité du produit ou provoquant la perte de la clientèle, et permet d’anticiper des phénomènes avant qu’ils ne deviennent des problèmes.

Communiquer les conclusions tirées

Une fois que l’entreprise a découvert de nouvelles informations grâce à la Dataviz, elle doit ensuite communiquer ces informations . À cette étape, il est important d’utiliser des diagrammes, graphiques et autres représentations visuelles pertinentes des données afin que l’information soit mieux transmise et intégrée.

Comment ça marche

La visualisation de données en action

S’il est facile de comprendre le fait que la visualisation de données permet de donner du sens à de grandes quantités de données, il n’est en revanche pas aussi simple de comprendre ce qui vient après. Quel est le type de technologie dont vous avez besoin, et comment l’utiliser?

Cette vidéo de démonstration vous donne un aperçu de SAS Visual Analytics et SAS Visual Statistics, en vous montrant comment exploiter des milliards de lignes de données en quelques secondes, à l’aide de différentes configurations. La technologie SAS vous aide à préparer vos données, à créer des rapports et des graphiques, à découvrir de nouvelles informations et à partager ces visuels en format Web, PDF ou sur des device mobiles.

Poser les bases pour la visualisation de données

Avant d’implémenter une nouvelle technologie, il y a des étapes à respecter. Vous devez non seulement maîtriser vos données, mais aussi définir vos objectifs, vos besoins et votre cible. Afin de préparer votre entreprise à l’implémentation d’une technologie de visualisation de données, vous devez d’abord:

  • Comprendre les données que vous comptez visualiser, y compris leur taille et leur cardinalité (l’unicité des valeurs de données dans une colonne).
  • Définir précisément les informations que vous souhaitez visualiser et communiquer.
  • Connaître votre audience cible et comprendre comment elle perçoit et traite les informations visuelles.
  • Utiliser le meilleur visuel pour transmettre l’information à votre cible le plus simplement possible.

Une fois que vous avez défini en premier lieu le type de données dont vous disposez et la cible à qui vous destinez l’information, vous devez vous préparer à la quantité de données avec laquelle vous travaillerez. Le Big Data apporte de nouveaux défis de visualisation car les gros volumes, les différentes variétés et les périodicités de mise à jour doivent être pris en compte. En outre, les données sont souvent générées plus vite qu’elles ne peuvent être gérées et analysées.

Il existe des facteurs à prendre en compte, tels que la cardinalité des colonnes que vous souhaitez visualiser. Une forte cardinalité signifie que le pourcentage de valeurs uniques est élevé (par exemple, les numéros de compte bancaire, car chaque entrée est unique). Une faible cardinalité signifie qu’une colonne de données contient un pourcentage élevé de valeurs répétées (comme c’est le cas dans une colonne de type « sexe : H/F » par exemple).

Choisir le visuel le plus adapté

L’un des principaux défis pour les utilisateurs métier est de choisir le meilleur visuel pour représenter l’information. SAS Visual Analytics s’appuie sur la cartographie automatique intelligence pour créer les meilleurs visuels possibles sur la base des données sélectionnées.

Lorsque vous explorez pour la première fois un ensemble de données, les cartographies automatiques sont particulièrement utiles car elles fournissent un bref aperçu de grandes quantités de données. Cette solution d’exploration de données est d’une aide précieuse, même pour les statisticiens les plus chevronnés, qui visent à accélérer le processus d’analyse et à se passer des échantillonnages répétés pour définir les données pertinentes pour chaque modèle.