Un graphique peut être beau, mais cela ne signifie pas qu’il présente les informations d’une manière qui peut être facilement comprise et analysée. Et il n’y a rien de plus frustrant que de regarder un graphique en se demandant ce que l’on est censé en retirer.

Les date de visualisations doivent organiser et présenter les données de manière cohérente afin que le public puisse comprendre ce qui se passe et agir. À mesure que les organisations collectent de plus en plus de données, les visualisations deviennent de plus en plus essentielles pour communiquer des informations exploitables en temps réel.

Mais très souvent, les organisations ne parviennent pas à choisir les visualisations appropriées pour leurs données, ce qui cache le « et alors ? et laisse le public se demander ce qu’il doit faire. Pour garantir que les visualisations de données ont une réelle valeur commerciale, vous devez comprendre comment représenter graphiquement vos données afin que le message soit immédiatement visible pour le public.

Alors, comment choisir les visualisations adaptées à vos données et à vos utilisateurs ?

Comment choisir les bonnes DATA visualisations

Comme nous l’avons évoqué au chapitre 1 , différents publics ont des besoins d’information différents et perçoivent les choses de manières parfois très différentes, ce qui influence leurs actions. Lorsque vous créez des visualisations, demandez-vous à vous-même et à vos utilisateurs : « Qu’essayons-nous d’accomplir en analysant l’ensemble de données ? » C’est pourquoi il est si important de mener des entretiens avec les utilisateurs, de définir les exigences et de procéder au wireframing.

Les données brutes présentées sous forme de lignes et de colonnes de chiffres sont de peu d’utilité commerciale car il est difficile de déduire des modèles sous-jacents dans les données. Des visualisations efficaces transcendent les limites des feuilles de calcul en permettant au public de comprendre facilement plus de données en moins de temps.

Heureusement pour les utilisateurs professionnels et les développeurs, les fournisseurs facilitent les décisions en matière de visualisation en proposant des suggestions sur les graphiques les mieux adaptés aux différents types de données. C’est ensuite à l’utilisateur et au concepteur de personnaliser et de créer leurs propres visualisations.

Examinons quatre principaux types de graphiques pour vous aider à choisir la bonne visualisation à chaque fois :

Le format tabulaire est mieux utilisé lorsque des quantités exactes de nombres doivent être connues. Les nombres sont présentés en lignes et en colonnes et peuvent contenir des informations récapitulatives, comme dans les tableaux croisés dynamiques. Ce format n’est pas propice à la recherche de tendances et à la comparaison d’ensembles de données, car il est difficile d’analyser des ensembles de chiffres et la présentation devient lourde avec des ensembles de données plus volumineux.

Les graphiques linéaires sont mieux utilisés lorsque vous essayez de visualiser des données continues au fil du temps. Les graphiques linéaires sont comparés à une échelle commune et sont idéaux pour montrer les tendances des données. Vous pouvez également ajouter une ligne de tendance ou une ligne d’objectif pour illustrer les performances sur une certaine période par rapport à une référence définie.

Les graphiques à barres sont mieux utilisés pour afficher des comparaisons entre les catégories. En règle générale, les barres sont proportionnelles aux valeurs qu’elles représentent et peuvent être tracées horizontalement ou verticalement. Un axe du graphique montre les catégories spécifiques comparées et l’autre axe représente les valeurs discrètes. Les graphiques à barres sont idéaux lorsque vous travaillez avec un espace limité.

Les diagrammes circulaires sont mieux utilisés pour comparer des parties au tout. Les diagrammes circulaires permettent au public de comprendre facilement l’importance relative des valeurs, mais lorsqu’il y a plus de cinq sections, il peut devenir difficile de comparer les résultats. La différence entre les sections peut devenir trop étroite pour être interprétée efficacement. Les styles visuels alternatifs incluent le diagramme circulaire éclaté, pour mettre en valeur les données importantes, et le diagramme circulaire en forme de beignet, pour prendre en charge les informations en insérant un élément de conception au centre du diagramme.

Examinons maintenant quelques visualisations plus spécifiques que vous pouvez utiliser pour représenter des ensembles de données spécialisés :

Les graphiques en aires sont mieux utilisés pour afficher les totaux cumulés au fil du temps via des nombres ou des pourcentages. Il s’agit essentiellement de graphiques linéaires qui sont remplis pour fournir une vue plus approfondie de plusieurs séries de données dans le graphique.

Les graphiques à bulles sont utilisés pour afficher trois dimensions de données, en comparant les entités en termes de valeurs relatives, de positions et de tailles. Les graphiques à bulles sont similaires aux nuages ​​de points, dans lesquels les points de données sont remplacés par des bulles.

Les graphiques en entonnoir sont idéaux pour montrer les étapes d’un processus particulier (par exemple, le processus de vente) ou pour identifier les domaines problématiques potentiels au sein du processus d’une organisation.

Les jauges sont mieux utilisées pour afficher une plage. Ils sont idéaux lorsque vous disposez d’une valeur plancher absolue et d’une valeur plafond absolue et que vous souhaitez indiquer où se situe la valeur dans cette plage. Cependant, les jauges sont également connues pour occuper un espace précieux et fournir des informations limitées puisqu’elles présentent des données sur une seule dimension. Ils vous indiquent si quelque chose est conforme à l’objectif, supérieur à l’objectif ou inférieur à l’objectif, mais rien de plus.

Les cartes thermiques sont idéales pour afficher une représentation géographique des données. Les valeurs individuelles sont affichées sous forme de couleurs.

Les cartes polaires sont idéales pour afficher des observations multivariées avec un nombre arbitraire de variables sous la forme d’un graphique bidimensionnel. Les noms alternatifs incluent la carte radar, la carte Web, la carte en araignée et la carte en étoile.

Les graphiques pyramidaux sont idéaux pour afficher des comparaisons de données, en utilisant l’épaisseur des couches pour indiquer les valeurs relatives.

Les graphiques à nuages ​​de points sont les meilleurs pour afficher les valeurs de deux variables d’un ensemble de données. Ils sont parfaits pour montrer la relation globale dans une grande quantité de données. Les données sont affichées sous forme d’un ensemble de points ; la valeur d’une variable détermine la position sur l’axe horizontal, tandis que la valeur de l’autre variable détermine la position sur l’axe vertical. Les graphiques à nuages ​​de points fonctionnent mieux lorsque vous avez une valeur entière sur les axes Y et X ; sinon, votre graphique à nuages ​​de points ressemblera à un graphique linéaire sans la ligne.

Les graphiques Sparkline sont parfaits pour afficher plusieurs tendances à la fois, en tant qu’atouts de petites chronologies. Ils communiquent la variation d’une mesure de manière simple et condensée. Un excellent exemple de graphique sparkline est le résumé du marché des actions américaines DOW Jones et S&P 500.

Les graphiques à moustaches ou les diagrammes en boîte sont les meilleurs pour l’analyse statistique et pour montrer la distribution d’un ensemble de données. Les lignes qui s’étendent verticalement à partir des cases de ces graphiques sont les « moustaches », qui dénotent la variabilité en dehors des quartiles supérieur et inférieur.

Graphiques statiques ou animés

Lorsque vous choisissez des visualisations pour votre tableau de bord, vous devrez décider si vous souhaitez utiliser des graphiques statiques, des graphiques animés ou une combinaison des deux.

• • Les visualisations statiques fournissent aux utilisateurs toutes les informations importantes sans leur demander d’effectuer des actions supplémentaires. Habituellement, les visualisations statiques affichent des données qui ne devraient pas changer. Les visuels statiques affichent les données sous forme d’image, ce qui signifie qu’ils ne nécessitent aucun module complémentaire de navigateur spécial pour être visualisés.

• Les visualisations animées offrent aux utilisateurs la possibilité d’approfondir les informations présentées. Cela nécessite presque toujours que les utilisateurs prennent des mesures. En règle générale, ces types de visuels exploitent la technologie Flash ou HTML5 pour restituer les données. Assurez-vous donc que vos utilisateurs pourront les visualiser correctement (en particulier sur les appareils mobiles).

Si vous souhaitez afficher des flux de données en temps réel, des graphiques animés sont indispensables. Les graphiques statiques ne confondront les utilisateurs que s’ils sont mis à jour régulièrement sans moyen d’identifier le contexte. Les utilisateurs finaux doivent comprendre pourquoi ils consultent les données au fil du temps. À moins d’avoir un contexte et un moyen de comparer les performances à plusieurs moments dans le temps, il devient difficile d’atteindre la valeur souhaitée. Par conséquent, les considérations de conception seront spécifiques et probablement différentes pour la livraison en temps réel.

Si vous incluez des graphiques animés, sachez que vous ajoutez une autre dimension importante à la conception globale. L’interactivité peut signifier changer la couleur ou la taille lorsque quelqu’un survole une visualisation ou effectue une action utilisateur. Cela peut signifier qu’une image ou un texte s’agrandit, change de couleur ou change de vitesse. Par exemple, souhaitez-vous qu’une aiguille de jauge réagisse lentement ou rapidement lorsqu’on clique dessus ?

Visualisations avancées et bibliothèques tierces

Tirer parti de D3.js (Data Driven Documents) est indispensable pour quiconque intègre des graphiques animés dans ses tableaux de bord. Cette bibliothèque JavaScript de manipulation de documents facilite la réutilisation du code et l’ajout de fonctions spécifiques à vos visualisations. Il fonctionne en attachant vos données aux éléments DOM (Document Object Model) et en utilisant des normes Web courantes telles que CSS3, HTML et SVG (un format d’image vectorielle basé sur XML pour les graphiques bidimensionnels avec prise en charge de l’interactivité et de l’animation).

D3 inclut également des transformations et des transitions basées sur les données pour rendre vos données interactives. Par exemple, supposons que vous souhaitiez animer un graphique linéaire. Vous pouvez le coder manuellement, ce qui demande beaucoup de travail, ou vous pouvez le faire beaucoup plus rapidement en utilisant D3, qui contient déjà des échelles, des axes et des valeurs minimales et maximales.

Explorations et analyses approfondies

Si vous décidez de donner à vos utilisateurs la possibilité d’explorer les données de manière plus approfondie, vous avez un autre choix : des analyses approfondies, des analyses approfondies et/ou un zoom.

Les analyses approfondies amènent les utilisateurs d’une vue plus générale des données à une vue plus spécifique, leur permettant d’approfondir les couches. Par exemple, dans un rapport qui présente le chiffre d’affaires par pays, l’utilisateur peut sélectionner un pays, puis explorer le chiffre d’affaires par province, état ou ville au sein d’un territoire.

Les extractions permettent aux utilisateurs de passer d’un rapport à un autre tout en analysant le même ensemble de données. Par exemple, dans un rapport tabulaire qui présente le chiffre d’affaires par État, l’utilisateur peut accéder à une grille d’analyse des mêmes données, ou peut-être une carte thermique représentant les données sous forme visuelle.

Le zoom , un moyen plus simple d’approfondir les visualisations, permet aux utilisateurs de cliquer pour afficher plus de détails dans un seul ensemble de données. Par exemple, vous pouvez réduire un délai d’un an à un mois seulement.

Filtres

Le paramétrage est une bonne pratique pour concevoir des tableaux de bord BI, notamment pour les interfaces mobiles. Les filtres et les requêtes permettent d’économiser un espace précieux en permettant aux utilisateurs de sélectionner parmi des options (ou des paramètres) pour obtenir rapidement différentes vues des données. Fournir le bon ensemble de filtres aidera vos utilisateurs à mieux utiliser les visualisations dans leurs rapports et tableaux de bord.

Bien qu’il puisse exister de nombreuses options de filtrage différentes pour le bureau, notez que les filtres sur mobile doivent être réduits au minimum. Ajoutez par exemple une option de recherche dans une liste déroulante pour permettre aux utilisateurs de trouver les valeurs dont ils ont besoin.