Les professionnels ont l'habitude d'utiliser les tableaux Excel pour le traitement de données. Pourtant, lors d'une présentation, le présentateur perd rapidement l'intérêt de son auditoire avec ce procédé. Face à l'abondance des données à traiter, la data visualisation représente un outil moderne et efficace. Son objectif consiste à transformer les données chiffrées en objets visuels. Cette visualisation peut se faire à travers des barres, des cartographies ou des courbes.
Pourquoi cette pratique rencontre-t-elle autant de succès dans le monde de l'entreprise ? Les études ont démontré que le cerveau est plus en alerte par rapport aux images. Le traitement des données visuelles se fait 60 000 fois plus rapidement que les textes ou les chiffres. Le cerveau assimile les informations visuelles facilement. En effet, 80 % des informations qu'il traite sont des images.
La data visualisation permet de partager des informations de manière ludique et facile à comprendre. Cette pratique s'appuie sur la théorie de Gestalt. Selon ce dernier, l'être humain réussit à compartimenter efficacement les données visuelles. Il distingue facilement les couleurs et les formes grâce à des procédés visuels.
À titre d'exemple, un tableau Excel démontre le prix moyen du carburant dans chaque pays. L'auditoire aura du mal à interpréter le tableau en quelques secondes. Pourtant, en cartographiant ces chiffres en jouant avec les couleurs, l'information passe mieux.
Les entreprises font face à l'augmentation des données à traiter. Cette technique intervient comme un outil d'analyse de l'information. Elle permet de gagner du temps et d'accélérer la prise de décision.
Les outils utilisés dans la data visualisation sont compréhensibles par tout le monde. Ils permettent d'identifier rapidement les menaces et de repérer les opportunités lorsqu'elles se présentent.
Elle permet de retranscrire à l'écran un nombre important de données. Les managers identifient les indicateurs clés relatifs à la performance de leurs équipes. Par conséquent, elle représente l'approche idéale dans le cadre d'un pilotage d'activité.
En entreprise, certains services ne possèdent pas les compétences requises pour interpréter certaines informations. À titre d'exemple, le service informatique aura des difficultés à lire des données comptables et inversement. La data visualisation abolit cette barrière de l'accès aux données. Nul besoin d'une expertise technique pour comprendre les données traduites en visuels.
Elle dépasse les frontières du domaine professionnel, car elle intervient dans chaque aspect de la vie quotidienne. L'outil permet de vulgariser l'accès aux données à un public large. Elle est utilisée dans le journalisme, dans le monde du sport, dans le secteur de la santé ou dans la finance.
Cette pratique permet de traiter plusieurs données simultanément. L'auditoire peut passer d'un graphique à un autre sans difficulté. Cependant, une présentation de tableaux de bord interactifs n'est pas suffisante. La présentation nécessite un effort pédagogique pour l'audience. Cela passe par l'analyse en entonnoir et la remise des données dans leur contexte, par exemple. Cette approche est également appelée data storytelling.
En entreprise, la présentation d'un bilan comptable ou de l'évolution de l'effectif doit passer par cette étape. Les graphiques doivent véhiculer un message précis.
Actuellement, adopter cette technique devient plus facile grâce à l'abondance des outils en ligne. Cependant, avant de choisir un outil en particulier, il est important de définir les objectifs de la présentation et de trouver des informations fiables.
Dans le domaine professionnel, l'utilisation de cette technique ne répond pas toujours aux mêmes objectifs chez les entreprises. Par conséquent, il est important de bien définir les besoins et les objectifs en se posant les bonnes questions. Quel est l'objectif de cette approche ? Augmenter le chiffre de vente annuel, améliorer le taux de conversion. Qui se charge de l'analyse des données ? Quelles sont les données nécessaires à cette approche ?
Cette pratique nécessite l'utilisation de données pertinentes et fiables. Les informations utilisées doivent être à jour. Pour obtenir une analyse optimale, il est important d'utiliser le maximum de données. Cela permet d'obtenir une présentation plus complète.
Une data visualisation pertinente s'appuie sur des indicateurs clés dans le domaine d'activité de l'entreprise. Dans le cas d'une boutique en ligne, par exemple, ces indicateurs peuvent être le taux de conversion, le nombre de visites, le nombre de leads.
Il est impossible de se passer des tableaux lors d'une analyse de données. Le traditionnel tableau Excel n'a plus sa place dans la data visualisation. Il est préférable de miser sur les courbes, les couleurs, les cartes ou les diagrammes. Certes, PowerPoint et Excel fournissent déjà quelques graphiques, mais ces graphiques sont encore limités.
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