Pourquoi la Data Visualisation est-elle au cœur de votre démarche data-driven?

Pourquoi la Data Visualisation est-elle au cœur de votre démarche Data-Driven?

Votre entreprise utilise des technologies analytiques avancées, votre service compte des data analysts chevronnés. Vous êtes en capacité d’analyser et d’interpréter un nombre impressionnant de données. Et pourtant vous peinez à communiquer de façon compréhensible et efficace (sur) vos résultats. C’est que votre démarche data driven n’a pas intégré la data visualisation.

Pas de Data Visualisation… pas de Data Driven

La Data Visualisation consiste à représenter des données ou des informations visuellement afin de les rendre compréhensibles par le plus grand nombre. Si l’analyse va mettre en lumières des insights, la data visualisation va permettre de donner du sens. Elle va transformer des chiffres alignés et empilés les uns à la suite des autres en informations. 

La donnée est immatérielle : la visualiser permet en quelque sorte de la « rematérialiser ». Cela permet de rendre visibles et opérationnelles des choses qui resteraient invisibles ou inexploitables dans des colonnes de chiffres. Elle va aider à déceler des patterns, des points d’attention.

Bien utilisée, la Data Visualisation est donc un puissant outil de communication et d’aide à la prise de décision.

Data Pour Tous exemple de data visualisation

Il n’y a pas d’entreprise Data Driven si les métiers ne s’emparent pas de la Data Visualisation

La Data Visualisation peut être vue comme le dernier kilomètre de la donnée dans le long processus d’une démarche data driven. Quel intérêt de récupérer, stocker, préparer, structurer, cataloguer, qualifier des données si elles ne sont pas utilisables et utilisées par les métiers ensuite ? Comment en tirer de la connaissance, des actions à mener si on ne les comprend pas ?

La Data Visualisation pourra aussi servir de lien, de pont entre les disciplines. Elle peut aider, par exemple, le data analyst et l’expert métier à mieux se comprendre, et donc aider chacun à réajuster, optimiser son action si nécessaire.

Profondeur d’analyse des problématiques métiers en entreprise

La Data Visualisation répond à des problématiques très diverses et sert de nombreux métiers de l’organisation :

  • le développement produit avec l’analyse de profils clients et de tests utilisateurs, et ainsi comprendre les besoins 
  • le marketing, avec l’analyse de l’évolution de la visibilité sur les devices, la part des réseaux sociaux dans le mix marketing
  • l’analyse commerciale avec la visualisation, souvent en temps réel, de l’impact d’une action ou la compréhension du fonctionnement d’une organisation commerciale
  • la communication avec une diffusion visuelle et narrative de résultats ou d’actions menées (ou à mener), notamment dans le cadre de démarches RSE ou environnementales 

Il existe plusieurs niveaux de Data Visualisation que les métiers et les data analysts peuvent utiliser pour mieux comprendre l’activité :

  • La Dataviz descriptive : faire un état des lieux de l’entreprise, ou d’un service, documenter une évolution ou une action.
  • La Dataviz diagnostic : creuser les raisons d’une situation ou d’une évolution. Que s’est il passé ? Comprendre pourquoi c’est arrivé. Savoir où regarder.
  • La Dataviz prédictive : Que va t’il se passer ? Comment cela va-t-il évoluer? 

Ainsi chaque niveau d’analyse apporte un éclairage différent et complémentaire sur la problématique adressée.

La Data Visualisation à double tranchant

Il est très facile de convaincre avec une représentation fausse.

L’objectivité supposée de la donnée donnera instantanément crédibilité et véracité à votre graphique. Qui s’imprimera durablement dans les esprits, sachant que 90% de l’information qui est transmise au cerveau est visuelle.

Sans formation aux principes et bonnes pratiques de la data visualisation, vous pouvez facilement, sans le vouloir, véhiculer un contresens, transmettre le mauvais message, ou encore obscurcir un propos plutôt que l’éclairer.

Ainsi l’accompagnement des métiers à la montée en compétences sur le sujet data visualisation est essentiel.