L'équipe Kanbios | 1 août 2019

DataViz Big Data : une puissante valeur ajoutée

Cet article dédié à la dataviz big data traitera les tenants et aboutissants de l’impact de la data visualisation sur le big data, nous définirons la pratique du data storytelling puis nous déterminerons le lien de l’intérêt de la data visualisation avec l’UX/UI.

Big data, une galaxie de données

Chaque jour circulent de plus en plus de données. Chaque seconde, 29000 gigaoctets (Go) de données sont publiées sur le web selon le Planétoscope.

D’après une étude de Statista, 33 zettaoctets (Zo) de données ont été produits en 2018, soit 33.000.000.000.000.000.000.000 octets. C’est 375 millions de fois plus que la taille totale d’internet en 1997. Pour donner un ordre d’idée, si l’on devait les stocker sur des disques Blu-Ray (50 Go), il en faudrait 660 milliards. Cela correspond à la capacité de stockage estimée de 33 millions de cerveaux humains.

Ce volume de données va être amené à augmenter de manière exponentielle dans les prochaines années. La prévision pour 2025 est de 175 Zo, et près de 30 % des données mondiales devront être traitées en temps réel.  

Plusieurs facteurs pour l’expliquer :

  • l’avancée en matière de nouvelles technologies,
  • le développement des entreprises et startups qui misent sur le Big Data et qui brassent de plus en plus de données,
  • l’augmentation du nombre d’objets connectés qui vont récolter des quantités énormes de données.

Manier les données pour faciliter la prise de décision

Baignant dans cet environnement, les entreprises croulent sous de grandes quantités d’informations et sont amenées à devoir gérer toutes ces données, mais aussi à les exploiter. Une démarche en vogue, appelée Data-Driven, consiste à voir ses prises de décisions stratégiques pilotées par les données, une fois analysées et interprétées. 

Les applications sont nombreuses : analyser les performances d’un produit, comprendre pourquoi les ventes ont diminué sur cette zone, prévoir les besoins du prochain trimestre,… Afin d’en tirer parti, la méthode classique était alors de présenter des analyses Excel, fixes et sans vie, longues et fastidieuses, ne suscitant que très peu l’intérêt de son auditoire. Mais ces représentations figées ne sont pas capables de montrer tout ce qu’il est possible de voir.

Il est temps de dire adieu à ces pratiques devenues banales. Faites place à la Data Visualisation !

Une image vaut mille mots…

 

“Quand une image vaut mille mots, une data visualisation vaut cent images” – Fabrice Starzinskas

 

Le saviez-vous ?

Le cerveau humain est capable de traiter une image en 13 millisecondes, soit 60 000 fois plus vite qu’un texte.
90 % des informations transmises au cerveau sont visuelles. En plus de rendre le contenu plus attrayant, une image favorise son assimilation.
93 % de la communication est non verbale. Une image sera plus enclin à faire passer un message et transmettre des émotions.

La théorie de la Gestalt expose cette pensée.

Le but de privilégier une telle approche visuelle est de dynamiser la présentation des données, leur donner du sens, les faire parler, raconter une histoire, et surtout rendre accessible à tous l’information. Le tout en gardant en tête un enjeu important : rester exhaustif, efficace et pertinent.

Une data visualisation – ou dataviz – peut avoir une vocation de divertissement. Voici deux cas ludiques, qui sont d’ailleurs de beaux exemples d’interactivité et de storytelling comme nous allons le voir par la suite :

Elle reste néanmoins un atout incontestable pour répondre à des problématiques réelles d’entreprises, afin d’optimiser le fonctionnement interne, améliorer ses activités ou de s’ouvrir à des nouveaux marchés.

L’analyse, la compréhension et l’interprétation des données sont considérablement facilitées. En faisant passer des messages plus efficacement, la dataviz permet un gain de temps conséquent sur la prise de décisions.

DataViz Big data, l’ensemble des données réunies au même endroit

Vous avez un volume de données conséquent, et de ce fait difficile à exploiter ? Les visualisations statiques sont souvent mal adaptées.

Difficile de s’y retrouver avec un diagramme classique lorsque l’on a autant d’informations

“La simplicité est l’ultime sophistication” – Léonard de Vinci

A première vue, une data visualisation peut paraître parfois assez simpliste. Nous pouvons y retrouver certains graphiques que nous avons l’habitude de voir dans les analyses classiques : histogrammes, diagrammes en barres, en secteurs, etc.
Mais vous ne vous doutez sûrement pas de la grande quantité de données, provenant de tous types de sources différentes, qui peuvent se cacher derrière. Il existe une grande richesse de visuels qui peuvent être utilisés, la seule limite est votre imagination.

Là où il aurait fallu découper tout un jeu de données initial en des dizaines et des dizaines de graphiques pour montrer différentes analyses, là où nous voudrions montrer énormément de données sur un même diagramme, nous pouvons ici le faire avec une facilité et une lisibilité déconcertantes. Le tout à partir d’une seule et même visualisation : c’est la puissance de la data visualisation. 

L’interactivité est la clé

Dataviz big data, un des avantages que peut offrir la dataviz est de pouvoir faire interagir l’utilisateur avec les données affichées. A l’aide de filtres, l’utilisateur peut modeler et affiner ses recherches. A l’aide de clics ou simplement au survol d’éléments, il peut également obtenir davantage d’informations et préciser son analyse.

Data visualisation interactive appliquée au prix de l’immobilier. Source: The New York Times

On peut identifier trois niveaux de lisibilité :

  • Global, qui est une vue d’ensemble sur le set de données étudié
  • Filtré, qui met l’accent sur des critères particuliers
  • Détaillé, qui permet d’afficher plus d’informations précises à la demande de l’utilisateur

L’utilisateur devient alors acteur de sa recherche d’informations. Cela offre une expérience personnalisée et adaptée aux besoins des différentes personnes. Elles ont besoin d’une expérience aussi immersive que possible, tout en leur permettant de découvrir des informations plus approfondies et d’explorer leurs données afin de prendre de meilleures décisions sur des problématiques précises.

Un des avantages notoires de la data visualisation est son universalité. Elle n’est pas seulement limitée à un public en particulier. Elle peut être comprise et manipulable par tous types de profil, de l’expert technique au grand décisionnaire en passant par le néophyte. De ce fait, elle tend à se démocratiser de plus en plus au sein des organisations.

Comment rendre accessible toute cette mine d’or d’informations au grand public ?

Qu’est-ce que le data storytelling ?

Le data storytelling est une manière de raconter les données. Steve Denning, référence en la matière, définit le storytelling comme « une technique utilisée en communication, fondée sur une structure narrative du discours qui s’apparente à celle des contes et des récits », touchant à la fois l’émotionnel et les valeurs, le cœur et la raison. Depuis l’enfance, nous nous accrochons facilement aux histoires. Nous en rencontrons constamment au travers de livres, films ou même publicités. Celles-ci restent ancrées dans nos esprits sans même que nous nous en rendions compte. Alors pourquoi ne pas l’appliquer au monde du Big Data ?

Data Storytelling des causes du réchauffement climatique. Source : Bloomberg

Data visualisation et storytelling font bon ménage quand il s’agit de sublimer le pouvoir de communication de vos données. L’association de ces deux ingrédients nous donne le remède miracle aux longues présentations PowerPoint qui peuvent, à la longue, faire baisser l’attention et égarer leur audience.

Ajouter une trame narrative va d’autant plus embarquer le lecteur dans l’histoire. Cela permet d’établir un contexte autour des données et d’accompagner le lecteur dans l’exploration de celles-ci. Le message véhiculé a ainsi plus d’impact et affecte réellement le lecteur. Le storytelling a ici un rôle de guide, il permet d’aider à comprendre et d’appuyer sur les points importants. Le rapport à l’information est rendu ludique et intéressant à suivre, le lecteur est d’autant plus engagé et le message à travers les données est transmis plus efficacement. De ce fait, le temps économisé est considérable.

L’UI/UX design ne sont pas très loin !

Lorsque nous pensons au terme data visualisation, nous imaginons en premier lieu des tableaux de bord qui présentent toutes sortes de graphiques et de chiffres clés. 

Afin de pouvoir proposer une visualisation interactive efficace et engageante, il est important que tous ces éléments prennent vie, soient disposés de façon logique, avec un parcours de navigation réfléchi. L’esthétique y est aussi pour beaucoup.

Le but est d’attirer, de séduire les utilisateurs pour qu’ils aient envie de consulter les visualisations, que ça ne soit pas assimilé à une corvée. Guidés par la curiosité, nous avons envie de jouer avec les données pour les faire parler. Cet aspect essentiel est rendu possible grâce à un travail sur l’expérience utilisateur (UX) et l’interface graphique (UI).

Comme nous l’avons vu précédemment, une data visualisation peut s’adresser à tous types de destinataires. L’intention n’est pas forcément la même d’un public à un autre, qu’il soit technique ou non. L’utilisateur est ici au centre du processus, il y a une nécessité de lui transmettre des émotions et de lui faire passer des sentiments. Ce n’est pas sans rappeler les problématiques UX.

D’autre part, il est nécessaire d’avoir des visuels attrayants qui donnent envie de s’intéresser à ce qui va être raconté. L’aspect visuel est primordial pour permettre d’exploiter de façon claire et d’interpréter au mieux les données, le tout en étant graphiquement séduisant. On retrouve ici un lien avec les problématiques UI.

Si cet article dédié à la dataviz big data vous a inspiré pour développer un projet qui s’applique à votre business, n’hésitez pas à nous joindre via la page contact.