9 exemples de visualisation de données et comment ils peuvent aider votre entreprise

Tout le monde parle de visualisation de données.

Pourquoi? Parce que les chiffres bruts ne peuvent pas vous apporter la satisfaction de comprendre les données d'un seul coup d'œil.

Et comme le cerveau humain traite les images 60 000 fois plus vite que le texte, vous souhaitez exploiter toutes les opportunités que la visualisation des données apporte à votre entreprise.

Nous vous expliquons comment faire dans cet article.

La visualisation des données expliquée
Types de visualisation de données
Les 9 meilleurs exemples de visualisation de données
Créez votre première visualisation de données avec Slingshot

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La visualisation des données expliquée

La visualisation des données est le processus d'affichage des données via des graphiques, des cartes, des graphiques et d'autres types de visuels. Avec eux, les données sont représentées clairement et toutes les informations et tous les faits sont présentés de manière facile à saisir.

Les entreprises s'appuient souvent sur la visualisation des données pour analyser et planifier leurs prochaines étapes en s'appuyant sur la logique. Les spécialistes du marketing et les chefs de projet s'appuient sur ces visuels pour découvrir des modèles utiles pour leurs performances et leur stratégie globales.

Grâce à la visualisation, nous obtenons également de nombreuses idées qui n'auraient pas surgi autrement - c'est une tactique qui apporte alignement, contrôle de la qualité et efficacité au processus de prise de décision.

Types de visualisation de données

L'un des types de visualisation de données les plus courants est l'infographie, généralement utilisée pour transmettre rapidement et efficacement de grandes quantités d'informations. Néanmoins, les entreprises dépendent de plus en plus des tableaux de bord - une visualisation personnalisable qui peut être affichée de différentes manières. Examinons donc certains des types de visualisation de données que vous pourriez souhaiter utiliser et leurs objectifs spécifiques.

Tableaux et graphiques

Grâce à des tableaux et des graphiques, l'histoire globale des tendances des données est racontée de manière beaucoup plus rapide. Ils fournissent des comparaisons rapides et des relations entre les événements, montrent la distribution et offrent un meilleur moyen de mener une analyse des données à long terme.

Tracés en boîtes et moustaches

Avec ce type de visualisation, vous pouvez voir rapidement si les valeurs aberrantes entraînent un processus vers le haut ou vers le bas. Ils sont également utiles pour comparer les moyennes et les écarts-types, et pour répondre à des questions telles que "Ces deux processus sont-ils statistiquement identiques ?"

Jauges

. Cela peut vous aider à découvrir rapidement les performances d'un projet, d'une campagne ou de chiffres par rapport à la performance attendue.

Histogrammes

Les histogrammes montrent la distribution de vos données et aident à trouver des résultats de probabilité. Ils peuvent rapidement prouver si un processus oscille autour de la bonne moyenne ou si des valeurs aberrantes faussent les résultats pour les données ou les résultats.

Camemberts

Vous pouvez utiliser un certain nombre de variantes de graphique à secteurs si vous avez besoin de voir si chaque partie de l'ensemble pèse son poids, ou si vous voulez voir quels facteurs sont les plus importants dans un processus ou un résultat.

Graphiques arborescents

Avec les diagrammes arborescents, les données hiérarchiques sont affichées à travers des nœuds imbriqués (rectangles) de différentes tailles et couleurs, ce qui facilite la détection des modèles de données ou la comparaison des quantités de données.

Avec les tableaux de bord, nous avons l'avantage d'outils d'analyse intégrés qui peuvent aider votre équipe à approfondir les métriques et à ne jamais perdre de vue ce qui est le plus important.

Les 9 meilleurs exemples de visualisation de données

Les visualisations de données peuvent être aussi utiles que créatives - et il existe un large éventail d'exemples que nous pouvons souligner qui mettent en évidence ces deux choses. Ci-dessous, nous listons les utilisations les plus populaires et contemporaines des visualisations avec des exemples.

Visualisation des données de performance marketing

Les spécialistes du marketing génèrent beaucoup de données par le biais de campagnes de marketing numérique et ces mesures sont la base de la visualisation des données de performance marketing. Grâce à eux, nous pouvons vérifier le retour sur investissement et l'efficacité d'un projet / campagne, le niveau de performance, le référencement, le PPC, les e-mails, les performances des médias sociaux et la réalisation des objectifs. Dans le marketing (et le très populaire marketing ABM), les tableaux de bord sont principalement utilisés pour vérifier des éléments tels que les interactions et les conversions, les visites, les performances des pages de destination, le trafic sur le site Web, etc. L'utilisation de tableaux, de graphiques, de camemberts et de tableaux est la plus fréquente ici.

Visualisation des données financières

Le volume de données généré en finance peut être écrasant pour quelqu'un qui n'est pas habitué à faire face à ce type d'évaluation. Les visualisations de données financières peuvent être utiles pour fournir aux autres membres de l'équipe des informations utiles grâce aux données sans qu'ils aient besoin d'être férus de technologie pour les comprendre. Les visualisations financières suivent généralement la paie, les budgets, les flux de trésorerie, les liquidités, les dépenses et d'autres mesures financières. Les directeurs financiers peuvent impliquer beaucoup plus de personnes dans leur analyse financière sans dépendre uniquement des fichiers Excel, fixer facilement des objectifs financiers, analyser les KPI et rester intuitifs avec les données.

Visualisation des données de vente

Tout doit être suivi dans les ventes et les performances et les objectifs atteints dépendent énormément des données, de sorte que l'entreprise continue de croître et que les bonnes décisions sont prises. La visualisation des données de vente comprend généralement :

• Croissance et fidélisation de la clientèle
• Valeur vie client
• Coût d'acquisition client
• Avenue moyenne par unité
• La durée moyenne du cycle de vente
• Atteinte des quotas

Avoir un aperçu du KPI des ventes grâce à la visualisation est essentiel pour prendre les mesures nécessaires à chaque trimestre annuel.

Visualisation des données RH

Grâce aux visualisations de données, les RH peuvent raconter des histoires comme jamais auparavant. Comme il s'agit d'un récit structuré qui va droit au but, il peut être extrêmement avantageux de présenter la rétention des employés, ou le roulement, dans un graphique. De cette façon, un public particulier, comme le PDG ou les cadres supérieurs, peut être persuadé beaucoup plus facilement de franchir une étape particulière ou d'être informé d'une situation actuelle rapidement et efficacement.

Visualisation des données en comptabilité

La comptabilité peut utiliser des visualisations de données pour comparer rapidement différentes métriques, identifier des modèles et rester au courant des événements. Il peut également identifier les tendances à venir et prévoir de nouveaux modèles grâce à des données historiques. Les auditeurs peuvent alors rapidement évaluer et choisir un plan d'action pour obtenir des résultats avec un risque minimal, mieux comprendre le client et communiquer non seulement via des feuilles de calcul, mais également se connecter aux données de manière éclairante.

Visualisation des données de la feuille de route du produit

Pour une feuille de route produit, vous devrez mesurer différents points du projet : les jalons et les campagnes qui sont exécutées. La visualisation des données fournit ici les atouts pour une évaluation rapide grâce à des visuels de l'étape dans laquelle vous vous trouvez et de la façon dont vous progressez vers vos objectifs.

Visualisation des données de gestion de projet

Les données complexes s'épanouissent dans les visualisations et votre chef de projet s'épanouira grâce à leurs connaissances. Des variables telles que les performances de l'équipe, le budget et la progression des objectifs peuvent être traduites dans un langage visuel qui donne un objectif clair et révèle des détails qui aideront à long terme.

Visualisation des données de performance SEO

De bonnes visualisations peuvent raconter une belle histoire lorsqu'il s'agit de rapports sur les campagnes de référencement et de marketing. Si vous travaillez avec des spécialistes SEO internes ou une agence externe, les chefs d'équipe doivent savoir comment le site Web fonctionne dans la recherche organique. Mais ce n'est pas une tâche facile car la plupart des données SEO proviennent de plusieurs sources - Google Analytics, Google Search Console et les trackers de classement.

Dans l'exemple de tableau de bord SEO ci-dessous, nous montrons les KPI les plus importants pour les canaux organiques (prospects/ventes) par rapport au mois précédent et dans une chronologie. Les données sur les ventes, dans une combinaison de mesures d'engagement telles que le taux de rebond et la moyenne. La durée de la session peut donner un excellent aperçu de la façon dont les utilisateurs consomment le contenu du site et peut identifier les problèmes ou les domaines à améliorer. Selon le type d'entreprise et en particulier les entreprises impactées par la saisonnalité, les comparaisons MoM peuvent ne pas être le meilleur choix. Pour cela, la comparaison d'année en année (YoY) pourrait être le meilleur choix. Des annotations mettant en évidence des événements spécifiques peuvent ajouter de la clarté aux tableaux de bord (vacances, mises à jour de l'algorithme Google, correctifs techniques).

Visualisation des données pour les développeurs

Les visualisations utilisées par les développeurs comblent vraiment l'écart de compréhension entre eux et les autres départements. Visualiser les données pour les développeurs signifie présenter un projet, un suivi des bogues en temps réel, des exemples, des progrès et des résultats, pour vraiment commencer à prendre plus rapidement des décisions basées sur les données.

Exemples de visualisation de données Python

Les visualisations de données écrites dans des langages tels que Python aident à identifier les tendances, les modèles et les corrélations que vous n'auriez peut-être jamais découverts autrement. Les scripts Python ouvrent la porte à un certain nombre d'options pour visualiser les données et obtenir des informations que les données brutes seules ne peuvent pas leur fournir.

L'utilisation de Python pour créer vos visualisations de données vous aidera à :

• Aider vos utilisateurs à obtenir des informations sur les données en quelques millisecondes pour analyser et comprendre de grands ensembles de données non formatées
• Vous permettant d'ajouter de la couleur, des lignes de tendance, des marqueurs, des annotations et bien d'autres repères visuels pour comprendre instantanément l'histoire des données
• Prend en charge la visualisation interactive des données - Bokeh est une bibliothèque de visualisation interactive qui rend ses graphiques en utilisant HTML et JavaScript. Cependant, Bokeh fournit une API Python pour créer des visualisations interactives dans D3.js avec ou sans la nécessité d'écrire du code JavaScript.

Alors que les entreprises continuent de s'appuyer sur les données pour prendre de meilleures décisions fondées sur des faits, l'importance de la visualisation des données augmentera encore plus. Et puisque les techniques de visualisation comme les tableaux et les graphiques sont plus efficaces en termes de compréhension des données par rapport aux feuilles de calcul traditionnelles et aux rapports de données obsolètes, l'utilisation d'outils comme Python pour créer des visualisations de données est une nécessité pour chaque équipe interfonctionnelle. Pour approfondir le sujet, consultez notre article sur la visualisation de données avec Python.

Exemples de visualisation de données R

L'utilisation de scripts R permet aux développeurs et aux data scientists de créer différents types de visualisations pour représenter des données brutes complexes avec un minimum de codage. Pour créer des visualisations de données, R fournit plusieurs bibliothèques de visualisation, dont ggplot2 qui est l'un des packages les plus utilisés.

Si nous voulons comparer R à Python, nous pouvons souligner quelques différences - comme le fait que R est un langage principalement utilisé pour l'analyse de données, tandis que Python est un langage de programmation à usage général qui peut également être utilisé pour l'analyse de données. , mais ce n'est pas son but premier.

Les deux sont bien équipés pour la visualisation des données, mais la personnalisation des graphiques dans R est généralement plus facile et plus intuitive. R a été conçu pour démontrer les résultats de l'analyse statistique avec le module graphique de base vous permettant de créer facilement des graphiques et des tracés, et vous pouvez également utiliser ggplot2 pour les pilotes plus avancés.

Pour en savoir plus, consultez notre article sur la visualisation de données dans R.

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