Quelles sont les meilleures pratiques de data visualisation pour les entreprises ?

La prise de décision, dans tous les secteurs, repose désormais fortement sur les données. Cependant, le volume de données dont une entreprise a besoin pour prendre des décisions proactives et préventives est souvent trop important pour être compris par un responsable qui n'est pas un numéro. C'est là que la visualisation des données dans les entreprises entre en jeu.

Grâce à la visualisation, les managers sont mieux à même de comprendre et d'expliquer la direction dans laquelle évoluent leurs domaines. Cependant, c'est une chose de faire des infographies et d'expliquer les performances d'une campagne et c'en est une autre de convertir les données de décollage et d'atterrissage de Boeing dans un format visuel.

Pour les gestionnaires, cela signifie qu'ils devront maintenir en place un meilleur ensemble de pratiques de visualisation des données pour pouvoir convertir les millions de données en un type basé sur l'image. Un gestionnaire qui souhaite se perfectionner dans le processus de visualisation des données commence souvent par apprendre les règles. Quand dois-je utiliser un graphique linéaire ? Qu'est-ce qui est trop quand il s'agit de couleurs? Comment puis-je rendre les données lisibles ? Dois-je commencer mon axe des abscisses à zéro ou à cent ? Bien que nous ne puissions pas répondre à toutes ces questions, nous pouvons vous familiariser avec les meilleures pratiques de visualisation de données.

Quelque chose qui vous aiderait à convertir toutes ces quantités massives d'ensembles de données en un format digeste.

Qu'est-ce que la data visualisation en entreprise ?

La visualisation des données est la représentation d'informations et de données sous forme de graphiques, de cartes, de diagrammes ou d'un autre format visuel. Le processus permet aux parties prenantes d'examiner facilement les tendances, d'identifier les corrélations et d'identifier les valeurs aberrantes dans leurs données et les performances globales de l'entreprise.

Compte tenu de l'augmentation constante du volume de données volumineuses, une visualisation efficace des données est une étape cruciale pour convertir des points de données massifs en une histoire convaincante et des informations exploitables. Dans l'ensemble, le processus de visualisation des données joue un rôle majeur dans l'augmentation des revenus, de l'efficacité et du niveau de rentabilité.

Quels sont les avantages des principes et de la pratique de la visualisation des données ?

La visualisation des données va au-delà de la transformation des données dans des formats visuels. Il s'agit d'une fonctionnalité clé de veille économique qui est utilisée pour mettre en évidence les aspects clés d'une donnée tout en mettant en évidence les informations ayant un impact sur l'entreprise. Des informations qui aident les managers à prendre des décisions plus judicieuses.

Voici quelques-uns des avantages de la visualisation des données.

Prise de décision accélérée : En visualisant les ensembles de données dans un format visuel, les responsables sont en mesure de comprendre le mouvement de l'entreprise en un coup d'œil. Cela permet de gagner du temps dans l'étude d'une pile de chiffres et de feuilles.

Une plus grande exploration des données : les outils de visualisation des données permettent aux utilisateurs d' interagir avec les données pour découvrir des modèles, voir les relations entre les données et démêler les informations exploitables , le tout sans avoir besoin d'impliquer un ingénieur de données.

Suivre les initiatives commerciales : Les tableaux de bord de visualisation de données aident les responsables à suivre les performances de leurs initiatives en examinant comment les opérations commerciales affectent les indicateurs de performance clés (KPI).

Augmente le retour sur investissement de l'analyse : étant donné que les visuels facilitent la compréhension des données, il devient plus facile pour les managers d'améliorer la croissance de l'entreprise en prenant des décisions à temps.

[Lire aussi : Comment les entreprises de télécommunications utilisent l'analyse des mégadonnées ]

Quel est le bon type de visualisation de données pour une entreprise ?

L'époque où les données étaient présentées sous forme de puces ou de graphiques à barres est révolue. Aujourd'hui, à mesure que la variété et le volume de données augmentent, les types de visualisation de données augmentent également. Examinons les différents types de visualisation de données parmi lesquels un gestionnaire peut choisir en fonction de ses besoins.

Change avec le temps

Le but de ces graphiques est de montrer que les données ont changé sur une période de temps. Il peut s'agir de données sur la vente de produits sur 5 ans ou simplement de la demande des utilisateurs au fil du temps.

Type de graphique :

• Chronologie de la zone
• Chronologie des cercles
• Carte thermique du calendrier
• Chronologie colonne-ligne
• Chronologie de la colonne
• Diagramme de Gantt
• Chronologie des fans
• Chronologie du nuage de points
• Graphique en ligne
• Tableau de pente
• Sismogramme, etc.

Distribution

Le but de ce type de visualisation de données est de montrer comment les données ont été réparties dans un certain groupe. Cela aide les gestionnaires à repérer les points communs et les valeurs aberrantes. Un exemple de ceci pourrait être des agents publics désireux de voir les caractéristiques de revenu d'une population.

Types de graphiques

• Boîte à moustaches
• code à barre
• Tracé de points
• Courbe cumulée
• Histogramme
• violon, etc...

De la partie au tout

Ce tableau met en évidence la manière dont un élément unique peut être décomposé en ses composants. Par exemple, un responsable souhaitant voir les sources d'où provient un prospect.

Types de graphiques

• Barres proportionnelles empilées
• Diagramme circulaire
• Diagramme de Venn
• Treemap
• Colonne empilée
• Diagramme en cascade, etc.

Corrélation

Ce type de visualisation transmet la relation entre deux éléments. Par exemple, une maison de vente au détail souhaite savoir comment le stock en inventaire et les articles en rayon sont corrélés d'un emplacement de magasin à un autre.

Types de graphiques

• Nuage de points
• Graphique à bulles
• Colonnes de lignes
• Carte thermique XY, etc.

Mouvement

Ce graphique présente le mouvement des données entre les conditions. Par exemple, comment la migration se produit d'un emplacement à un autre.

Types de graphiques

• Réseau
• Sankey
• Cascade
• Accord, etc

Classement

Ce graphique de visualisation montre comment une liste de données est liée les unes aux autres. Par exemple, ordre décroissant des emplacements exigeant x produits.

Types de graphiques

• Graphique en relief
• Barre commandée
• Bande de points
• Tableau de pente
• Symbole proportionnel ordonné, etc.

Maintenant que nous avons examiné les éléments de base de la visualisation de données pour les petites et moyennes entreprises, il est temps de passer aux meilleures pratiques. Après tout, ce n'est que lorsqu'un manager sait parfaitement visualiser les données qu'il pourra mesurer l'importance de la visualisation des données dans l'entreprise.

Les meilleures pratiques de data visualisation pour les entreprises

Comme nous l'avons souligné précédemment, disposer des données correctes ne représente que la moitié du travail. Il est tout aussi important, sinon plus, de l'afficher d'une manière compréhensible pour les parties prenantes, en leur donnant un endroit pour convertir leurs données en visuels exploitables. Voici quelques-unes des pratiques clés que les entreprises et leur partenaire de services d'analyse de données doivent suivre lors de la création de tableaux de bord de visualisation de données.

1. Connaître le but des visuels

Avant de commencer à mettre les données dans un outil de visualisation, il est important de comprendre l'objectif du processus. Vous devrez modifier ce que vous affichez dans les données en fonction du public et de ce que vous voulez qu'il fasse ensuite. Par exemple, si vos parties prenantes veulent voir les performances de votre campagne, vous ne leur montrerez pas de données sur les outils dans lesquels vous avez investi ou la liste des tâches de l'agence que vous avez embauchée pour la campagne.

2. Doit s'adresser au public

Lorsque vous concevez vos visuels de données, il est extrêmement important de répondre à ces questions :

• Qui va consommer les données ?
• À quels défis sont-ils confrontés ?
• Quels indicateurs ou objectifs sont importants pour l'audience ?
• Quelle décision est-ce que je veux que mon public prenne ?

La réponse à ces questions vous aiderait ensuite à rassembler des points de données qui intéressent votre public spécifique.

3. Afficher les KPI

L'objectif ultime derrière l'exercice de conversion des points de données en visuels est de tirer des informations exploitables . Et la seule façon d'y parvenir serait de mesurer les données par rapport aux indicateurs de performance clés (KPI).

Supposons que votre objectif était d'augmenter le nombre de prospects pour votre service ABC. Maintenant, pour le montrer visuellement, vous devez examiner les différents KPI - la source de trafic, la qualité du prospect, etc.

4. Fournir un contexte

La visualisation des données en tant que pratique est plus utile lorsqu'elle montre la relation entre les ensembles de données et son impact global. Bien que la narration ne soit pas une pratique exemplaire incontournable en matière de visualisation de données, elle aide à -

• Action inspirante
• Influencer la décision

5. Rendre les données lisibles

Assurer la clarté et la cohérence de la conception contribue grandement au facteur de lisibilité. La présentation des données doit être un mélange sain de visuels et de texte, le texte soutenant les visuels chaque fois que nécessaire et les visuels étant bien placés.

Un autre aspect à considérer ici est la minimisation de l'encombrement. Puisque le seul et unique but de la visualisation de données est de communiquer facilement des données, il est crucial que les images ne contiennent pas d'informations inutiles ou ne soient pas victimes d'une surcharge d'informations.

6. Utilisez des couleurs

Ce n'est pas parce que vous travaillez avec des données que les visuels doivent être en noir et blanc. L'utilisation de différentes combinaisons de couleurs peut aider à représenter différents aspects ou trajectoires de vos déplacements professionnels. Un point que vous pouvez prendre en compte lorsque vous choisissez la couleur ou la combinaison de couleurs à choisir peut être de revenir sur les directives de conception de votre marque et de travailler avec les couleurs de votre marque.

7. Notez la hiérarchie

La hiérarchie est l'un des concepts clés de la visualisation de données. C'est la seule chose que les utilisateurs comprennent intuitivement, il incombe donc aux visualiseurs de données de les utiliser de la manière la plus optimale.

Comme vous l'avez deviné, la hiérarchie signifie placer les informations les plus importantes en haut, puis descendre à partir de là de la manière « du plus au moins important ».

8. Rendre les visuels réactifs

La conception réactive fait référence à une approche dans laquelle les pages s'affichent correctement, quel que soit l'appareil sur lequel elles sont visualisées. Ici, la conception s'adapte automatiquement aux différentes tailles d'écran, ce qui permet à l'utilisateur final de lire et de digérer plus facilement le contenu.

Voici donc les meilleures pratiques qui illustrent le mieux l'importance de la visualisation des données pour une entreprise. Maintenant que nous avons examiné les dos, la conversation sera incomplète sans les défis.

Examinons les défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles se mettent à gérer elles-mêmes le processus de visualisation des données.

Quels sont les différents défis associés à la visualisation de données ?

Les entreprises ont souvent tendance à investir dans des outils de visualisation pour convertir leurs données au format média. Cependant, il existe un certain nombre de défis associés à cette approche.

Manque de compréhension des données

Indépendamment de la beauté des visuels, les entreprises n'ont généralement pas une grande idée de l'histoire derrière elles et des informations à en tirer. Afin de lier au mieux les données aux objectifs commerciaux, il est important que le gestionnaire/propriétaire du processus de visualisation comprenne ce qu'il veut que les données reflètent.

Désordre

Les managers, pour donner une image « complète » de la croissance de l'entreprise, sont parfois victimes d'une surcharge d'informations. Ils ajoutent trop d'informations dans une diapositive, au lieu de penser à la structure et à la nécessité. Idéalement, l'information devrait être réduite au minimum et fortement axée sur l'intérêt de l'auditoire individuel.

Dépendance aux processus manuels

Lorsque les responsables créent des visualisations en saisissant manuellement les ensembles de données, cela peut entraîner plusieurs erreurs. Erreurs autour de données incomplètes, incorrectes, erreurs mathématiques, etc. Une solution à cela peut être l' adoption d'outils basés sur l'IA qui automatiseraient le processus.

Manque de gouvernance des données

Dès que les gens se familiarisent avec l'utilisation des feuilles de calcul et des outils d'analyse, ils commencent à créer leurs propres présentations, en jetant toutes les structures et la mise en page décidée par la fenêtre. Ce qui est nécessaire, c'est que les gestionnaires aient mis en place une pratique appropriée de gouvernance des données pour s'assurer que toutes les structures de données sont cohérentes.

Nous comprenons qu'il peut être difficile de maîtriser tous ces avantages et défis tout en créant un processus de visualisation de données en place. Beaucoup de nos clients sont confrontés aux mêmes problèmes. C'est ainsi que notre service d'analyse de données les aide.

Comment Appinventiv peut-il vous aider ?

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