Tendances intéressantes façonnant l'avenir de la visualisation des données

Les énormes quantités de données disponibles aujourd'hui provoquent presque une surcharge d'informations pour quiconque s'aventure dans ses analyses. Cette tendance semble aller nulle part puisque la taille des données ne fait qu'augmenter avec le temps. La visualisation des données a été l'outil le plus ingénieux qui a permis à ce Big Data de rester consommable pour les parties prenantes d'une entreprise qui ne maîtrise pas les données. Les données sont désormais facilement scannables grâce à l'incroyable prouesse de la visualisation des données qui nous aide à comprendre des modèles complexes et à analyser des informations.

La visualisation des données désintègre les mégadonnées en petits blocs d'informations faciles à interpréter. Cela a conduit à la prolifération d'outils de visualisation de données avec des capacités variables qui sont disponibles sur toutes les plateformes.

Une infographie attrayante ou une visualisation de données interactive avec des couleurs attrayantes et des motifs saisissants ne cesse jamais d'impressionner. Ce mélange de données et d'art est ce qui rend les outils de visualisation de données d'aujourd'hui uniques. La visualisation des données a évolué à un rythme rapide au cours des deux dernières années. Pour garder une longueur d'avance, vous devez suivre de près les tendances et adopter les nouvelles technologies qui ne cessent d'enrichir le monde de la visualisation de données. Voici les tendances nouvelles et à venir qui rendent les visualisations de données plus accessibles à tous.

Visualisations de données axées sur les réseaux sociaux

La visualisation des données devient plus sociale de nos jours où elle voit des niveaux d'engagement plus élevés de la part des abonnés. Les scientifiques des données, ayant identifié cette tendance, prennent également des précautions supplémentaires pour rendre les visualisations de données adaptées aux médias sociaux. Étant donné que la durée d'attention des utilisateurs de médias sociaux est très faible, les données doivent leur être présentées d'une manière visuellement attrayante et intrigante. Quelques exemples de premières visualisations de données sociales incluent les GIF, les animations en boucle et les courts métrages YouTube.

En termes simples, les visualisations de données sociales d'abord consistent à rendre le contenu snackable.

Visualisations axées sur le mobile

Cela peut sembler un peu étrange pour beaucoup compte tenu de l'espace d'écran limité d'un smartphone, mais nous faisons déjà beaucoup de choses qui semblaient autrefois impossibles sur un téléphone, mais qui sont désormais monnaie courante. Si vous regardez les spécifications des smartphones modernes, il est évident qu'ils sont désormais extrêmement supérieurs en termes de puissance de calcul. Le passage des internautes du bureau au mobile a clairement fait une déclaration - le mobile est l'avenir.

Pour un monde obsédé par l'expérience client mobile, nous assisterions bientôt à des innovations dans la visualisation des données mobiles. La visualisation des données pour mobile gagne en importance et de nombreux fournisseurs travaillent à adapter les expériences de bureau aux formats mobiles pour adopter l'approche mobile d'abord. Le géant de l'électronique grand public Apple a acquis Mapsense , une startup de visualisation de données mobiles pour 30 millions de dollars, en septembre dernier.

Tendances couleurs

La couleur est un élément crucial de la conception visuelle et les visualisations de données ne font pas exception. Le Pantone Color Institute a récemment choisi Greenery 15-0343 comme couleur de l'année 2017. Greenery est le symbole d'un nouveau départ, de la fraîcheur et de l'environnementalisme.

Comme les visualisations de données sont un mélange d'art visuel et de données, elles refléteraient certainement les tendances et les mouvements de couleur à travers le monde. Selon Digital Arts , il y aurait une augmentation des teintes profondes comme le vert olive, le kaki, le marron, le gris anthracite et le rouge brique.

La narration et la narration deviennent des compétences brûlantes

Le concept de visualisations de données pour la narration commence à gagner en popularité. La simple visualisation des données ne suffira plus et les visualiseurs doivent devenir des narrateurs capables d'identifier et de mettre en avant des informations approfondies.

Tout comme une histoire, les visualisations doivent avoir un bon début, un milieu solide et une fin puissante. Il devrait s'agir d'une progression au cours de laquelle le spectateur peut percevoir des spécificités apparemment insignifiantes mais essentielles des données. La mise en évidence efficace des données à l'aide de la visualisation est susceptible de devenir une compétence en soi.

Le concept continuera à se répandre à mesure que nous progressons vers 2018 et au-delà. C'est maintenant le bon moment pour mener le jeu en emmenant vos lecteurs dans une expérience narrative intéressante.

Réalité virtuelle et mixte

La réalité virtuelle a le potentiel de révolutionner une multitude d'industries. Lorsqu'il s'agit de présenter d'énormes blocs de données de manière à ce que tout le monde comprenne les informations clés, un écran plat en deux dimensions n'est pas le support le plus efficace. Il y a tellement de choses que quelqu'un peut percevoir à partir d'une figure en deux dimensions. Or, avec la réalité virtuelle, le percepteur est placé au milieu d'un espace virtuel immersif et entouré de données. Vous pouvez consulter ce post moyen pour découvrir certaines des visualisations de données de réalité virtuelle les plus immersives.

Le journalisme de données se généralise

Avec la disponibilité des données et d'excellents outils pour les analyser et les visualiser, nous constatons une augmentation du nombre de visualisations de données incroyables publiées par les principales sociétés de médias du monde entier.

Nous continuerons à voir une utilisation meilleure et plus efficace de la visualisation des données dans la narration et les reportages, en particulier dans les salles de rédaction populaires. L'efficacité et la portée du journalisme de données convaincront probablement de plus en plus de journalistes de s'habituer à utiliser les données pour en tirer des informations intéressantes.

Intelligence artificielle

L'intelligence artificielle va perturber tous les domaines et toutes les industries et cela ne fait aucun doute. La visualisation des données est certainement un processus crucial pour les entreprises et l'IA peut leur donner un coup de main. Les données dépassant la portée de nos tableaux de bord traditionnels et de nos data scientists, le besoin de visualisation de données basée sur l'IA est presque à son comble. Il y a beaucoup de données de nos jours et elles contiennent des informations essentielles à la mission qui peuvent donner de meilleurs résultats si elles sont extraites le plus tôt possible. L'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel peuvent fonctionner ensemble pour dévoiler des informations essentielles à partir des données, réduisant ainsi la charge de travail de visualisation des données pour les humains.

Un système d'apprentissage automatique peut être utilisé pour comparer des graphiques, identifier des anomalies, détecter des informations clés et enfin la PNL peut gérer la partie communication où les informations doivent être présentées dans un langage humain simple et clair. Des masses de visualisations de données ne sont pas utiles si elles ne peuvent pas être facilement interprétées et l'IA a le potentiel de résoudre ce problème.

Des sources de données de plus en plus complexes

La qualité et l'exhaustivité d'une visualisation de données dépendront totalement des données qui y sont introduites. Grâce aux récentes avancées technologiques, il est désormais possible de collecter des données à l'aide d'un éventail illimité de méthodes, ce qui nous met en contact avec des configurations de données sophistiquées.

Cela signifierait que de meilleures idées avec plus de valeur pourraient être dérivées et transmises à tous ceux qui sont concernés. Cela signifie également que les visualiseurs de données doivent soigneusement évaluer et choisir les bonnes sources de données pour obtenir les bons résultats.

Conclusion

Avec l'augmentation des données disponibles sur plusieurs plateformes, le défi de les visualiser va certainement augmenter aussi. Ces nouvelles tendances qui se dessinent montrent à quel point la visualisation des données évolue à un rythme rapide afin de faire face aux exigences toujours croissantes en matière de données et d'affaires. L'extraction d'informations à partir des données est sans aucun doute la fonction ultime de la visualisation des données et elle peut être améliorée en exploitant ces tendances émergentes.