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Auteur(s)
-
Véronique MESGUICH : Consultante formatrice en veille stratégique
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Lire l’articleINTRODUCTION
Dès qu’il s’agit des données, les chiffres atteignent rapidement des sommets vertigineux : selon le cabinet IDC, la taille de l’univers numérique devrait atteindre 175 zettabytes de données d’ici 2025.
Le big data se caractérise par la règle des 3V : volume, variété, vitesse, auxquels on peut rajouter 2 autres V : valeur et visualisation. En effet, prise individuellement, une donnée ne vaut rien… C’est l’analyse, à travers la datavisualisation, qui va apporter de la valeur ajoutée en créant de l’intelligence et du savoir.
Les méthodes et outils de datavisualisation permettent ainsi au veilleur-analyste de traiter des masses de données en appliquant des algorithmes statistiques et en limitant les biais cognitifs. Tout en rationalisant et enrichissant les données, les outils logiciels permettent également d’offrir des interfaces d’exploration dynamique des corpus de données chiffrées ou textuelles.
Cette fiche propose une approche orientée « méthodes » de la datavisualisation en présentant les différentes étapes : analyse du besoin, identification des données, préparation, choix des métriques.
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Identifier les données1. Définir son besoin
Avant de se lancer à corps perdu dans la collecte de données, il est impératif de rationaliser son besoin. Alors qu’au début des années 2000, il était difficile de trouver de la donnée numérique, aujourd’hui les mouvements massifs vers l’open data, la généralisation des API (interfaces de programmation d’applications) et les données transactionnelles entraînent la création de telles masses de données que l’analyste devra avant toute chose éclaircir et formaliser son besoin en information. En effet, cela impactera le choix des données qu’il doit exploiter, le modèle de structuration qu’il doit appliquer et les analyses qu’il devra mener.
L’analyste devra définir ainsi son besoin :
-
Quels arbitrages/décisions seront pris avec les résultats de ma datavisualisation ?
-
Que doit représenter ma datavisualisation et, s’il y a des interactions entre les entités présentes sur mon modèle, que représentent-elles ?
-
Quels types de données peuvent permettre de répondre à mon besoin ?
En dehors du besoin général et finalement de l’objectif à définir en phase initiale, il sera ensuite important de déterminer toutes les composantes de sa datavisualisation.
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Définir son besoin
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
-
Lima M., Cartographie des réseaux. Eyrolles.
-
Tufte E., Beautiful evidence. Graphics Press.
-
Tufte E., Envisioning information. Graphics Press.
-
Rendgen S. et Wiedemann, Information Graphics. Taschen.
-
DataFLow1 et 2.Gestalten.
-
Yau N., Data visualization. Eyrolles.
Site de référence sur les datavisualisations les plus originales et les plus innovantes, incluant régulièrement des outils logiciels émergents et utiles à la fois pour l’extraction, le traitement et la visualisation des données.
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