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Auteur(s)
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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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Préparer les données2. Identifier les données
Au cœur de la dataviz se trouvent les données ; une datavisualisation riche sera avant tout constituée de données fiables et pertinentes pour répondre au besoin.
Il y a donc deux points essentiels qui devront présider à l’identification et à la sélection des lots de données à exploiter :
-
Les données devront être fidèles à ce qu’elles décrivent, c’est-à-dire avoir été collectées de façon honnête et sans biais (ou s’il y a biais, avec un biais homogène entre toutes les données).
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Les données devront être dénuées d’erreur (ou en tout cas en comporter le moins possible).
Commence alors l’identification des données qui pourront être utilisées. Là encore, l’analyste devra faire preuve d’imagination. En effet, la dataviz permet d’imaginer la superposition ou la cohabitation de données hétérogènes (le V correspondant à la variété). Les nouveaux outils de représentation et d’exploration des données peuvent permettre aisément de faire cohabiter des données diverses qui aideront à la mise en perspective de différents lots de données, et c’est bien là un des intérêts principaux de la dataviz.
Par exemple, le site Atlas de la complexité économique propose des datavisualisations interactives générées à partir de données économiques concernant 250 pays et territoires, et provenant de sources diverses (organisations internationales, organismes statistiques…).
L’analyste devra ensuite aller chercher les lots de données qui lui sont accessibles pour atteindre son objectif :
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données internes issues des systèmes décisionnels (Business Intelligence) traditionnels ;
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systèmes de GED interne ;
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systèmes de veille interne ;
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bases de données scientifiques, techniques, économiques, financières, juridiques…
Les données peuvent en effet provenir de sources très hétérogènes.
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Personnes physiques : publication notamment de données textuelles et multimédias sur le Web et les réseaux sociaux. N’oublions pas les données de la recherche produites par des chercheurs.
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Entreprises et organisations : production de données...
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Identifier les données
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.
Blog de référence sur la datavisualisation et le traitement des données.
Présentation de nombreux projets de dataviz et retour sur leur réalisation
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