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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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Erreurs à éviter5. Notre conseil
5.1 Prenez soin de vérifier vos données
Quelle que soit la qualité de votre visualisation, si les données sont de mauvaise qualité, votre analyse sera fausse. Elle pourrait alors conduire à des interprétations erronées et potentiellement dangereuses pour les utilisateurs.
HAUT DE PAGE5.2 Prenez le temps de formaliser votre modèle de données entités/relations
Ce modèle sera déterminant à toutes les étapes du processus et permettra de réaliser certaines analyses. Le modèle de données est une hypothèse forte, mais nécessaire pour ne pas se noyer dans des analyses sans fin et souvent sans sens.
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DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
-
Lima M., Cartographie des réseaux. Eyrolles.
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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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