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Auteur(s)
-
Véronique MESGUICH : Consultante formatrice en veille stratégique
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Lire l’articleINTRODUCTION
L’objectif de la visualisation d’information est de « faire parler la donnée » : il s’agit d’en extraire de l’intelligence utile à la prise de décision, de détecter des tendances, de vérifier des hypothèses, ou tout simplement de rendre les données plus claires et lisibles, grâce à une véritable scénographie des données.
La visualisation de l’information s’est démocratisée au cours des dernières années, mais il convient de faire la distinction entre des solutions simples et intuitives d’infographie, et des logiciels souvent complexes de datavisualisation. Il s’agit également de choisir les modèles de représentation véritablement adaptés aux besoins.
Cette fiche permet de se repérer dans la multiplicité des outils et d’effectuer les bons choix, en fonction des besoins et des budgets.
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Notre conseil4. Contrôler la qualité du processus, en amont et en aval
En amont du projet, il est nécessaire de préparer les données en vue de la datavisualisation ; il peut s’agir en effet de données provenant de différentes sources, dont il faudra uniformiser les formats et qu’il faudra nettoyer afin de les débarrasser d’éventuelles erreurs ou de risques de doublons.
Une solution comme Open Refine peut aider à la préparation et à l’harmonisation des jeux de données. En effet, l’afflux massif d’informations à traiter et l’automatisation de ce traitement peuvent amener à incorporer des données erronées et introduire des erreurs de jugement.
Attention également, en aval cette fois, aux effets induits dans une représentation visuelle par l’échelle, la perspective, des effets 3D… En cartographie par exemple, les choix de fond de carte, de couleurs des données, de projection, ont un impact sur le rendu final de la carte.
Dans un graphique 3D, des effets de perspective en 3D peuvent fausser (de façon volontaire ou non) la perception, par l’utilisateur, des pourcentages représentés.
Il vaut mieux se débarrasser du superflu et des effets inutiles. « Data looks better naked », comme l’indique le site Darkhorseanalytics qui propose de nombreux conseils et bonnes pratiques à ce sujet.
Attention également, dans l’interprétation des datavisualisations, aux fausses corrélations : une corrélation forte entre deux variables, par exemple, n’implique pas un lien de causalité entre elles.
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Contrôler la qualité du processus, en amont et en aval
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
-
McCandless D., Information is Beautiful. Collins, 2009.
-
Few S., Now you see it. 2e édition, Analytics Press, 2021.
-
Lagnel J.M., Manuel de datavisualisation : méthodes – cas pratiques. 2e édition, Dunod, 2021.
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