4. 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...
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Contrôler la qualité du processus, en amont et en aval
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