Cependant, si vous n'avez pas de doctorat en science des données, les données brutes peuvent être difficiles à comprendre. C'est là que la visualisation des données entre en jeu. Le big data est souvent associé à des algorithmes pour développer des analyses prédictives pour diverses méthodes d'apprentissage qui continuent à mettre en évidence la valeur des données. Elle nous permet de changer la façon dont nous percevons les données afin d'acquérir une compréhension plus verticale des informations présentées et d'identifier de nouveaux modèles et tendances. La visualisation des données donne véritablement du pouvoir aux utilisateurs, quels qu'ils soient, car elle leur offre des perspectives spécifiques et exploitables.
Modélisation des données graphiques
La modélisation des données est le processus qui consiste à transformer vos idées sur vos données en un modèle logique qui peut être utilisé pour leur donner un sens. Au cours du processus de modélisation des données graphiques, vous décidez quelles entités de votre ensemble de données doivent être des nœuds, lesquelles doivent être des liens, lesquelles doivent être éliminées, etc. Le résultat est un schéma des éléments fondamentaux, des relations, de l'ordre et des propriétés de vos données. Vous pouvez utiliser ce schéma pour créer un modèle de visualisation graphique.
"Vous pouvez ajouter une valeur significative à l'expérience de vos utilisateurs simplement en ajoutant une interactivité personnalisée à vos visualisations de données à l'aide d'une API et d'un cadre intégré." - João Matos, Data Scientist, Walgreens
Business Intelligence flexible
Le schéma résultant permet de créer des visualisations de données en toute flexibilité. Il existe deux types de systèmes de veille stratégique : l'un sert à produire des rapports, l'autre à rendre l'analyse amusante et facile grâce à des outils graphiques interactifs. Dans le cadre du data storytelling, les visualisations racontent des histoires sur la manière dont les conclusions analytiques sont tirées et pourquoi elles sont essentielles pour l'utilisateur. Cela aide les gens à travailler ensemble. Plus les gens utilisent des solutions d'analyse visuelle en libre-service, plus ils ont l'occasion de découvrir le pourquoi d'un phénomène. Cela peut aider à combler le fossé entre les systèmes de BI d'entreprise axés sur les rapports et les systèmes d'analyse plus avancés. Les outils peuvent être modifiés en fonction de l'évolution des besoins. Obtiennent-ils les bonnes informations au bon moment, dans le bon format, à la bonne personne ?
Méthodes de visualisation courantes
Choisir le bon style de visualisation
Face à la multitude de méthodes disponibles, le choix de la meilleure méthode peut s'avérer crucial. Certains types de visualisation de données sont particulièrement adaptés à la façon dont notre esprit fonctionne, et nous commençons à leur donner un sens instantanément. Par exemple, si l'être humain est capable d'estimer avec précision et efficacité la longueur et l'emplacement d'un objet dans un espace bidimensionnel, il est moins apte à estimer rapidement et avec précision les angles, la surface ou la couleur.
Pour ce genre de choses, les diagrammes circulaires ne sont pas pratiques. Ils prennent des nombres entiers et les codent sous forme de tranches circulaires. Cela implique que les données numériques sont représentées de trois manières. L'angle de la tranche, la surface et la longueur de l'arc de la circonférence extérieure. Il est plus facile de comparer des longueurs sur des lignes droites que sur des lignes courbes, en particulier lorsqu'elles ne commencent pas au même endroit. Cela signifie que ces graphiques sont moins efficaces pour comparer des statistiques avec un certain degré de précision. Si vous avez quelques tranches du graphique dont la taille est radicalement différente, cela ne pose pas de problème, mais leur interprétation demande beaucoup plus d'efforts que celle d'un diagramme à barres contenant les mêmes données.
Dans le cas d'un tableau de bord, il y aura probablement plusieurs de ces graphiques sur la même page. Par conséquent, l'impact cumulatif est qu'il est beaucoup plus difficile de discerner l'information. De plus, les statistiques d'un tableau de bord évoluant rapidement, les changements seront fréquents et infimes.
Choisir la bonne bibliothèque JavaScript de visualisation de données
JavaScript dispose d'un grand nombre de bibliothèques qui facilitent l'affichage de données, de graphiques, de diagrammes, d'animations et même l'ajout d'interactivité. Il s'agit là de quelques raisons importantes pour lesquelles le choix de la bonne bibliothèque est crucial pour la façon dont nous construisons les choses et ce que nous serons en mesure de faire avec elles dans le cadre de développements futurs. Un élément particulier à prendre en compte lors de la sélection finale d'une bibliothèque JavaScript de visualisation de données est la possibilité de personnaliser le contenu.
Voici une liste des bibliothèques de visualisation de données JavaScript les plus populaires.
Choisir le bon type de visualisation
Comme indiqué précédemment, il existe de nombreux types de visualisation de données. Certaines méthodes sont mieux adaptées à la personnalisation ou à la facilité d'utilisation, tandis que d'autres offrent une interactivité plus poussée. Il est essentiel de choisir la méthode la mieux adaptée à vos besoins. Voici quelques éléments à prendre en compte.
Personnalisation - Quelles sont les caractéristiques de style et de conception disponibles ? Certaines situations exigent un contrôle rigoureux contrôle rigoureux des couleurs et du style pour rester en accord avec les règles de la marque.
Méthodes de rendu - La méthode de rendu dessine le graphique sur la page. C'est la principale méthode à appeler après avoir configuré les options.
Facilité d'utilisation - La courbe d'apprentissage associée à la bibliothèque est un aspect souvent négligé. Il est important de prendre en compte la possibilité d'ajouter de nouveaux membres à l'équipe et de transférer les connaissances.
Assistance et documentation - À l'heure où les tendances en matière de développement évoluent constamment, la documentation est plus importante que jamais. Sans un bon support, les développeurs sont limités dans la valeur qu'ils peuvent extraire des données.
Interactivité - Demandez-vous si les données doivent être interactives pour l'utilisateur. Certaines bibliothèques sont beaucoup plus robustes dans leurs capacités interactives.
En conclusion
Il existe aujourd'hui de nombreuses solutions pour intégrer vos données dans des outils de visualisation de données personnalisés et puissants. Il est essentiel de choisir le bon outil et de bien comprendre comment les utilisateurs ont l'intention de l'utiliser. Ces types de produits ont des processus UX et des problèmes techniques propres aux tâches qu'ils sont censés aider.
Tout au long de cet article, nous avons présenté plusieurs facteurs importants à prendre en compte avant d'entreprendre un projet de conception de produit de visualisation de données et d'analyse. Il s'agit notamment de la modélisation des données, des bibliothèques, des exigences, etc. J'espère que lors de votre prochain projet, vous pourrez poser les bonnes questions et utiliser vos outils centrés sur l'utilisateur pour aider les gens à apprendre.
