La datavisualisation


Technique

Après la big data et l’open data, voici la suite de notre série sur la data !
Au programme : la datavisualization -> ce que c’est et à quoi ça sert, son origine, et le plus important : les avantages business que l’on peut en tirer !

DATAVISUALIZATION : QU’EST-CE QUE C’EST ?

La datavisualization s’inscrit très logiquement dans le développement du big data et de l’open data. Plus on récupère des données brutes et variées, depuis des sources toujours plus nombreuses, plus on se rend compte que cette masse d’informations est totalement inutile si on ne peut pas lui donner du sens. La datavisualization est un art pédagogique : organiser, mettre en perspective et présenter les données pour les faire parler et en rendre accessible le sens. C’est aussi un ensemble de techniques bien plus anciennes qu’on pourrait le penser.

 

ESSOR ET APOGÉE

La mise en forme graphique de données diverses ne date pas d’hier, ni même d’avant-hier. La masse de données récoltées et exploitées a certes explosé au cours de la seconde moitié du XXe siècle mais cela fait plusieurs siècles que l’on consigne et que l’on présente de l’information, même sous forme de graphiques.

 La datavisualisation

Un des tous premiers “graphiques” connus : la position du soleil, de la lune et des étoiles dans le ciel au cours de l’année. Réalisé au Xe siècle !

Les pionniers de la datavisualization furent les astronomes, et bien sûr les cartographes qui en furent les principaux contributeurs jusqu’à la fin du XVIIe siècle. C’est à la fin du XVIIIe que les formes modernes de représentations graphiques (courbes et histogrammes notamment) commenceront à se généraliser, et au cours du XIXe que l’on verra apparaître des graphiques très créatifs voire curieusement avant-gardistes – du genre de ceux qu’on s’attendrait à voir réalisés sous Illustrator aujourd’hui. A cette époque, de plus en plus de représentations sont produites dans un but politique et se doivent donc d’être le plus explicite possible.
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Les causes de mortalité dans l’armée britannique pendant la guerre de Crimée par F. Nightingale (autour de 1850). Un avant goût de ce qu’on peut voir aujourd’hui sur la toile.

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Pyramide des âges de la Suède, 1879.

A partir de 1900 jusque dans les années 50, les innovations graphiques devinrent de moins en moins nombreuses et l’enthousiasme pour la visualisation qui a marqué le XIXe siècle disparut peu à peu au profit de modèles statistiques plus formels avec l’essor des sciences sociales. On recommença à utiliser les images comme… des images. Pour illustrer, pour évoquer, mais plus pour expliquer des faits. Bien sûr, on se sert toujours des courbes et histogrammes, même des maps (notamment avec l’essor du marketing) mais les innovations se font rares. Cette tendance durera jusqu’à la fin des années 90, avec la démocratisation des outils informatiques et l’arrivée d’internet.

LE RETOUR EN GRÂCE

Quelques dizaines d’années plus tard, nous entrons dans le nouvel âge d’or de la datavisualization. L’émergence puis l’installation d’internet comme média dominant ont apporté avec elles de nouveaux moyens de visualisation – images, animations, vidéo – et un immense lot de nouveaux outils. Les données sont toujours plus nombreuses et réparties dans le Monde entier, et les internautes de plus en plus familiarisés avec ces nouveaux modes d’expression.

Les premiers élans de l’essor nouveau de la datavizualisation furent les infographies, dont le nombre et la diversité n’ont cessé d’augmenter depuis les années 2000 – le principe de l’infographie étant de démontrer un point de vue en racontant une “histoire” mêlant chiffres, visuels et brèves explications textuelles.

 La datavisualisation  La datavisualisation

Deux approches différentes de la dette américaine : http://www.whitehouse.gov/infographics/us-national-debt

 

AUJOURD’HUI ET DEMAIN

Nous pouvons dire que nous sommes entrés dans l’âge de l’immersivité.
La datavisualization, reléguée il y a encore 10 ans à un “petit plus” (le diagramme circulaire dans un PowerPoint), est en train de devenir un espace immersif et interactif, réutilisant les autres médias et non plus élément de l’interface mais interface elle-même : c’est l’interface qui raconte l’histoire.
 La datavisualisation

2012, par exemple fut un beau millésime pour la datavisualization, élections américaines oblige. Quand on dit que l’interface “fait” l’histoire…

http://visualizing.org/full-screen/42994

Tout ceci est facilité aujourd’hui par la mise à disposition des “data scientists”, d’outils techniques et graphiques de plus en plus performants permettant de réaliser des visualisations toujours plus sophistiquées, interactives et parfois en temps réel. Les outils du type librairies nécessitent encore une certaine maîtrise technique pour être utilisés et ne sont pas à la portée du premier venu, mais d’autres outils plus simples, centrés sur la datavisualization, existent et commencent à se faire une place dans les départements marketing.
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Circos, une librairie Javascript de visualisation très utilisée dans le milieu de la recherche médicale. De nombreuses librairies de ce type sont à découvrir ici : http://selection.datavisualization.ch/

Un bel exemple d’utilisation de Circos est également à trouver ici : http://www.torre.nl/remittances/#

 

EN PRATIQUE

Les techniques de datavisualization arrivent à maturité, même si on peut encore s’attendre à des évolutions. Dans quels contextes peut-on en tirer parti afin de réaliser des objectifs concrets ?

En terme de business intelligence et de prise de décision, la datavisualization est le complément direct et nécessaire de toute politique big data (ou plus largement de tout usage de la data). L’exemple type est celui d’un décideur d’un grand groupe à qui on a fourni un outil avec un bon milliers d’indicateurs : 450 sont au vert, 305 dans le rouge et 200 à l’orange….
Quelle décision peut-on prendre avec cette information ? Aucune.

On peut au contraire imaginer un outil permettant de choisir à la volée les indicateurs que l’on souhaite afficher, les dimensions de ces derniers que l’on veut prendre en compte, avec quels autres indicateurs les comparer, le tout de manière simple et rapide.
L’immense atout de la datavisualization est de rendre des données complexes accessibles au commun des mortels, mais également de permettre une lecture et une mise en perspective rapide des informations les plus importantes qui facilitera la prise de décision.

Autre possibilité : utiliser la datavisualization pour communiquer !
De nombreux groupes conservent des quantités de données immenses sans toujours savoir quoi en faire. Partant de ce constat, General Electrics a mis en avant de nombreuses données sous forme interactive dans le but de communiquer sur la marque GE, mais aussi et surtout sur l’entreprise et ses activités, tout en gardant le contrôle de l’histoire et de la conversation.
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General Electrics Data Visualisations : http://visualization.geblogs.com/

L’évolution du tryptique “big data – open data – datavisualization” ne saurait s’arrêter là, et on peut déjà s’attendre à de plus en plus de données, de plus en plus diversifiées, et à de nouvelles techniques de visualisation toujours plus sophistiquées (d’ailleurs pourquoi devraient-elles se limiter au Web ? on peut très bien imaginer une datavisualization grandeur nature et animée dans un hall de gare…). Chez Disko, nous croyons pleinement en cette évolution, si bien que nous avons déjà développés nos propres outils en interne afin de conseiller au mieux nos clients !

 

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