Big Data: les 17 prédictions, épisode 3: les outils de Dataviz

17 predictions big data dataviz

Prédiction #3

« De plus en plus d’outils d’analyse (sans les analystes) vont faire leur apparition. Microsoft et Salesforce ont tous deux récemment annoncé des fonctionnalités permettant aux non-codeurs de créer des applications pour visualiser des données business. »

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La démocratisation de l’accès à l’univers de la Data, au-delà du phénomène de l’Open Data, va s’opérer également via les outils qui seront utilisés pour la comprendre et l’exploiter.

Néanmoins, a contrario, ce serait une erreur de penser qu’analyser les données est une activité accessible à tous.
Cette 3ème prédiction, partiellement vraie, pose les bases d’un débat que l’on retrouve dans beaucoup d’activités : le fond ou la forme ?
Comme le disait le grand Victor Hugo : le fond c’est la forme qui remonte à la surface :
Si l’on ne considère la question que d’un strict point de vue de data visualisation, la forme est en effet primordiale pour avoir une perception ergonomique, conviviale et intuitive des données. De belles images valent mieux que 1000 mots, y compris dans des activités aussi sérieuses que la Data science, même si, pour un data scientist qui se respecte, la dataviz a été conçue pour des marketeurs pressés et des commerciaux intellectuellement limités.
C’est vrai qu’un joli tableau de bord avec des camemberts animés, des couleurs qui clignotent, des courbes qui se dessinent en temps réel, des compteurs qui tournent, c’est chouette et ludique, ça donne l’impression d’être dans un cockpit d’avion de ligne.
Encore faut-il savoir le piloter et le poser sur la bonne piste d’atterrissage.
Pour autant, il y a une vraie technologie performante et de l’UX au goût du jour derrière tout cela, la question n’étant d’ailleurs pas sur l’excellence des plateformes proposées (on est plutôt pas mauvais sur le sujet en France, du précurseur Captain Dash à Bime racheté par l’américain Zendesk en passant par Toucan Toco) que sur l’usage final qu’on en fait.

L’accessibilité à ces applications aux non-codeurs n’est pas en soi une révolution technologique puisque la plupart du temps, ce sont des API tout à fait simples à installer et à utiliser.
Il est en revanche indispensable d’avoir une stratégie, des objectifs précis et un savoir-faire quant au choix des sources qui vont composer ces tableaux de bord, leurs formats, leur possibles redondances et les variables qui pourraient fausser les résultats. Bref, des modèles qui vont permettre l’analyse la plus précise en fonction des finalités des données visualisées.
Ces éléments, ce sont justement les analystes ou les data scientist qui vont les déterminer et les affiner.
C’est à eux que revient la responsabilité des flux qui alimenteront les dashboards, des résultats qui en ressortiront et des stratégies qui en découleront.

Après tout, comme le dit la sagesse populaire, il n’y a pas de mauvais outils, seulement de mauvais ouvriers.

NB : Les fonctionnalités évoquées dans cette entrée concernent, pour Microsoft : Power BI et pour Salesforce : Wave Analytics.
Il y en a, bien sûr, beaucoup d’autres.

La rédaction
La rédaction
La rédaction est composée de plusieurs collaborateurs du Groupe Altares qui sont spécialisés dans leurs domaines respectifs (data science, data marketing, data intelligence, etc.) et qui partagent l'envie de faire part de leur passion de la Data à nos lecteurs.

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