L'analyse de données offre de nombreuses opportunités. Toutefois, il peut être difficile d'interpréter les données brutes pour les utilisateurs non techniques au sein d'une entreprise. En présentant les informations pertinentes de façon claire et explicite, la Data Visualisation remédie à ce problème et permet à n'importe qui d'exploiter le Big Data.
Qu'est-ce que la Data Visualisation ?
La Data Visualisation est la représentation graphique ou visuelle des données. Il peut s’agir d’un graphique, d’un diagramme ou même d’une animation. Cette technique permet de mettre en lumière les informations pertinentes au sein d’un ensemble de données, afin de simplifier la détection des tendances et des corrélations.
En effet, il est difficile de déchiffrer les données présentées sous forme de feuille de tableur contenant des lignes et des colonnes. Identifier des tendances au premier regard dans ce format paraît même presque impossible.
Au contraire, les données présentées sous forme de graphique ou de diagramme sont immédiatement compréhensibles par n’importe qui. C’est là tout l’intérêt de la DataViz : raconter une histoire à partir de données brutes, dans le but de pouvoir les exploiter.
Les différents types de Data Visualisations
Il existe une large variété de Data Visualisations. Les formes les plus anciennes de visualisations de données remontent à l’Égypte antique, où elles étaient principalement exploitées pour la navigation. Au fil du temps, la DataViz a été exploitée pour différentes applications dans l’économie, la société ou la santé.
Aujourd’hui, de nombreuses entreprises utilisent la Data Visualisation pour présenter des rapports de performances en temps réel. Les tableaux de bord sont des outils très utiles pour suivre et visualiser les données en provenance de sources multiples. Ils offrent une visibilité sur les effets de comportements spécifiques au sein d’une équipe.
Il existe une large variété de techniques de visualisation couramment employées. On peut citer les tableaux, les graphiques « camembert », les graphiques linéaires, les histogrammes, les nuages de points, les cartes de chaleur, ou encore les arborescences.
À quoi sert la Data Visualisation ?
De façon générale, la Data Visualisation sert à communiquer des informations clés. Toutefois, différentes visualisations peuvent être utilisées pour narrer différentes histoires. On utilise cette méthode pour différents cas d’usage.
La Data Visualisation permet par exemple de représenter des changements au fil du temps, ou de déterminer la fréquence des événements. Elle peut aussi mettre en lumière les relations ou les corrélations entre différentes variables.
En outre, on peut utiliser les techniques de DataViz pour examiner un réseau et identifier les connexions qui le composent. Enfin, les visualisations de données permettent d’analyser les bénéfices et les risques d’une stratégie.
Quels sont les avantages de la Data Visualisation ?
La Data Visualisation apporte de nombreux avantages. Elle permet tout d’abord de mettre en lumière les tendances, patterns et corrélations au premier coup d’oeil. Par extension, la DataViz permet de comprendre de larges volumes de données de manière efficace et rapide.
C’est aussi la meilleure manière de communiquer des informations et des découvertes aux collaborateurs ne disposant pas d’une expertise en Big Data, afin de rendre les données accessibles et exploitables. Enfin, la DataViz permet de raconter une histoire à partir des données en ne présentant que les informations les plus pertinentes en fonction du contexte.
Pourquoi la Data Visualisation est-elle importante ?
Nous sommes entrés dans l’ère du Big Data. L’humanité génère des volumes massifs de données, et ce phénomène s’amplifie au fil du temps. Alors que le volume mondial de données atteignait 44 zettabytes au début de l’année 2020, il pourrait atteindre 463 exabytes par jour en 2025.
Or, l’analyse de données permet de donner du sens à ces données. Une entreprise peut exploiter cette technologie pour apprendre du passé et anticiper le futur. Cette approche est adoptée dans une multitude de secteurs, de la santé à la finance en passant par le commerce. De manière générale, l’analyse de données est nécessaire pour prendre de meilleures décisions.
Et l’analyse de données joue un rôle crucial dans ce processus analytique. Elle permet de rendre les données plus compréhensibles et accessibles à une large audience plutôt que de les réserver aux experts. Cette méthode permet ainsi de réduire le fossé entre les Data Scientists et les utilisateurs métier souhaitant exploiter les données.
Comment suivre une formation Data Visualisation ?
À l’heure où de nombreuses entreprises exploitent les données, la Data Visualisation est une compétence extrêmement recherchée. Afin d’apprendre les différentes techniques et méthodes de visualisation de données, vous pouvez choisir DataScientest.
Nos formations Data Analyst et Data Scientist comportent un module dédié à la DataViz. Vous apprendrez à manier Matplotlib, Bokeh ou Seaborn pour réaliser des graphiques et diagrammes à partir de données.
Les autres modules de ces formations abordent la programmation en Python, le Machine Learning, les bases de données, le Deep Learning, l’IA, ou encore la Business Intelligence. À l’issue du cursus choisi, vous aurez toutes les compétences requises pour exercer le métier de Data Analyst ou celui de Data Scientist.
Toutes nos formations adoptent un format hybride de Blended Learning alliant apprentissage en ligne sur une plateforme coachée et Masterclass. Elles s’effectuent intégralement à distance, en Formation Continue ou en mode bootcamp intensif en fonction de vos préférences et de votre situation.
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