Texte réalisé à partir de l’écrit de Noah Lliinsky, membre du Centre de Visualisation avancée de IBM. 

Noah Iliinsky de IBM a récemment mis en exergue le pouvoir de visualisation et les raisons de son développement en faveur ce qu’il y a « dans la donnée », qualifié en anglais de « data insights ». Voici donc ces raisons… ou comment ne pas se contenter de feuilles excel ou de textes simples.

Vous avez de la donnée massive (ou Big Data) ? C’est un début. Cependant, à moins d’avoir la solution pour en extraire de la connaissance, vous n’avez qu’un RIEN massif ! Pourtant lorsqu’il vient d’analyser et présenter de l’information et des données (de toute taille), peu d’approches ont autant d’impact que la visualisation. Voici les principales explications.

La visualisation a une bande passante très étendue

Le réseau de distribution de données le plus rapide vers votre cerveau est le nerf optique. Selon une étude de l’Université de Pennsylvanie, le « débit » de données du nerf optique est de 8 mbit/seconde, soit aussi rapide que la première génération ethernet ou le wifi. Elle constitue une quantité gigantesque de données. Plutôt que l’écoute ou la lecture de texte, une visualisation des données offre donc la solution la plus immédiate pour communiquer des messages et de larges connaissances.

La visualisation est convaincante et même persuasive

Selon une co-étude de Darthmouth College et de l’Université de Exeter, il y a des preuves que les visualisations sont plus efficaces que les mots pour changer l’avis de personnes. Nos cerveaux sont conçus pour la perception visuelle en tout premier lieu. Notre système développe des capacités très sophistiquées pour l’identification de tendances, la reconnaissance de formes, le « edge-finding », et autres taches connectées.

Edge detection visualization

Et cela à grande ou petite échelle. De plus, nous sommes mieux structurés pour extraire de la valeur des visualisations que des données ou des tableaux. En clair, pour délivrer un message : les mots permettent de convaincre votre interlocuteur, mais les visualisations vont plus loin en le persuadant !

La visualisation révèle des modèles de tendances

Tout ce que nous considérons comme « intéressant » au sujet des données est la découverte de modèles de données, des tendances ou des ruptures de tendances (algorithme, prédictif, simulation, formes, fossé, etc.). Lorsque nous identifions une tendance, nous comprenons « ou voyons » ce qui se passe sur le système en question. Ainsi la visualisation est une solution fantastique de voir, comprendre et partager les caractéristiques intéressantes de votre problématique et de vos données.

 

La visualisation permet d’exceller dans une vision globale

Plus vos données se multiplient, plus les feuilles excel sont dépassées et incompréhensibles… mais une visualisation bien désignée permet de représenter et montrer la vision globale, ce qu’il se passe sans tomber dans les détails. Une illustration très puissante est celle du projet gapminder

L’outil visualisation is disponible sur Gapminder 

(Note: The visualization is free material from Gapminder.)[1]

Cette visualisation montre la durée de vie (axe vertical), les revenus (axe horizontal), la région du monde (couleur), la population (taille) pour plus de 200 pays. Elle montre aussi l’évolution selon les années pour deux pays (Vietnam et Roumanie). Ces informations auraient requis une quantité très importante de données dans un tableau. Seule la visualisation rend l’interprétation possible.

Les visualisations répondent aux questions

Les visualisations peuvent être désignées pour dévoiler des détails spécifiques qui vous concernent… sans être distrait pour des données non reliées. De plus, elles permettent d’extraire des niveaux de hiérarchie et d’agrégation, révélant d’autant plus de détails que vous « zoomez » dans les données.

Les visualisations ne sont pas toujours le bon choix

Bien des fois, textes et nombres sont plus intéressant que les visualisations. Pour s’assurer qu’un message est bien communiqué, vous devriez écrire en toute lettre l’explication. Un autre exemple de la pertinence de la visualisation est lorsque vous devez souligner avec précision la valeur des données. Montrer les valeurs de données est la solution requise. Egalement, si vous devez communiquer un grand nombre de données brute, une table de données sera plus accessible que des milliers de graphes.

Mais si vous souhaitez découvrir ou communiquer avec impact des tendances, des messages, montrer une vision globale, donner l’opportunité d’explorer de manière interactive, pour répondre instantanément aux interrogations alors les visualisations seront la solution la plus adaptée.

RAVE de IBM : IMB a développé la technologie RAVE pour construire et afficher des visualisations simples ou complexes. Cette solution inclue les outils d’analyse COGNOS et WASTSON. Vous trouverez une sélection de visualisations gratuites et d’outils d’analyse utilisant RAVE à partir de l’AnalyticsZone de IBM.