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C’est un sujet qui revient de plus en plus sur les réseaux sociaux, les blogs, au sein des petites comme des grandes entreprises : la Data Visualisation (ou Dataviz) est tendance. Il faut dire que les solutions logicielles sur ce point fleurissent un peu partout et chacun y va de son conseil sur la mise en forme de ses indicateurs.
Avec la montée en puissance de la Business Intelligence, pourquoi s’intéresse-t-on tant à la Data Visualisation ? Quels éléments dans l’ergonomie d’un tableau de bord BI sont primordiaux pour faciliter une bonne prise de décision ? Quels gains peuvent apporter des Data Visualisation construites intelligemment ?
Les experts BI de Synolia vous partagent leur expérience et tentent de répondre à ces questions.
Tout d’abord, la Data Visualisation, késako ?
Il s’agit de la mise en forme des données dans un format nettement plus parlant qu’un tableau à 15 colonnes et des milliers de lignes. Par exemple : un diagramme, une jauge, une cartographie, un nuage de point et bien d’autres encore. Le tout dans des gammes de couleurs harmonieuses et avec des indications suffisamment claires pour comprendre l’information en quelques secondes.
Bien souvent, l’objectif initial lorsque l’on met en place des tableaux de bords BI est de faciliter l’analyse tout en gagnant un temps précieux dans le traitement de la donnée. La priorité est donc de créer des tableaux de bord simples et efficaces, quels que soient les nouveaux besoins qui viendront s’ajouter par la suite. On ne veut plus perdre de temps !
La première question évidente à se poser pour avoir un tableau de bord efficace concerne le contenu qui doit y figurer. Un tableau de bord, doit raconter une histoire (Quoi ? Quand ? Qui ? Où ? Pourquoi ?). Inutile de raconter une histoire dont tout le monde se moque ou que tout le monde connait déjà ! Il faut que le cheminement soit logique du plus global jusqu’au détail le plus fin. On doit être en mesure de répondre à toutes ses questions au fur et à mesure de l’analyse.
Une fois les axes d’analyses validés et les indicateurs définis, il faut mettre en forme nos Data Visualisation. Chaque indicateur peut être représenté de multiple façon mais il existe certaines règles à suivre.
Il faut tout d’abord décider de ce que l’on souhaite analyser :
– S’agit-il d’une comparaison, une relation entre plusieurs mesures, une distribution, une composition ? – Veut-on montrer une évolution dans le temps ou à un instant « T » ? – Y-a-t-il de nombreuses valeurs à afficher dans mon graphique ? – …
C’est autant de paramètres à prendre en compte que de représentations possibles et d’occasions de passer à côté de ce que l’on souhaitait réellement raconter.
Par exemple : Je souhaite connaître la répartition de mes ventes par catégorie de produit. Un camembert me semble adapté pour l’analyse d’une simple composition du total de mes ventes. Impossible par contre d’analyser l’évolution au cours du temps sur ce camembert (un graphique à barres empilées sera plus adapté). Attention également au nombre de catégories affichées, au-delà de 3 ou 4, mon camembert sera très vite peu lisible et ne racontera plus grand chose !
Un article entier ne suffirait pas pour définir tous les points qui méritent une attention particulière dans l’ergonomie d’un tableau de bord : couleur, label, taille, infobulle, titre, forme, support (mobile, tablette, desktop)… On a ici vu quelques-uns des ingrédients clés pour espérer obtenir un tableau de bord simple et efficace qui gagne l’adhésion de ses utilisateurs.
Si l’on se donne tant de mal pour obtenir des tableaux de bord aux ergonomies attractives c’est bien entendu pour assurer une expérience agréable aux utilisateurs. Il s’agit aussi et surtout d’aller plus loin dans l’analyse et la prise de décision.
Avec des Data Visualisation qui apportent une information claire, les utilisateurs vont mettre quelques secondes pour tirer des conclusions:
« cette catégorie de produit se vend moins bien qu’au 1ER trimestre » ; « les commerciaux n’ont pas atteint leurs objectifs en région Rhône-Alpes-Auvergne » ; …
Ces conclusions, on les obtenait déjà après quelques heures de traitement des données sur nos bons vieux fichiers Excel.
Là où on va aller plus loin sur les solutions BI actuelles, avec des tableaux de bords pensés intelligemment, c’est qu’on va donner la possibilité à l’utilisateur de comprendre pourquoi.
C’est ce que l’on appelle la « Data Discovery » : – filtrer sur cette catégorie dont les ventes ont baissé pour obtenir un tableau de bord à un tout autre niveau d’analyse – trouver alors les produits qui montrent la plus forte baisse – croiser les informations pour comprendre les différentes causes… – C’est bien ici que réside le plus grand gain de Data Visualisation réussies et de tableaux de bord bien construits : répondre à toutes les questions rapidement et précisément en creusant au plus profond des données, le tout pour prendre les décisions qui s’imposent avec le plus d’éléments possible.
Une fois l’ergonomie intégrée et perçue comme une évidence, on peut désormais se concentrer sur l’essentiel… et même au-delà. Souvent, certaines visualisations amèneront des questions totalement inattendues, qu’on ne se serait jamais posées auparavant. Dans ce cas, on peut alors parler d’une excellente Data Visualisation puisqu’elle va indéniablement apporter quelque chose de nouveau par rapport à ce que nous avions.
Et parfois, ces nouvelles questions ne trouveront pas totalement de réponse dans le tableau de bord pensé et initialement conçu. Heureusement, les solutions de BI self-service permettent d’adapter ses tableaux de bord au fur et à mesure des besoins. Libre aux utilisateurs de créer de nouvelles Data Visualisation sur de nouveaux axes ou pourquoi pas sur les répercussions des dernières décisions prises. Les tableaux de bord sont ainsi en constante évolution et seront toujours adaptés aux besoins des utilisateurs.
La Data Visualisation apporte ainsi une boucle infinie de questions et de réponses pour piloter le plus efficacement possible son activité.
