Là où les outils de Business Intelligence (BI) peuvent prendre d'énormes pans de données et les analyser en points de données digestibles, la visualisation des données est la partie présentation de cette équation.
Considérez-le comme la fonction de graphique à secteurs de votre feuille de calcul préférée, mais beaucoup plus puissante.
Le but d'une telle imagerie est de transférer rapidement des informations de la machine vers le cerveau humain, non seulement de manière efficace, mais aussi de la manière la plus significative possible.
Ce n'est donc pas la valeur esthétique d'une visualisation qui compte mais la clarté du message qu'elle véhicule.
Cependant, la concision nécessaire à la clarté n'exclut pas la complexité du message.
Étant donné que la plupart des informations que les humains doivent consommer sont complexes et nuancées, les visualisations de données sont configurées seules et en groupes pour raconter une histoire plus large à travers des images.
Un exemple de configuration unique est toute visualisation qui révèle des informations plus granulaires ou associées lorsque le spectateur clique sur ou effectue un survol de la souris sur une section de l'illustration.
Des exemples de visualisations de groupe incluent à peu près tous les tableaux de bord d'application BI jamais créés.
En effet, la visualisation des données fait tellement partie intégrante des outils de BI en libre-service que les outils pour les créer et les publier partagent en grande partie des ensembles de fonctionnalités communes.
Comme prévu, dans notre récent tour d'horizon des meilleurs produits de BI en libre-service, nous avons constaté que la grande majorité était capable d'opérations de visualisation de données.
Cependant, les clients qui cherchent à vraiment exploiter la visualisation des données doivent examiner ces outils attentivement et exclusivement à travers cette lentille avant de prendre une décision d'achat.
Après tout, parfois, le bon outil pour analyser vos données peut ne pas offrir une palette de visualisation suffisante pour vos besoins.
Par exemple, vous souhaiterez peut-être avoir la possibilité de créer une infographie personnalisée ou de créer des visualisations interactives, mais toutes les applications BI ne proposent pas ces options.
Vous devrez peut-être investir dans une combinaison d'outils pour obtenir à la fois les outils d'analyse et de visualisation dont vous avez besoin.
Qu'est-ce que la visualisation des données?
En bref, la visualisation des données est une représentation visuelle des informations.
Il s'agit d'images dédiées exclusivement à la messagerie ou à la présentation d'informations.
Les outils de visualisation de données peuvent créer automatiquement des visualisations, vous permettre de créer les vôtres ou offrir les deux fonctionnalités.
À l'extrémité inférieure se trouvent des outils de visualisation de données plus simples et même gratuits dédiés à la création d'infographies plutôt qu'à l'exécution d'analyses de données sophistiquées.
Certains de ces outils incluent Tableau Gallery et même Microsoft Power BI.
En janvier 2018, Tableau a lancé un nouveau moteur de données appelé Hyper qui, selon la société, offre aux utilisateurs une vitesse de requête jusqu'à cinq fois plus rapide que les versions précédentes.
Pendant ce temps, en juillet 2018, Microsoft a déployé de nouvelles fonctionnalités pour Microsoft Power BI, telles que l'intégration de Big Data directement dans le service Web Power BI.
À l'extrémité supérieure se trouvent des outils qui peuvent modifier les visualisations à la volée, de la même manière que les sorties d'algorithmes sophistiqués changent après une interrogation directe répétée de données en temps réel (c'est-à-dire des données en continu) et sur plusieurs sources de données.
Les outils occupant le milieu du spectre ne représentent pas des données en temps réel, mais produisent toujours des visualisations à partir de sorties analytiques avancées.
Les applications de BI en libre-service que nous avons examinées contiennent des outils de visualisation moyens à haut de gamme.
Certains des outils contiennent de solides capacités de requête en langage naturel comme Sisense, et d'autres apportent des analyses en temps réel pour l'Internet des objets (IoT), comme SAP Analytics Cloud.
En bref, vous ne pouvez pas juger de la qualité du moteur d'analyse sous-jacent par la couverture de son package artistique.
Certaines analyses très puissantes s'accompagnent de capacités de visualisation pitoyables à passagères.
À l'inverse, certaines analyses pitoyables à passantes sont accompagnées de fonctionnalités de visualisation assez impressionnantes.
Depuis que nous avons examiné ces outils de BI, IBM a cessé de proposer IBM Watson Analytics à l'achat.
Au lieu de cela, IBM a introduit Cognos Analytics 11.1, qui offre une découverte guidée des données, des analyses prédictives automatisées et la possibilité d'interagir avec les données de manière conversationnelle.
Il existe un large éventail de représentations artistiques que les outils de visualisation de données peuvent créer.
Certaines représentations sont simples, d'autres compliquées.
Certains sont beaux, certains sont crus.
Et il y en a qui sont vraiment des créations individuelles.
Mais la plupart proviennent de modèles sous les formes traditionnelles associées aux statistiques.
Les exemples les plus simples de visualisation de données sont les graphiques à secteurs et à barres auxquels vous pouvez accéder via Microsoft Excel depuis de nombreuses années.
Mais comme la BI a mûri en tant que plate-forme, vous disposez également des options disponibles pour voir vos données et les présenter à d'autres.
Les outils que nous examinons ici reflètent l'extrémité moyenne à supérieure du spectre en BI; ils sont capables d'exécuter des requêtes sophistiquées sans avoir besoin de comprendre le codage SQL (Structured Query Language).
De plus, ils peuvent rendre les analyses dans une grande variété de formats visuels, allant bien au-delà du graphique à barres de base pour inclure la cartographie géographique, les cartes thermiques, les graphiques sparkline et même des visualisations plus spécialisées telles que le graphique en araignée ci-dessous.
La visualisation des données n'est pas un nouveau concept.
Les camemberts et les graphiques à barres et linéaires ont existé à travers les âges.
Ce qui a changé, ce sont les types et la taille des données qui peuvent être représentées de cette manière, ainsi que les nombreuses façons plus sophistiquées dont vous pouvez les afficher et les partager.
L'importance du tableau de bord
En fin de compte, les capacités de visualisation des données sont utilisées pour créer des tableaux de bord.
Parfois, le tableau de bord représente une seule histoire basée sur des données qui est importante pour de nombreux téléspectateurs.
Ou le tableau de bord peut contenir de nombreuses histoires au profit d'un seul utilisateur.
Les tableaux de bord sont parfois livrés avec des visualisations prédéfinies et fixées en place.
D'autres fois, les visualisations du tableau de bord sont livrées avec diverses options d'affichage ou images personnalisables.
Le partage peut souvent également être personnalisé, par exemple en fonction des autorisations, par secteur d'activité, par pertinence du poste ou même par préférences personnelles.
Dans tous les cas, le tableau de bord contient généralement deux visualisations de données ou plus destinées à informer et parfois même à inciter une action ou une décision commerciale.
Avant l'avènement des outils de BI en libre-service, les dirigeants devaient présenter leurs questions à un professionnel de la base de données qui essaierait ensuite de les comprendre du mieux qu'il le pouvait, d'écrire une requête SQL et de représenter cette question dans une base de données ou un entrepôt de données.
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Le résultat serait transmis à un informaticien qui écrirait ensuite le code nécessaire pour le représenter sous forme de tableau de bord sur le site Web de l'équipe de direction, sur une application partagée ou même simplement comme un document autonome que le dirigeant a reçu par courrier électronique.
Si plus d'une source de données était nécessaire, alors très souvent plus d'un professionnel de bases de données devait écrire des requêtes distinctes (qui devaient ensuite être fusionnées hors ligne).
À la fin de ce processus inefficace et en plusieurs étapes se trouvaient des analyses.
Vous avez des analyses historiques (c'est-à-dire des informations après coup plutôt qu'en temps réel).
Ces rapports sont généralement arrivés trop tard pour que l'entreprise puisse modifier ou influencer le résultat de l'activité qu'elle décrit.
Ainsi, les analystes commerciaux, les chefs de département et les dirigeants de la suite hiérarchique recevaient généralement des rapports contenant des informations tardives, trop simplistes et vagues.
Parfois, les informations n'étaient pas pertinentes lorsqu'elles ont finalement été transmises aux analystes commerciaux ou à la C-suite parce que l'entreprise avait changé de direction ou que d'autres facteurs étaient apparus entre-temps.
Même ainsi, les tableaux de bord et les rapports créés de cette manière ont rarement changé.
Les choses se sont déroulées comme d'habitude: les mêmes questions posées, les mêmes données interrogées, les mêmes rapports et tableaux de bord générés, jour après jour et semaine après semaine.
En revanche, les applications de BI en libre-service d'aujourd'hui permettent aux analystes commerciaux de contourner les intermédiaires et d'éliminer de nombreux goulots d'étranglement informatiques.
Ce logiciel en libre-service permet également d'utiliser des données à l'extérieur de l'entreprise ainsi qu'à l'intérieur, telles que les médias sociaux, le cloud, les ensembles de données publics et les données IoT.
Certaines applications de BI en libre-service peuvent utiliser des données en temps réel, mais beaucoup sont limitées aux données en temps quasi réel (actualisations fréquentes).
Cependant, les données à court terme ne sont généralement pas une limitation commerciale.
Il n'y a en fait que quelques cas d'utilisation où l'analyse de données en temps réel justifie des efforts et des dépenses supplémentaires.
Après tout, les actualisations quasi instantanées peuvent être aussi fréquentes que toutes les minutes ou moins.
En ce qui concerne les tableaux de bord BI en libre-service, la valeur clé est généralement triple:
Premièrement, ils ne nécessitent pas d'expertise en base de données pour être utilisés.
Vous aurez probablement (mais pas toujours) besoin de l'aide de votre professionnel de la base de données pour les configurer et les connecter à toutes les sources de données dont vous avez besoin.
Après tout, des problèmes de conformité et de sécurité persistent.
Le service informatique intervient généralement au moins au point de résoudre ces problèmes, de déterminer qui obtient un accès authentifié et la quantité de données qu'ils peuvent voir.Une fois que cela est fait, ces outils offrent divers degrés de simplicité lorsqu'il s'agit d'écrire vos propres requêtes.
Certains fonctionnent encore mieux si vous connaissez du SQL, mais d'autres fonctionnent entièrement en utilisant la syntaxe du langage naturel, rendant inutile la connaissance SQL.
Cependant, la plupart nécessitent une bonne compréhension des statistiques.
Cette nécessité n'est pas strictement d'un point de vue opérationnel, mais parce que des erreurs peuvent être commises dans l'interprétation des sorties si l'utilisateur n'a pas une compréhension de base des statistiques.
Ce n'est pas parce que le logiciel vous a fait une excellente visualisation de la réponse de la machine que vous avez posé la bonne question.Deuxièmement, presque tous peuvent agir comme une interface unifiée pour plusieurs bases de données et types de données.
Cela est principalement dû à la popularité croissante du Big Data, qui est généralement une combinaison de données relationnelles (généralement basées sur SQL) et de données non structurées trouvées dans des sources disparates à l'intérieur et à l'extérieur des murs de l'entreprise.
En prenant en charge divers types de données, ces outils permettent aux personnes sans expertise en base de données - mais avec une expérience de travail directe de première ligne - de poser des questions directement sur les données de l'organisation.Cela peut fournir un retour sur investissement immédiat par rapport aux magasins Big Data à croissance rapide.
Cela permet également de nouvelles connaissances et de nouvelles façons d'exploiter les données, qui pourraient autrement être perdues lorsque ces questions pénètrent dans les filtres des scientifiques des données et des professionnels de l'informatique.Une seule requête peut couvrir plusieurs bases de données et types de données à des vitesses d'enregistrement, et l'outil se chargera également de créer la représentation visuelle.
En bref, une équipe de scientifiques des données n'est pas nécessaire.
Ce n'est pas seulement plus rapide, mais c'est beaucoup plus facile.Troisièmement, ces outils peuvent également créer eux-mêmes des visualisations de données et des tableaux de bord en direct plutôt que de forcer une opération distincte de la part des programmeurs ou du personnel informatique de votre entreprise.
Ces visualisations peuvent être exportées sous forme de fichiers graphiques plats ou d'extraits de code que vous pouvez simplement copier et coller sur des pages Web ou des sites Web d'équipe.
Les tableaux de bord peuvent également être partagés directement, souvent même avec des utilisateurs qui n'utilisent pas l'application BI.Leur intégration à d'autres applications se fait généralement facilement via des connecteurs, selon que l'application de BI en libre-service que vous utilisez dispose ou non d'un connecteur vers l'application sur laquelle vous souhaitez partager le ...
