L’analyse des données d’entreprise est un véritable challenge auquel les professionnels font face au quotidien. Pour cause, ces données sont beaucoup plus nombreuses et très complexes. Toutefois, qu’il s’agisse d’une petite ou d’une grande entreprise, elles doivent être correctement traitées, analysées et interprétées.

Cela permet d’obtenir des informations fiables et utiles pour le bon développement de l’organisation. La Data visualisation (ou dataviz) représente donc un enjeu capital pour toutes les entreprises. Découvrez ici de quoi il s’agit concrètement à travers les avantages de son utilisation.

L’importance de la Data visualisation

La Data visualisation (en français, visualisation de données) est un processus par lequel les résultats issus d’une analyse sont traduits en visuels compréhensibles. Cette manière de présenter les données sous forme de graphiques, de cartes ou encore d’infographies présente de nombreux avantages.

Faciliter l’analyse et la présentation des résultats

La visualisation de données offre des solutions incontournables à l’ère du Big data. Aujourd’hui, il est possible d’analyser des milliards de données collectées quotidiennement en quelques minutes. Pour ce faire, vous devez utiliser une plateforme ou un logiciel adapté à vos besoins. Plus précisément, choisissez un outil qui propose des solutions en rapport aux types de données à analyser.

Par exemple, vous pouvez utiliser un logiciel de business intelligence intuitif pour transformer des données comptables brutes en analyses financières visuelles et dynamiques. Ces logiciels sont souvent faciles à utiliser. Il suffit d’importer vos données, puis d’obtenir en quelques clics des analyses. Ces dernières peuvent ensuite être personnalisées sous différentes formes de visualisations.

Rendre l’information accessible à tous grâce à la Data visualisation

Le but d’une analyse de données est de présenter des résultats qui pourront ensuite être interprétés, que ce soit par des professionnels ou non. Plus les résultats sont complexes, plus leur interprétation est compliquée, et moins ils sont exploitables. Dans ce cas de figure par exemple, il sera utile de simplifier autant que possible la présentation des résultats, d’où l’importance de la dataviz.

L’objectif de celle-ci est de rendre l’information accessible à tous, car une représentation graphique est généralement plus parlante qu’une description effectuée uniquement avec des mots. Avec un bon logiciel, vous pouvez créer différents types de graphiques comme :

• des courbes ;
• des pictogrammes ;
• des histogrammes ;
• des nuages de points ;
• des cartes thématiques ;
• et des graphiques à barres, en secteurs, radar, en surface…

Toutes ces formes de présentation des informations obtenues après les analyses facilitent et accélèrent les prises de décision. Vous bénéficiez de ce fait d’un gain de temps considérable au sein de votre organisation.

Les domaines d’application de la Data visualisation

La visualisation de données est utile dans tous les secteurs qui impliquent la collecte de données, quelle que soit la fréquence. Il occupe une place importante sur le plan du markéting, de la vente et des finances pour les entreprises.

En effet, une entreprise peut utiliser les outils de la dataviz pour analyser un marché. Cela lui permet en l’occurrence de déterminer sa position par rapport à la concurrence. Elle peut donc déterminer toutes les spécificités relatives à ses services ou à ses produits.

De plus, la dataviz permet d’avoir une meilleure compréhension des comportements des clients, afin de mieux orienter les actions marketings. En outre, elle permet de suivre facilement les indicateurs de performance de l’entreprise, à travers des analyses financières. Ce qui facilite les prises de décision.

La visualisation de données trouve aussi sa place dans le domaine de la recherche scientifique en général, et particulièrement en santé publique, en médecine, en nutrition ou en informatique. D’autres secteurs comme la politique, l’urbanisme ou encore la logistique peuvent aussi exploiter les solutions de la dataviz.