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Guide 2023 de la Visualisation des Big Data

La visualisation des big data est le processus de représentation de grands ensembles de données non structurées à l’aide de graphiques ou de diagrammes. Vous pouvez utiliser certaines techniques de visualisation des big data pour simplifier la compréhension des grands ensembles de données ou des données brutes et en tirer plus facilement des conclusions.

Avez-vous déjà entendu l’expression « une image vaut mille mots » ? C’est certainement vrai lorsqu’il s’agit de visualisation des big data.

Nous allons examiner certaines utilisations et les avantages de la visualisation des big data, certaines techniques de visualisation des big data les plus courantes, et nous allons expliquer pourquoi la visualisation des données est importante pour les industries et comment elle leur est bénéfique.

À quoi sert la visualisation des big data ?

La visualisation des big data est utilisée dans de nombreux contextes et de nombreuses entreprises, et peut apporter énormément d’avantages.

Examiner de grandes quantités de données

Les grands ensembles de données peuvent être difficiles à comprendre dans leur forme brute. En fait, lorsqu’il s’agit de données volumineuses, il est souvent impossible de visualiser l’ensemble des données sur un écran.

La visualisation des big data peut faciliter l’examen de grandes quantités de données brutes en les représentant d’une manière facile à lire et à comprendre, permettant ainsi à l’utilisateur de créer un récit à partir des données.

La visualisation des big data représente des données et des ensembles complexes d’une manière facile et compréhensible, sans avoir à sacrifier la précision de ces données. Cela permet aux utilisateurs de tirer des conclusions précises et fiables à partir des données. Les décisionnaires seront à même de prendre des décisions plus fiables et plus éclairées.

Identifier la corrélation des événements

Les big data sont souvent stockées dans un format de données non structurées ou dans une configuration tabulaire dans un programme comme pandas DataFrame. Il peut combiner différentes sources de données, y compris du texte, des images, de l’audio et de la vidéo. Il peut donc être difficile de comparer des grandes quantités de données différentes et d’identifier des modèles et des corrélations.

La visualisation des big data vous permet de lire et de comprendre des sources de données disparates dans leur ensemble. Vous pouvez dorénavant explorer des ensembles de données afin que les analystes puissent plus facilement identifier toute corrélation d’événements entre différents types de données.

Les outils de visualisation des big data fonctionnent souvent en temps réel, rassemblant, affinant et présentant les données rapidement après avoir été générées. Cela signifie que tout utilisateur accédant à des outils de visualisation de big data reçoit des données actualisées et pertinentes, lui permettant ainsi de prendre des décisions en connaissance de cause et de réagir rapidement aux changements qui surviennent.

Repérer les tendances

L’une des utilisations les plus importantes du big data est d’éclairer les décisions des entreprises. Cela peut être difficile à réaliser lorsque l’on travaille avec de grandes quantités de données, car il peut être difficile d’identifier des schémas à partir textes et de chiffres difficiles à manipuler.

La visualisation des big data peut aider à mettre en évidence des schémas, des faits et des éléments précédemment occultés. Les décideurs et analystes de données sont plus à même de prendre des décisions commerciales éclairées grâce à une imagerie plus claire et des données parfaitement présentées.

Par exemple, les graphiques linéaires ou les diagrammes circulaires peuvent aisément montrer les tendances et les modèles dans des ensembles de données complexes, tout en mettant en évidence les valeurs erronées et les anomalies.

Présentation des données

La visualisation des big data facilite non seulement la compréhension et l’analyse des ensembles de données, mais aussi leur présentation à d’autres personnes.

Il est facile d’identifier des modèles et des tendances lorsque les données sont visuelles. Cela permet de justifier plus facilement certaines décisions commerciales auprès des dirigeants ou des parties prenantes externes. C’est particulièrement vrai pour les personnes peu familiarisées avec la technologie qui se retrouvent bloquées dans leur messagerie électronique ou qui doivent demander « qu’est-ce qu’une API?

L’utilisation d’outils de visualisation des big data vous permet de rassembler de grands ensembles de données en un seul endroit, ce qui facilite les comparaisons. Vous pouvez afficher divers graphiques et autres représentations des données dans des tableaux de bord faciles à parcourir, permettant ainsi aux utilisateurs de comparer rapidement des données historiques.

Il est également plus facile de partager des données volumineuses lorsque vous les avez visualisées. Vous pouvez facilement insérer des graphiques et d’autres représentations visuelles de données dans des rapports, des courriels ou des présentations, puis les partager au sein d’une entreprise ou avec des partenaires extérieurs.

Quels sont les types de visualisation des big data ?

Il existe de nombreux types de visualisation de données qui présentent des avantages différents pour les entreprises, certaines nouvelles techniques de visualisation étant plus appropriées que d’autres pour des types de données spécifiques.

Par exemple, un informaticien peut choisir d’utiliser un diagramme à secteurs ou un diagramme à barres pour l’analyse des données. Si vous souhaitez examiner les analyses de big data liées à des lieux, l’utilisateur devrait envisager d’utiliser des cartes thermiques interactives ou éventuellement des tableaux croisés dynamiques.

Dans cet article, nous allons explorer les 10 types d’exemples de visualisation de big data qui peuvent être utilisés pour vous aider à déterminer quel type est le plus facile à mettre en œuvre.

Graphiques

Les graphiques font partie des méthodes de visualisation de données les plus couramment utilisées.

  • Ligne

Les graphiques linéaires représentent des données avec une valeur fixe sur un axe, comme le temps, et une variable sur l’autre, comme le chiffre d’affaires. Ces graphiques montrent la relation entre les deux valeurs, par exemple si les recettes ont augmenté ou diminué au fil du temps.

  • Circulaire

Les diagrammes circulaires sont une forme graphique utilisée pour représenter les valeurs des données en tant que proportion d’un ensemble des données. Ils constituent un bon moyen de montrer la taille relative des différentes parties des données hiérarchiques et de mettre en évidence les tendances.

  • Barre

Les diagrammes en barres représentent des catégories sur un axe et des valeurs sur l’autre, ce qui vous permet de comparer diverses données entre des points ou des ensembles de données.

Tracés

Les graphiques tracés sont utiles pour identifier et comparer les relations entre deux ou plusieurs grands ensembles de données.

  • Dispersion

Les diagrammes de dispersion utilisent des points pour montrer la valeur de diverses variables numériques dans un diagramme à barres. La façon dont les graphiques se regroupent permet d’identifier des schémas et des tendances au sein d’un ensemble de données.

  • Bulle

Les diagrammes à bulles sont semblables aux diagrammes de dispersion, mais ils permettent d’afficher des informations supplémentaires en faisant varier la taille du diagramme. Ils sont utiles lorsque plusieurs variables sont représentées sur un graphique ou un diagramme linéaire et peuvent mettre en évidence des tendances et des schémas plus profonds dans les données.

Cartes

Les cartes peuvent aider à mettre en évidence des schémas géographiques de données ou fournir un résumé visuel rapide d’un ensemble de données.

  • Cartes thermiques

Une carte thermique est une méthode de visualisation d’informations affichées sur un graphique ou un tableau organisé. Cette méthode est utilisée pour représenter différentes nuances et intensités de couleurs. L’utilisation d’une thermographie interactive est idéale pour l’analyse de données qui semblent interminables. Dans le cas de valeurs très larges, les cartes thermiques sont beaucoup plus faciles à utiliser pour analyser des représentations plus complexes de données et les visualiser rapidement.

  • Géospatial

Les cartes géospatiales mettent en évidence des données par rapport à des emplacements géographiques. Vous pouvez utiliser des couleurs et des annotations pour mettre en évidence les relations entre les lieux géographiques et d’autres variables. Cela permet de visualiser des données volumineuses et d’identifier et d’analyser des tendances et des modèles basés sur des facteurs géographiques.

Diagramme de réseau

Un diagramme de réseau montre les connexions et les relations entre différents composants, représentés par des « nœuds ». Ils peuvent être utiles pour cartographier les données des réseaux sociaux ou les ventes de produits dans différentes zones géographiques.

Histogramme

Les histogrammes peuvent représenter la distribution de fréquence des données en regroupant les données dans des plages et en représentant le nombre de points de données dans cette plage.

Nuage de mots

Un nuage de mots montre la fréquence de mots et de phrases spécifiques dans un ensemble de données, ce qui permet d’analyser des données textuelles. Plus un mot apparaît souvent, plus il apparait en gros dans le nuage.

Diagramme en entonnoir

Un diagramme en entonnoir est une manière courante de représenter des données relatives aux ventes, en indiquant le nombre d’utilisateurs ou de clients à chaque étape de l’entonnoir de vente. Cela permet aux entreprises d’identifier où elles perdent et où elles gagnent des clients et, par conséquent, où les équipes de marketing et de vente doivent concentrer leurs efforts.

Tableaux de bord

Les tableaux de bord vous permettent d’afficher plusieurs graphiques et diagrammes les uns à côté des autres dans un tableau de bord interactif. Cela permet une comparaison rapide entre des ensembles de données et facilite le partage des représentations visuelles des données à l’intérieur et à l’extérieur de l’organisation.

Infographie

Les infographies peuvent combiner différentes sortes de représentations visuelles de données et transmettre rapidement un sens en un coup d’œil. Il peut s’agir de textes, de graphiques, de diagrammes, de tableaux interactifs, d’images et d’icônes. Jetez un coup d’œil à ces exemples d’infographies pour en avoir un aperçu.

Design animé et interactif

Les visualisations animées et interactives des données peuvent attirer l’attention des spectateurs et les inciter à réfléchir davantage à ce qui est communiqué. Les spectateurs peuvent découvrir des couches supplémentaires de données en interagissant avec les informations, ce qui permet d’approfondir l’analyse et de révéler d’autres modèles et tendances qui auraient pu rester cachés.

Les secteurs d’activités qui tirent profit de la visualisation des big data

De nombreuses entreprises et de nombreux secteurs d’activité utilisent la visualisation des big data pour analyser les données à leur avantage.

Banque et finance

Les entreprises des secteurs bancaire et financier traitent quotidiennement d’énormes volumes de données. Les scientifiques de ces données peuvent ainsi identifier les tendances du marché, comprendre le comportement des clients et détecter les fraudes et autres risques.

La visualisation des big data peut consolider des données provenant de diverses sources, permettant aux entreprises de générer des rapports en temps réel et de fournir des analyses pertinentes. Elle est particulièrement utile aux personnes travaillant dans les secteurs bancaire et financier et leur facilite la création de rapports sur les risques, de rapports financiers et d’analyses de performance.

La possibilité d’identifier rapidement des modèles, des tendances et des anomalies peut également aider les institutions financières à détecter des cas de fraude ou d’autres risques potentiels.

Modèle de tableau de bord financier mensuel KPI par Piktochart

Santé et éducation

Le secteur de la santé utilise la visualisation des big data pour représenter des statistiques médicales complexes d’une manière plus digeste.

Le secteur de la santé peut utiliser des représentations géographiques des données, telles que des cartes choroplèthes, pour montrer les schémas de propagation des maladies ou pour identifier les corrélations et les tendances entre les lieux géographiques et les problèmes de santé.

Le secteur de l’éducation peut utiliser des logiciels de visualisation des big data pour analyser des données sur les performances des apprenants. Les éducateurs peuvent ainsi élaborer des plans d’apprentissage qui renforceront l’engagement et conduiront à de meilleurs résultats.

La visualisation des big data permet d’identifier facilement des modèles et des tendances en matière de gestion de l’apprentissage et de résultats d’apprentissage, et peut démontrer des corrélations entre ces derniers et d’autres facteurs, tels que l’investissement dans les ressources et l’équipement. Cela permet aux responsables du secteur de l’éducation de prendre des décisions mieux informées et fondées sur des données sur la répartition des ressources et des financements.

tableau de bord des rapports l&d par piktochart

Hôtellerie et commerce de détail

Dans le secteur de l’hôtellerie et de la restauration, les organisations peuvent exploiter la visualisation des données de différentes manières. Par exemple, les chaînes hôtelières peuvent utiliser la visualisation des big data pour suivre des paramètres tels que l’indice de pénétration du marché, qui mesure le taux d’occupation d’un hôtel par rapport au taux d’occupation moyen du marché.

De même, les organisations peuvent analyser l’indice des tarifs moyens afin de déterminer dans quelle mesure les tarifs d’un hôtel donné sont compétitifs. L’analyse de ces paramètres à l’aide de la visualisation des big data permet aux chefs d’entreprise de déterminer s’ils doivent procéder à certains changements s’ils veulent rester compétitifs.

Dans le commerce de détail, les big data peuvent être utilisées pour tout, de la prévision de la demande à la prévision des habitudes de consommation des clients, en analysant les données historiques et en recherchant des tendances et des modèles. Cette science des données aide à prendre des décisions éclairées pour le réapprovisionnement des stocks ou la conception des campagnes de marketing. Les détaillants peuvent ainsi planifier à l’avance, et avec précision, et mieux atteindre leurs objectifs.

Les détaillants peuvent également utiliser la visualisation des big data lorsqu’ils tentent de personnaliser l’expérience de leurs clients. Ils peuvent utiliser les données relatives aux transactions, l’historique des commandes et les demandes habituelles au service clientèle pour dresser un tableau des types de clients d’une entreprise. Cela favorise la mise en place de stratégies marketing efficaces et d’un service client personnalisé, conduisant ainsi à une plus grande satisfaction des clients et à un chiffre d’affaires global plus élevé.

tableau de bord trimestriel des performances commerciales par piktochart

Gouvernement et sécurité

La visualisation des big data trouve des applications dans le domaine de l’administration et de la sécurité. De nombreuses sources génèrent des données dans ces secteurs, notamment les appels téléphoniques, les courriels, les messages sur les réseaux sociaux, les données de recensement, l’imagerie satellitaire et même les caméras de vidéosurveillance.

Les organisations visualisent ces données de différentes manières, notamment sous forme de cartes, pour aider à planifier des services essentiels tels que l’éducation, la santé et l’urbanisme.

En identifiant les zones qui connaissent une croissance démographique rapide, les dirigeants peuvent décider où ils doivent renforcer ou étendre les infrastructures pour continuer à servir efficacement le public.

Les organismes chargés de l’application de la loi et de la sécurité publique peuvent utiliser la visualisation des données pour suivre l’émergence de menaces potentielles pour la sécurité publique. Il peut s’agir de menaces telles que des cyber-attaques qui peuvent conduire à des violations de données.

modèle de rapport sur les ODD des nations unies par piktochart

Transports et communications

De nombreux planificateurs de transport utilisent la visualisation des big data pour planifier les services et communiquer des informations au public.

Les diagrammes à barres et les diagrammes linéaires sont efficaces pour comparer les achats de billets dans le temps. Cela permet aux planificateurs de mieux comprendre la demande de services de transport public dans des quartiers spécifiques.

Les diagrammes de dispersion permettent d’approfondir ces informations, en montrant la corrélation entre les ventes de billets et l’identité de ceux qui les ont achetés. Les planificateurs peuvent alors identifier des schémas liés aux revenus, à l’âge et au sexe des utilisateurs des services.

Les cartes constituent une visualisation de données incroyablement utile lorsqu’il s’agit de planifier le transit. Elles peuvent facilement mettre en évidence des tendances et des modèles dans les données, comme les itinéraires qui enregistrent les volumes de passagers les plus élevés ou les plus faibles et les services susceptibles de connaître des perturbations ou des retards. Cela peut s’avérer très utile lors de la planification des services et de l’affectation des ressources.

Le secteur des communications peut également trouver son compte dans la visualisation des big data. Le suivi de l’expérience des clients peut aider les fournisseurs à s’assurer qu’ils offrent un service adéquat à la clientèle et à les alerter en cas de pannes potentielles ou d’autres interruptions de service.

La visualisation des big data aide également les fournisseurs de communications à effectuer un marketing ciblé en identifiant les modèles de comportement des clients et leur fidélité. Ils peuvent utiliser ces données pour tenter de réduire le taux de désaffection des clients.

modèle de rapport de résultats du csat par piktochart

Conclusion

La visualisation des big data est l’un des moyens les plus puissants permettant aux entreprises d’extraire de la valeur de leurs données. La maîtrise de la représentation visuelle des données est tout aussi importante que la connaissance des termes agiles ou la projection précise des coûts. Il présente aux chefs d’entreprise et aux décideurs des représentations graphiques précises des données, ce qui leur permet de prendre des décisions en connaissance de cause.

Chaque méthode de représentation visuelle des données présente ses propres avantages. Il est donc essentiel de s’assurer que le bon graphique, la bonne carte ou la bonne infographie est utilisé à bon escient. Une fois que c’est le cas, il est bien plus facile d’identifier des modèles et des tendances et de prendre des décisions commerciales fondées sur ces données.

Si vous envisagez d’utiliser des outils de visualisation des big data, pensez à utiliser le créateur de graphiques de Piktochart, idéal pour visualiser vos big data.

Pohan Lin

Pohan Lin

Pohan Lin est responsable senior du Marketing Web et des Localisations chez Databricks, un fournisseur mondial de data et d'IA qui connecte les fonctionnalités des entrepôts de data et des data lakes dans le but de créer une architecture Lakehouse avec TensorFlow by Databricks. Il possède plus de 18 ans d'expérience dans le marketing web, les activités SaaS en ligne et la croissance du e-commerce. Pohan est passionné par l'innovation et se consacre à faire connaître l'impact significatif des data sur le marketing. Pohan Lin a également écrit pour des domaines tels que Landbot et PPC Hero.

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