La Data Visualization permet d’explorer un grand nombre de données et de produire des résultats graphiques signifiant et facilitant la prise décision. C’est un des aspects du Big Data qui permet l’analyse rapide (vélocité) d’un grand nombre de données (volume) issues de sources hétérogènes (variétés).


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Pour comprendre les concepts de la Data Visualization, je vous propose de lire l’article suivant, rédigé par un membre du cabinet : « Data visualization : premiers pas sous Microsoft Power BI »

Il existe de nombreux outils de Data Visualization… Intéressons-nous à l’un d’entre eux, l’éditeur « Tableau Software ».

  1. Préambule

Tableau Software est un éditeur de « Data Visualization », leader reconnu sur ce domaine. Il faut lui reconnaitre un design soigné et une prise en main intuitive dès le démarrage de son utilisation.

Comme la plupart des outils de manipulation de données, il demande des connaissances techniques pour commencer (jointure SQL, notions d’ensemble, data-blending…) mais on est tout de même loin de l’expertise ! Bien heureusement, l’éditeur propose une interface relativement simple pour nous permettre d’appréhender ces opérations.

Si vous souhaitez découvrir nos premiers tests sous Tableau Software, je vous propose de lire l’article suivant : « Data visualization : premiers pas sous Tableau Software »

  1. Prise en main

Pour l’utilisateur final, ce logiciel présente l’avantage de proposer la meilleure représentation graphique possible en fonction de l’analyse réalisée. Il est ainsi possible par simple « drag & drop » de croiser des informations qui déclenchent automatiquement une analyse avec une proposition de représentation adéquate. De nombreux modèles de représentation sont disponibles : des plus classiques (histogramme, courbe, radar, etc…) aux plus originales (cartes géographique, nuage de points,…).

Quiconque se lance en utilisant cet outil sera en mesure de sortir des analyses rapidement… Il n’est pas  sûr en revanche qu’elles soient pertinentes dès le début ! Avant toute chose, il faut avoir une certaine idée  de ce que l’on souhaite observer. Et c’est peut-être l’écueil dans lequel il ne faut pas tomber : via cet outil, il est facile de croiser n’importe quel type de données, il en sortira toujours un résultat ; mais aussi beau / ergonomique soit-il, un graphique doit faire passer un message pertinent au-delà de l’ergonomie proposée.

  1. Business Case « Analyse des achats de sous-traitance »

Afin d’appréhender les possibilités graphiques que nous offrent TABLEAU, nous avons décidé de construire un cas d’utilisation simple basé sur les achats de sous-traitance. Nous nous sommes donc construits un jeu de donnée :

  • Factures fournisseurs : liste des factures fournisseurs
  • Fournisseurs : référentiel fournisseurs
  • Référentiel analytique : référentiel de codes analytiques
  • Client final : référentiel clients

Voici les représentations graphiques que nous avons pu sortir relativement aisément, en quelques clics :

  • Montant des dépenses de sous-traitance par zone géographique

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  • Affaires gagnées par sous-traitant / nombre de jours par affaire (plus la couleur est foncée, plus le nombre de jours de sous-traitance est important)

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  • Montant global dépensé par sous-traitant

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Le dynamisme et la flexibilité de Tableau permettent la réactivité et la souplesse nécessaires pour « tâtonner » à la recherche des résultats souhaités et en tirer rapidement profit. Néanmoins, comme tout nouvel outil, Tableau Software nécessite un investissement pour exploiter l’ensemble des fonctionnalités existantes. Il en existe une multitude mais les plus simples à prendre en main / intuitives restent quand même :

  • Basculer l’affichage de données type « tableur » à « graphique »… Puis passer d’une représentation graphique à une autre
  • Affiner l’ergonomie de sa présentation (couleur, taille, étiquette de données,…)
  • Produire des formules entre différentes données pour produire de nouveaux indicateurs
  • Construire un tableau de bord « narratif »

Au-delà des aspects de data visualization très aboutis, Tableau Software a également misé sur son aspect collaboratif. Il est aisé de partager un tableau de bord (i.e. association de plusieurs graphiques) avec plusieurs collaborateurs qui auront, eux aussi, la possibilité de manipuler les indicateurs reçus. Cela présente l’avantage de donner la main à des tiers pour enrichir voire approfondir le résultat de l’analyse produite. Ce fonctionnement « collaboratif » n’est cependant valable que si les collaborateurs possèdent des licences Tableau Software de base. Autrement dit, partager un tableau de bord reste simple, pouvoir jouer avec en tant que destinataire nécessite une licence et donc un coût supplémentaire.

4. Conclusion

En synthèse, « Tableau Software » est une solution puissante et intuitive dans le domaine de la data visualization. La réflexion en amont de son utilisation sur les résultats reste primordiale pour se l’approprier rapidement.