Eric Pistre, Directeur Associé du Groupe Estia
La Data visualisation (Data Viz) établit une nouvelle approche dans le rapport au traitement de l’information à travers la restitution de données sous forme de représentations graphiques. Cette approche vise à optimiser les prises de décision en offrant la possibilité de détecter des phénomènes ou des tendances invisibles jusqu’à lors ou d’étudier des phénomènes connus sous d’autres angles de vues.
Elle rentre en résonance parfaite avec nos caractéristiques en tant qu’être humain dont notamment celle qui établit que 90% de l’information transmise à notre cerveau est avant tout visuelle et que notre cerveau reptilien traite l’image 60.000 fois plus rapidement que le texte. Une étude du Massachusetts Institute of Technology (MIT) démontre que notre cerveau peut traiter des images entières que l’œil n’a « aperçu » que 13 millisecondes !
En bref, la Data visualisation impose finalement un retour aux fondamentaux afin d’ouvrir de nouvelles perspectives dans le domaine de la prise de décision et ce dans un contexte qui est celui du big data et de la « datafication » massive de tout ce qui peut constituer notre « environnement » quotidien.
Au-delà de ce constat un peu primaire à laquelle la Data visualisation ne saurait être réduite, il est également important de souligner que la Data visualisation vient également matérialiser une nouvelle réponse face aux besoins d’analyse et de restitution de l’information (quel que soit le volume ou la complexité associé à cette information) mais également une réponse au besoin d’accès à cette information de façon permanente et contextualisée car la mobilité s’impose également dans la sphère des usages liées aux applications de Data visualisation.
Autant de facteurs et de phénomènes qui ont favorisé l’émergence de la Data visualisation en complément des outils de BI historiques, vus comme trop « rigides » et de moins en moins aptes à (ré)agir à la vitesse du business et des données qu’il génère.
L’une des grandes forces des solutions de Data visualisation réside par ailleurs dans cette capacité à sortir des environnements BI traditionnels et à s’intégrer harmonieusement, de façon agile dans d’autres applications métiers exploitées par des utilisateurs, et enrichir enfin le potentiel informationnel et décisionnel de ces applications.
Elle rentre en résonance parfaite avec nos caractéristiques en tant qu’être humain dont notamment celle qui établit que 90% de l’information transmise à notre cerveau est avant tout visuelle et que notre cerveau reptilien traite l’image 60.000 fois plus rapidement que le texte. Une étude du Massachusetts Institute of Technology (MIT) démontre que notre cerveau peut traiter des images entières que l’œil n’a « aperçu » que 13 millisecondes !
En bref, la Data visualisation impose finalement un retour aux fondamentaux afin d’ouvrir de nouvelles perspectives dans le domaine de la prise de décision et ce dans un contexte qui est celui du big data et de la « datafication » massive de tout ce qui peut constituer notre « environnement » quotidien.
Au-delà de ce constat un peu primaire à laquelle la Data visualisation ne saurait être réduite, il est également important de souligner que la Data visualisation vient également matérialiser une nouvelle réponse face aux besoins d’analyse et de restitution de l’information (quel que soit le volume ou la complexité associé à cette information) mais également une réponse au besoin d’accès à cette information de façon permanente et contextualisée car la mobilité s’impose également dans la sphère des usages liées aux applications de Data visualisation.
Autant de facteurs et de phénomènes qui ont favorisé l’émergence de la Data visualisation en complément des outils de BI historiques, vus comme trop « rigides » et de moins en moins aptes à (ré)agir à la vitesse du business et des données qu’il génère.
L’une des grandes forces des solutions de Data visualisation réside par ailleurs dans cette capacité à sortir des environnements BI traditionnels et à s’intégrer harmonieusement, de façon agile dans d’autres applications métiers exploitées par des utilisateurs, et enrichir enfin le potentiel informationnel et décisionnel de ces applications.
La Data visualisation se structure aujourd’hui autour de 3 fonctions majeures :
1. Une première fonction « de base » de représentation visuelle (Cartes géographiques, scorecards, timeline, social graph, tubemap , carte de chaleur) et de diffusion de l’information et ce sous différents formats en privilégiant plutôt la notion d’interactivité.
2. Une seconde fonction d’intégration de données où l’on privilégiera des notions d’agilité, de rapidité et d’ouverture des standards afin de pouvoir justement apporter cette nouvelle alternative face aux lourdeurs ressenties des outils de BI traditionnels.
3. Enfin, une troisième fonction d’analyse et d’exploration de données où l’utilisateur pourra aller plus loin que la simple description des données et cherchera à comprendre la modélisation de certains phénomènes en complément des outils de « datamining
classiques » (pour lesquels l’absence de couche de visualisation des données constituait une limite forte).
Au-delà de ces 3 fonctions qui peuvent la caractériser, une application de Data visualisation s’inscrit également dans la philosophie des outils nés avec le digital et le cloud, à savoir une dimension fortement collaborative qui permet de créer de l’intelligence collective afin de fiabiliser les mécanismes de prise de décision.
1. Une première fonction « de base » de représentation visuelle (Cartes géographiques, scorecards, timeline, social graph, tubemap , carte de chaleur) et de diffusion de l’information et ce sous différents formats en privilégiant plutôt la notion d’interactivité.
2. Une seconde fonction d’intégration de données où l’on privilégiera des notions d’agilité, de rapidité et d’ouverture des standards afin de pouvoir justement apporter cette nouvelle alternative face aux lourdeurs ressenties des outils de BI traditionnels.
3. Enfin, une troisième fonction d’analyse et d’exploration de données où l’utilisateur pourra aller plus loin que la simple description des données et cherchera à comprendre la modélisation de certains phénomènes en complément des outils de « datamining
classiques » (pour lesquels l’absence de couche de visualisation des données constituait une limite forte).
Au-delà de ces 3 fonctions qui peuvent la caractériser, une application de Data visualisation s’inscrit également dans la philosophie des outils nés avec le digital et le cloud, à savoir une dimension fortement collaborative qui permet de créer de l’intelligence collective afin de fiabiliser les mécanismes de prise de décision.
Quelles premières applications ?
De nombreux acteurs de toutes les industries (eg. Banques, Assurances, Médias, Distribution, ...) intègrent les outils de Data Visualisation dans leur « panoplie » analytique. L’une des principales raisons de cet engouement est bien entendu la capacité offerte par ces outils de permettre à des utilisateurs non experts en manipulation de données de disposer d’une vue complète, permettant d’isoler les objectifs de long-terme, l’émergence de tendances ... autant d’éléments qui sont souvent difficilement lisibles dans des systèmes IT classiques ne fédérant pas l’exhaustivité des données.
Avec les instruments de Data Visualisation, les managers d’activités obtiennent donc des données déjà comparées, triées et mises en perspectives avec la possibilité en temps réel de descendre à un niveau fin de granularité : ils peuvent alors se concentrer sur la prise de décision.
Si Il n’y a pas de limites dans l’utilisation des techniques de data visualisation : illustrer un bilan social pour un service RH d’une grande banque, mettre en forme les statistiques de vente sur différents marchés pour une direction de la distribution d’un acteur de l’assurance, éditer un schéma de la stratégie marketing d’une l’entreprise de la distribution, étudier l’efficacité de la stratégie de référencement pour un acteur des médias... Il convient de garder à l’esprit que réduire l’information en une infographie unique peut revenir, alors que l’objectif est une recherche de clarification de la lecture, à une simplification réductrice. Ces outils offrent donc une vue pertinente permettant d’orienter la réflexion. La prise de décision doit néanmoins être effectuée après une étude approfondie des données sources et des situations étudiées... Le diable est parfois dans les détails !
Avec les instruments de Data Visualisation, les managers d’activités obtiennent donc des données déjà comparées, triées et mises en perspectives avec la possibilité en temps réel de descendre à un niveau fin de granularité : ils peuvent alors se concentrer sur la prise de décision.
Si Il n’y a pas de limites dans l’utilisation des techniques de data visualisation : illustrer un bilan social pour un service RH d’une grande banque, mettre en forme les statistiques de vente sur différents marchés pour une direction de la distribution d’un acteur de l’assurance, éditer un schéma de la stratégie marketing d’une l’entreprise de la distribution, étudier l’efficacité de la stratégie de référencement pour un acteur des médias... Il convient de garder à l’esprit que réduire l’information en une infographie unique peut revenir, alors que l’objectif est une recherche de clarification de la lecture, à une simplification réductrice. Ces outils offrent donc une vue pertinente permettant d’orienter la réflexion. La prise de décision doit néanmoins être effectuée après une étude approfondie des données sources et des situations étudiées... Le diable est parfois dans les détails !
Quoi de neuf côté outils ?
Là encore et comme à chaque fois qu’émerge une vague technologique, le marché se structure, se segmente ou redistribue ses cartes avec des acteurs aux positionnements, offres et stratégies industrielles très différentes les unes des autres.
Etant amenée à évoluer dans la grande famille des outils de BI, la Data visualisation et son écosystème se répartissent de façon assez logique voire simpliste entre deux grands types d’acteurs. D’un côté les acteurs historiques de la BI traditionnelle dont certains comme Sas Institute ou IBM ont une politique pionnière et volontariste dans la continuité de leurs offres spécialisées, et de l’autre côté les « pure players » de la Data visualisation: Qlikview, Tibco ou Tableau software.
Si l’outil, ses capacités, sa performance et son ergonomie constituent des dimensions essentielles pour le succès dans la mise en œuvre d’une démarche de Data visualisation, nous ne saurions insister suffisamment sur les autres dimensions clés à pleinement intégrer afin de faire de votre projet Data visualisation un nouveau levier de « smart decision » et qui sont issues des retours d’expérience des équipes ESTIA :
1. En premier lieu, nous encourageons fortement à rechercher le bon équilibre entre robustesse et flexibilité du socle technologique. Les objectifs d’une application de Data visualisation imposent de pouvoir alimenter et traiter facilement et rapidement de nouveaux sets de données variées.
2. Ne pas hésiter à mener des « POC »dans la mesure où les applications de Data visualisation et leur capacité à intégrer plus rapidement des sources de données, permettent de faciliter la mise en œuvre de POC.
3. Rester particulièrement vigilant sur les enjeux de qualité de données et adapter les procédures déjà existantes. En effet, les outils de Data visualisation ne sont pas des outils de data management à proprement parlé et ne permettent pas de gérer et de traiter les problèmes de cohérence ou de qualité des données.
4. Enfin, accompagner le changement et l’adoption au travers de nouveaux usages. La Data visualisation qui permet de démocratiser et généraliser le pilotage et le management par la prise de décision repose également sur de nouveaux modes de travail à intégrer et sur lesquels il s’agit d’expliquer et de convaincre.
ESTIA peut vous aider à mettre en œuvre vos projets dans ce domaine et transformer ces sujets en leviers de performance et de compétitivité au sein de votre entreprise.
Comment démarrer sur la Data visualisation ? Sur quels éléments d’existant capitaliser ? Quel modèle d’acquisition et d’exploitation sur le plan des outils ? Quelles compétences créer ou déléguer ? Comment refondre les différentes instances de pilotage en fonction des domaines métiers
concernés ?
Autant de questions sur lesquelles le Groupe Estia intervient en conseil, services et expertises.
Par ailleurs, le Groupe a complété son offre de services par une solution « clés en mains » s’appuyant sur la philosophie de ces outils: Analytic Desk©.
Analytic Desk© est la parfaite combinaison entre un socle technologique « on demand », fiable, évolutif et un centre de services analytiques adaptés à vos besoins, contraintes et réalités organisationnelles.
Cette nouvelle offre proposée par le Groupe Estia se veut à l’opposé des approches basées sur des déploiements lourds et fastidieux puisque Analytic Desk© peut être activé sur un premier périmètre d’étude et d’analyse en moins de 48H avec des consultants opérationnels pour vous accompagner. Cette rapidité de mise en œuvre repose notamment sur une bibliothèque étendue d’indicateurs et de rapports construits par les équipes ESTIA au fil de leurs missions auprès de clients grands comptes variés. Vous pouvez ainsi bénéficier directement de procédures et modèles existants et sur lesquelles, nous pouvons apporter des modifications ou add, en en fonction des besoins et objectifs recherchés. Analytic Desk© gère donc l’ensemble du cycle analytique : De la collecte des données jusqu’à leur restitution dans l’environnement cible, en passant par le traitement qualité des données et leur modélisation avec un focus fort autour des fonctionnalités de visualisation de données.
Vous souhaitez vous en savoir plus ?
emmanuel.schaefer@groupe-estia.fr, Directeur Associé du Groupe Estia
Etant amenée à évoluer dans la grande famille des outils de BI, la Data visualisation et son écosystème se répartissent de façon assez logique voire simpliste entre deux grands types d’acteurs. D’un côté les acteurs historiques de la BI traditionnelle dont certains comme Sas Institute ou IBM ont une politique pionnière et volontariste dans la continuité de leurs offres spécialisées, et de l’autre côté les « pure players » de la Data visualisation: Qlikview, Tibco ou Tableau software.
Si l’outil, ses capacités, sa performance et son ergonomie constituent des dimensions essentielles pour le succès dans la mise en œuvre d’une démarche de Data visualisation, nous ne saurions insister suffisamment sur les autres dimensions clés à pleinement intégrer afin de faire de votre projet Data visualisation un nouveau levier de « smart decision » et qui sont issues des retours d’expérience des équipes ESTIA :
1. En premier lieu, nous encourageons fortement à rechercher le bon équilibre entre robustesse et flexibilité du socle technologique. Les objectifs d’une application de Data visualisation imposent de pouvoir alimenter et traiter facilement et rapidement de nouveaux sets de données variées.
2. Ne pas hésiter à mener des « POC »dans la mesure où les applications de Data visualisation et leur capacité à intégrer plus rapidement des sources de données, permettent de faciliter la mise en œuvre de POC.
3. Rester particulièrement vigilant sur les enjeux de qualité de données et adapter les procédures déjà existantes. En effet, les outils de Data visualisation ne sont pas des outils de data management à proprement parlé et ne permettent pas de gérer et de traiter les problèmes de cohérence ou de qualité des données.
4. Enfin, accompagner le changement et l’adoption au travers de nouveaux usages. La Data visualisation qui permet de démocratiser et généraliser le pilotage et le management par la prise de décision repose également sur de nouveaux modes de travail à intégrer et sur lesquels il s’agit d’expliquer et de convaincre.
ESTIA peut vous aider à mettre en œuvre vos projets dans ce domaine et transformer ces sujets en leviers de performance et de compétitivité au sein de votre entreprise.
Comment démarrer sur la Data visualisation ? Sur quels éléments d’existant capitaliser ? Quel modèle d’acquisition et d’exploitation sur le plan des outils ? Quelles compétences créer ou déléguer ? Comment refondre les différentes instances de pilotage en fonction des domaines métiers
concernés ?
Autant de questions sur lesquelles le Groupe Estia intervient en conseil, services et expertises.
Par ailleurs, le Groupe a complété son offre de services par une solution « clés en mains » s’appuyant sur la philosophie de ces outils: Analytic Desk©.
Analytic Desk© est la parfaite combinaison entre un socle technologique « on demand », fiable, évolutif et un centre de services analytiques adaptés à vos besoins, contraintes et réalités organisationnelles.
Cette nouvelle offre proposée par le Groupe Estia se veut à l’opposé des approches basées sur des déploiements lourds et fastidieux puisque Analytic Desk© peut être activé sur un premier périmètre d’étude et d’analyse en moins de 48H avec des consultants opérationnels pour vous accompagner. Cette rapidité de mise en œuvre repose notamment sur une bibliothèque étendue d’indicateurs et de rapports construits par les équipes ESTIA au fil de leurs missions auprès de clients grands comptes variés. Vous pouvez ainsi bénéficier directement de procédures et modèles existants et sur lesquelles, nous pouvons apporter des modifications ou add, en en fonction des besoins et objectifs recherchés. Analytic Desk© gère donc l’ensemble du cycle analytique : De la collecte des données jusqu’à leur restitution dans l’environnement cible, en passant par le traitement qualité des données et leur modélisation avec un focus fort autour des fonctionnalités de visualisation de données.
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emmanuel.schaefer@groupe-estia.fr, Directeur Associé du Groupe Estia