En 2013, qu’est-ce que les utilisateurs attendent de la data visualisation ?
Xavier Rauch, Product Owner de la solution de Business Intelligence Coheris Liberty chez Coheris
Le besoin principal de l’utilisateur, c’est une aide au niveau de la réalisation des graphiques, qui l’assure de la réelle valeur apportée à son activité. Cependant beaucoup de personnes ne savent pas quoi faire pour obtenir un graphique efficace et utile. Bien souvent, faire de la dataviz se résume à rajouter quelque chose de « joli » sur un slide ou dans un rapport. Le meilleur exemple est l’utilisation du fameux camembert en 3D, au sujet duquel tous les spécialistes s’accordent pour dire qu’il est totalement inefficace. Et pourtant, on retrouve ce genre de représentation partout.
L’aide à la représentation est un besoin clé pour l’efficacité de la BI, mais c’est aussi un besoin dont les gens n’ont pas forcément conscience. Beaucoup d’utilisateurs sont très contents de l’apparence de leurs camemberts et ne cherchent pas à augmenter leur utilité business. C’est donc à l’éditeur de mettre en évidence ce qu’il est intéressant de produire en dataviz, même si les besoins restent informulés. En ce sens, pour optimiser l’usage et la lisibilité, l’outil doit pouvoir conseiller le bon graphique en fonction des données dont l’utilisateur dispose. Une évolution dans le temps par exemple ne se représente pas de la même façon que l’instantané d’une situation. Ce sont des petites règles et assistances, mais leur mise en place permettrait à la BI dans son ensemble d’apporter une valeur considérable à l’usage.
Les outils de Business Intelligence doivent donc permettre d’éviter ce type d’erreurs. Coheris, en tant qu’éditeur, a décidé de suivre cet objectif pour son offre Coheris Liberty, avec une dynamique de suggestion et d’incitation aux « bonnes pratiques » de représentation. Nous ne sommes pas les seuls : la version 2013 d’Excel va également chercher à aller dans ce sens, preuve que le marché est de plus en plus mature sur cette question.
L’aide à la représentation est un besoin clé pour l’efficacité de la BI, mais c’est aussi un besoin dont les gens n’ont pas forcément conscience. Beaucoup d’utilisateurs sont très contents de l’apparence de leurs camemberts et ne cherchent pas à augmenter leur utilité business. C’est donc à l’éditeur de mettre en évidence ce qu’il est intéressant de produire en dataviz, même si les besoins restent informulés. En ce sens, pour optimiser l’usage et la lisibilité, l’outil doit pouvoir conseiller le bon graphique en fonction des données dont l’utilisateur dispose. Une évolution dans le temps par exemple ne se représente pas de la même façon que l’instantané d’une situation. Ce sont des petites règles et assistances, mais leur mise en place permettrait à la BI dans son ensemble d’apporter une valeur considérable à l’usage.
Les outils de Business Intelligence doivent donc permettre d’éviter ce type d’erreurs. Coheris, en tant qu’éditeur, a décidé de suivre cet objectif pour son offre Coheris Liberty, avec une dynamique de suggestion et d’incitation aux « bonnes pratiques » de représentation. Nous ne sommes pas les seuls : la version 2013 d’Excel va également chercher à aller dans ce sens, preuve que le marché est de plus en plus mature sur cette question.
Quels rapports entre dataviz et valeur business de la donnée ?
En France, quand on aborde le sujet de la data visualisation, les débats portent sur le Data Journalisme ou l’Open Data. Du point de vue de l’entreprise, nous tombons rapidement dans le hors-sujet. Les implications pour le business des représentations passent beaucoup plus inaperçues que chez nos amis anglo-saxons. M. Claude-Henri Mélédo, cofondateur de l’association Visual Decision, le montre régulièrement en étudiant les rapports annuels des entreprises du CAC40 : la plupart des graphiques y apparaissant sont les éternels camemberts qui apportent peu en termes de valeur, ou alors des créations complexes, presque absurdes.
Pourtant les exemples de dataviz apportant une véritable valeur ajoutée sont nombreux. Il suffit de les chercher dans la vie de tous les jours. Un site comme LinkedIn fournit à l’utilisateur de nombreux petits graphiques très simples mais qui lui confèrent des informations fondamentalement utiles. Or, l’utilisateur constate souvent un décalage avec ce qu’il expérimente dans son entreprise. Difficile pour celle-ci de suivre le tempo des usages du grand public ! L’objectif est donc de lui fournir des outils capables de tendre vers plus de légèreté et de souplesse, pour que les usages en vigueur dans l’entreprise soient au plus près de la réactivité que les utilisateurs ont appris à attendre de leurs usages personnels.
Pour que la donnée ait une réelle utilité, il faut aussi qu’elle soit de bonne qualité à l’origine. C’est le rôle des outils de nettoyage et de rapprochement de bases de données. Le meilleur graphique du monde n’arrivera pas à conférer une valeur business à une donnée qui n’est pas saine. Pour la dataviz, l’objectif est donc d’éviter de dénaturer des données en les représentant ensuite de manière incorrecte. L’outil doit ainsi permettre de répondre à un large éventail de besoins et ne pas limiter l’utilisateur. Mais jusqu’à quel point peut-il fournir des cadres pour limiter les abus ? C’est une question très complexe. La règle importante se situe à un autre niveau : l’utilisateur ne doit jamais perdre de vue le message qu’il veut faire passer. C’est ce message qui donne une valeur aux graphiques.
Pourtant les exemples de dataviz apportant une véritable valeur ajoutée sont nombreux. Il suffit de les chercher dans la vie de tous les jours. Un site comme LinkedIn fournit à l’utilisateur de nombreux petits graphiques très simples mais qui lui confèrent des informations fondamentalement utiles. Or, l’utilisateur constate souvent un décalage avec ce qu’il expérimente dans son entreprise. Difficile pour celle-ci de suivre le tempo des usages du grand public ! L’objectif est donc de lui fournir des outils capables de tendre vers plus de légèreté et de souplesse, pour que les usages en vigueur dans l’entreprise soient au plus près de la réactivité que les utilisateurs ont appris à attendre de leurs usages personnels.
Pour que la donnée ait une réelle utilité, il faut aussi qu’elle soit de bonne qualité à l’origine. C’est le rôle des outils de nettoyage et de rapprochement de bases de données. Le meilleur graphique du monde n’arrivera pas à conférer une valeur business à une donnée qui n’est pas saine. Pour la dataviz, l’objectif est donc d’éviter de dénaturer des données en les représentant ensuite de manière incorrecte. L’outil doit ainsi permettre de répondre à un large éventail de besoins et ne pas limiter l’utilisateur. Mais jusqu’à quel point peut-il fournir des cadres pour limiter les abus ? C’est une question très complexe. La règle importante se situe à un autre niveau : l’utilisateur ne doit jamais perdre de vue le message qu’il veut faire passer. C’est ce message qui donne une valeur aux graphiques.
Entre le Big Data et l’Open Data dont tout le monde parle, quel est le futur de la dataviz ?
Dans le Big Data, le principe du « Big », n’est pas nouveau : un outil comme Coheris Liberty a toujours su gérer d’énormes volumes de données. Le problème relève plutôt de leur aspect hétérogène et non structuré, et de la nécessité d’un traitement très rapide. Mais le concept reste flou et dans l’entreprise, la plupart des utilisateurs ne se sentent pas concernés dans leur quotidien. D’un point de vue dataviz, on peut tout de même établir un parallèle intéressant : représenter un très grand nombre de données, de façon utile, sur un espace réduit, est un axe de développement très important. Ce besoin d’une « Big Dataviz » s’inscrit dans la dynamique de la mobilité, avec des informations qui sont consultées toujours plus fréquemment sur les petits écrans de smartphones ou de tablettes.
Concernant l’Open Data, mon avis est qu’une donnée doit être bien représentée : qu’elle soit publique ou privée ne fait pas de différence. Selon son origine, la donnée « libérée » doit être mieux préparée, nettoyée et harmonisée. Toutefois, la mise à disposition de toutes ces données implique de pouvoir les visualiser de manière simple et directe. Même publique, une donnée n’apporte que peu de valeur si elle n’est pas analysée et représentée. En ce sens, il y a sans doute un futur pour « l’Open Dataviz ». Des entreprises comme Data Publica ont clairement pris le parti de travailler sur cet axe.
Mais l’enjeu de dataviz décisif pour le futur de la Business Intelligence, c’est bien de fournir une aide intelligente aux utilisateurs et de leur conseiller des bonnes pratiques. Tout est une question d’équilibre : l’outil doit offrir des opportunités à l’utilisateur, sans le perdre. Il doit permettre de faire ressortir l’information importante pour que le message de la représentation soit toujours clair, même quand son créateur n’est pas là pour l’expliquer. Et pour cela, pas besoin d’un algorithme fou. Il faut parier sur la finesse et l’intelligence. L’outil n’est que l’assistant qui permet de raconter une histoire. Et au final, c’est cette histoire qui va générer de la valeur pour l’entreprise.
Retrouvez des exemples de représentations ou dataviz à télécharger sur www.mesdonneessontimportantes.com/galerie
Xavier Rauch, nouveau Product Owner de la solution de Business Intelligence Coheris Liberty chez Coheris, nous dévoile les défis BI que la dataviz doit aider à relever.
Concernant l’Open Data, mon avis est qu’une donnée doit être bien représentée : qu’elle soit publique ou privée ne fait pas de différence. Selon son origine, la donnée « libérée » doit être mieux préparée, nettoyée et harmonisée. Toutefois, la mise à disposition de toutes ces données implique de pouvoir les visualiser de manière simple et directe. Même publique, une donnée n’apporte que peu de valeur si elle n’est pas analysée et représentée. En ce sens, il y a sans doute un futur pour « l’Open Dataviz ». Des entreprises comme Data Publica ont clairement pris le parti de travailler sur cet axe.
Mais l’enjeu de dataviz décisif pour le futur de la Business Intelligence, c’est bien de fournir une aide intelligente aux utilisateurs et de leur conseiller des bonnes pratiques. Tout est une question d’équilibre : l’outil doit offrir des opportunités à l’utilisateur, sans le perdre. Il doit permettre de faire ressortir l’information importante pour que le message de la représentation soit toujours clair, même quand son créateur n’est pas là pour l’expliquer. Et pour cela, pas besoin d’un algorithme fou. Il faut parier sur la finesse et l’intelligence. L’outil n’est que l’assistant qui permet de raconter une histoire. Et au final, c’est cette histoire qui va générer de la valeur pour l’entreprise.
Retrouvez des exemples de représentations ou dataviz à télécharger sur www.mesdonneessontimportantes.com/galerie
Xavier Rauch, nouveau Product Owner de la solution de Business Intelligence Coheris Liberty chez Coheris, nous dévoile les défis BI que la dataviz doit aider à relever.