Communiquer ou prendre une décision : les deux objectifs de la datavisualisation

Big data et datavisualisation… Deux mots barbares qui cachent deux enjeux majeurs : la communication et l’aide à la décision. La datavisualisation – ou visualisation des données – par des journalistes ou des communicants permet en effet de raconter une histoire, d’exposer une problématique, de décrypter, de marquer les esprits.

Visualiser des données pour un analyste ou un décideur assure le suivi d’indicateurs choisis et une vision d’ensemble. Ces deux utilisations de la datavisualisation aboutissent à deux types de visualisations bien différents. Exemples et explications.

Datavisualisation pour communiquer ou informer : l’utilisateur guidé

Pour bien communiquer avec les données, il faut faire des choix. Impossible de représenter l’ensemble des données disponibles. Il faut définir un angle, un fil rouge et s’y tenir ! On émet une hypothèse, ou on part d’une problématique, et on l’illustre par les données. Prenons un exemple avec un article des Décodeurs du Monde.

L’hypothèse de départ : les prix littéraires récompensent-ils toujours les grandes maisons d’éditions ? Pour répondre à ce sujet, deux solutions : appeler Bernard Pivot ou fouiller les données. Les Décodeurs ont choisi la 2e solution. Cela aboutit à un article anglé, où le lecteur est guidé par les choix des journalistes.

Dans cet article, les journalistes se sont d’abord intéressés à l’ensemble des prix littéraires sur un siècle (graphique 1).

 

 

Ils ont fait le choix de séparer 8 maisons d’éditions et de regrouper les plus petites dans une rubrique « Autres ». Dans ce premier graphique, on note la domination de Gallimard, en vert.

Dans une seconde représentation, Les Décodeurs ne s’intéressent qu’à trois grandes maisons d’édition, et aux principaux prix littéraires. Ils auraient pu faire le choix de s’intéresser à toutes les « autres ». Le lecteur est contraint par ces choix.

 

 

L’information que l’on retient ici est : plus le prix littéraire est prestigieux, plus il est remporté par des maisons d’édition importantes. L’analyse aurait été différente si on s’était intéressé à toutes les petites maisons d’édition regroupées dans la catégorie « Autres », ou simplement aux prix les moins reconnus. Le titre de l’article aurait été tout autre et l’histoire racontée également.

Dans le cadre d’une datavisualisation à des fins de communication ou d’information, le lecteur est guidé. Il suit le fil proposé. Il est contraint par l’angle choisi.

Visualiser des données pour aider à la décision : l’utilisateur explore les données

La datavisualisation au service de l’aide à la décision a une logique différente : l’utilisateurs navigue lui même dans les données. L’exemple phare est le tableau de bord dynamique qui sert à suivre l’audience d’un site internet par exemple.

En jouant sur tel ou tel indicateur, les données varient et l’utilisateur a l’impression d’être acteur. Mais pour arriver à un tel résultat, il y a un gros travail en amont. Il convient en effet de :

  1. Déterminer et choisir quels sont les indicateurs importants
  2. Mettre en place les moyens de mesure
  3. Afficher de manière optimale ces données
  4. Choisir le bon outil
  5. Visualiser et créer le tableau de bord
  6. Choisir sur quels indicateurs l’utilisateur final pourra agir.

La visualisation qui permet l’aide à la décision peut également faire l’objet d’une carte dynamique, mais nous vous raconterons cela dans un prochain article.

Dans le cadre d’une datavisualisation à des fins d’aide à la décision, l’utilisateur final est plus libre en apparence. Il peut lui même choisir les données à afficher.

 

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