8 Ă©tapes pour produire des visualisations pertinentes et percutantes

Publié le 03 novembre 2020
par Sophie Marchand M.Sc., CPA, CGA, MVP
Visualisations de données

8 Ă©tapes pour produire des visualisations pertinentes et percutantes

Il va sans dire que le degrĂ© de maturitĂ© numĂ©rique des entreprises est très variable. Si certaines entreprises ont rĂ©ussi, dans les dernières annĂ©es, Ă  se construire des solutions analytiques qui arrivent rĂ©ellement Ă  avoir un impact important sur la qualitĂ© des dĂ©cisions prises par les gestionnaires, d’autres semblent encore avoir du mal Ă  tirer leur Ă©pingle du jeu. C’est dans cet esprit que j’ai rĂ©digĂ© l’article suivant, qui vous prĂ©sente 8 grandes Ă©tapes Ă  traverser, avant de pouvoir prĂ©senter des visualisations pertinentes et percutantes, utiles Ă  la prise de dĂ©cision.

 

Voici un exemple d’un tableau de statistiques, sans grand impact, converti en une visualisation de donnĂ©es percutante, qui permet de bien cibler l’Ă©volution du nombre de mĂ©decins ayant facturĂ© plus de 1 millions de dollars Ă  la RAMQ, entre 2014 et 2019.

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1. Poser les bonnes questions

Une entreprise aura beau utiliser les meilleures solutions disponibles sur le marchĂ© pour crĂ©er des visualisations, si ses analystes ne posent pas d’abord les questions lui permettant de rĂ©soudre des problĂ©matiques prĂ©cises ou d’indiquer des voies d’amĂ©liorations ou encore de pointer vers des opportunitĂ©s spĂ©cifiques, les visualisations qu’ils produiront n’auront en bout de ligne, que peu de valeur. Avant donc de s’en remettre Ă  la technologie, il devient essentiel de rĂ©flĂ©chir aux besoins d’affaires et Ă  la formulation des questions auxquelles devront rĂ©pondre les visualisations.

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2. Obtenir les bonnes données

Il ne suffit pas toutefois de poser les bonnes questions. Il faut Ă©galement ĂŞtre en mesure d’identifier les donnĂ©es essentielles Ă  la formulation des rĂ©ponses et s’assurer de pouvoir les obtenir aisĂ©ment. Autrement dit, il faut que l’entreprise mette en place des structures, notamment des entrepĂ´ts de donnĂ©es, et des solutions d’extraction et de transformation de ces donnĂ©es (ETL / Extraction, transforming, loading) afin de pouvoir Ă©ventuellement en faire l’analyse. Bien des entreprises en sont encore Ă  cette Ă©tape.

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3. Maîtriser les données en profondeur

Une fois que l’entreprise aura dĂ©veloppĂ© un environnement oĂą les bonnes donnĂ©es seront facilement accessibles, les analystes devront apprendre Ă  connaĂ®tre en profondeur ces donnĂ©es. Ils devront notamment avoir la curiositĂ© nĂ©cessaire pour en faire l’exploration, Ă  l’aide de solutions informatiques comme Power BI par exemple. Et au-delĂ  de la curiositĂ©, ils devront aussi dĂ©velopper un cadre mĂ©thodologique et dĂ©montrer le lien Ă©troit entre les questions posĂ©es et les donnĂ©es qui serviront Ă  fournir les rĂ©ponses.

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4. DĂ©finir les inducteurs importants

Lorsque l’analyste maĂ®trisera en profondeur les donnĂ©es, il deviendra important qu’il sache en extraire les inducteurs qui permettront de rĂ©pondre aux diffĂ©rentes questions. Cette Ă©tape demande non seulement une connaissance approfondie des donnĂ©es de l’entreprise mais aussi une connaissance approfondie des opĂ©rations de l’entreprise et des processus internes. L’analyste devra dĂ©velopper ses connaissances d’affaires et sa pensĂ©e critique, user d’un raisonnement mathĂ©matique et logique et Ă©tablir des connexions entre les diverses variables.

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5. Construire des modèles de données fiables

Lorsqu’il aura dĂ©fini les inducteurs importants, l’analyste devra crĂ©er des relations entre les diffĂ©rentes sources de donnĂ©es et bâtir un modèle de donnĂ©es opĂ©rationnel, qui pourra Ă©ventuellement ĂŞtre utilisĂ© par d’autres utilisateurs pour faire des analyses additionnelles basĂ©es sur les mĂŞmes donnĂ©es. Le modèle devra prĂ©senter des donnĂ©es prĂ©cises et intègres, connectĂ©es entre elles par des relations pertinentes, qui rĂ©pondent aux règles d’affaires de l’entreprise. Ces modèles doivent permettre de rĂ©cupĂ©rer ou calculer les inducteurs identifiĂ©s Ă  l’Ă©tape prĂ©cĂ©dente.

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6. Identifier les bonnes visualisations pour les bons messages

L’analyste devra finalement choisir les bonnes visualisations, celles qui permettront de rĂ©pondre prĂ©cisĂ©ment aux questions de dĂ©part. Il faudra opter pour des visualisations qui prĂ©senteront une conclusion claire, pour permettre aux dĂ©cideurs de prendre des dĂ©cisions importantes, basĂ©es sur cette conclusion. Certains croient Ă  tort (et j’ai dĂ©jĂ  fait partie de ces gens), qu’une visualisation n’est qu’un agrĂ©ment dans une analyse… Au contraire! La grande majoritĂ© des rapports manquent leur cible et c’est pourquoi il devient primordiale de prĂ©senter aux gestionnaires des visualisations pertinentes, percutantes, qui livrent un message clair et qui les incitent ainsi Ă  l’action.

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7. Structurer les données convenablement

Pour produire des visualisations percutantes et non les visualisations que les analystes maĂ®trisent (très diffĂ©rent!), il faudra parfois transformer Ă  nouveau, bonifier ou ajuster les donnĂ©es afin qu’elles soient prĂ©sentĂ©es de façon Ă  pouvoir ĂŞtre exploitĂ©es pour dessiner les visualisations retenues. Ă€ cette Ă©tape, plusieurs analystes changent d’idĂ©e et reviennent vers les visualisations qu’ils maĂ®trisent dĂ©jĂ . C’est lĂ  une erreur grandement rĂ©pandue. Et cela vient diminuer largement la valeur de tout le travail accompli aux Ă©tapes prĂ©cĂ©dentes. Mieux vaut apprendre les techniques qui permettront de prĂ©senter les meilleures visualisations possibles et non les visualisations que l’on maĂ®trise.

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8. Dessiner ses visualisations

Pour terminer, il faudra bel et bien dessiner les visualisations retenues, en suivant les meilleures pratiques d’affaires, notamment en s’assurant de ne pas tromper les lecteurs ou de ne pas les rendre confus. Il faudra savoir jouer avec les couleurs et les perspectives pour faire ressortir un message clair et engageant.

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