Libérer des informations : la puissance de la visualisation des données

Vous analysez régulièrement vos performances sur les réseaux sociaux et obtenez des informations intéressantes. Mais comment communiquer ces informations aux parties prenantes concernées ? Tout le monde n’est pas un analyste capable de donner facilement un sens aux données pour en extraire des informations exploitables. C'est là qu'intervient la visualisation des données, en vous aidant à rendre les données plus compréhensibles pour toutes les personnes impliquées.

La visualisation des données permet de transformer de grands ensembles de données (pensez au Big Data) en quelque chose qui peut être facilement traité en un coup d'œil. Cela en fait un élément crucial de vos efforts de reporting sur les réseaux sociaux. Dans cet article, nous examinons en profondeur ce qu'est la visualisation de données et le rôle qu'elle joue dans votre entreprise. Commençons.

Qu’est-ce que la visualisation de données ?

La visualisation des données est le processus de présentation de données et d'informations dans un format visuel. Cela implique l'utilisation de tableaux, de graphiques, de cartes et d'autres éléments visuels pour traduire les données. Ces visualisations facilitent le traitement et la compréhension des tendances et des modèles dans un ensemble de données donné.

Quels sont les avantages et les inconvénients de la visualisation de données ?

La visualisation des données améliore la compréhension et la communication à tous les niveaux. Compte tenu de cela, il est difficile d’imaginer qu’il y aurait des inconvénients à cela. La visualisation de l'information peut parfois conduire à des malentendus. Il est donc important de considérer à la fois les avantages et les inconvénients avant de s'y plonger.

Avantages

Compréhension améliorée des données

Les données visualisées sont plus faciles à comprendre pour les personnes de tous niveaux de compétences et d’expérience. Vous n'avez pas besoin d'être un analyste pour interpréter ce que disent les données.

Identification rapide des modèles et des tendances

Avec les visualisations de données, les valeurs aberrantes dans les ensembles de données sont mises en évidence. Cela vous permet de repérer rapidement des modèles, des relations et des tendances sans avoir à parcourir des montagnes de données.

Communication efficace

Comme les données visualisées sont plus faciles à comprendre, le risque de confusion et d’interprétation erronée est moindre. Vous pouvez ainsi partager efficacement des informations avec les parties concernées, ce qui améliore la communication.

Prise de décision améliorée

La visualisation traduit rapidement d'énormes ensembles de données en informations exploitables. Il est ainsi plus facile de décider quoi faire de vos données sur les réseaux sociaux.

Narration améliorée basée sur les données

La visualisation des données permet une narration efficace avec le Big Data. Les couleurs, les motifs et autres éléments visuels aident les gens à visualiser l'histoire que vos données tentent de raconter.

Désavantages

Mauvaise interprétation des visuels

Si vous ne faites pas attention à la manière dont vous présentez les données, la visualisation risque de ne pas transmettre efficacement votre message. Cela laisse plus de place aux gens pour mal interpréter les données et tirer des conclusions incorrectes.

Surplomber le contexte et les détails

Parfois, la visualisation aboutit à une simplification excessive des données. Les gens tirent donc des conclusions inexactes parce qu’ils négligent le contexte et les détails essentiels.

Biais de sélection et distorsion

À elle seule, la visualisation des données laisse l’interprétation au public. Cela signifie que chaque individu applique son propre biais de sélection pour comprendre les données. Cela brouille les pistes, ce qui donne lieu à des idées déformées.

Visualisation des données et big data

Le Big Data fait référence à d’énormes volumes de données trop complexes pour être gérés à l’aide d’outils de traitement traditionnels. Ce type de données est extrêmement diversifié et arrive à une vitesse élevée, ce qui rend son analyse d’autant plus difficile.

Dans le même temps, les organisations ne peuvent pas se permettre d’ignorer le Big Data. En raison de son volume élevé, de sa rapidité et de sa grande variété, il a le potentiel de générer une multitude d’informations en utilisant les bons outils d’analyse.

C'est là qu'intervient la visualisation des données, vous aidant à donner un sens aux milliards de données disponibles à votre disposition. L'analyse avancée des données filtre le bruit du Big Data pour extraire les informations les plus importantes. La visualisation vous aide ensuite à raconter des histoires en mettant en évidence ces détails clés. Les deux concepts travaillent donc en étroite collaboration pour piloter une prise de décision basée sur les données.

Quels sont les 3 C de la visualisation de données ?

Si vous souhaitez tirer le meilleur parti de la visualisation des données, une étape essentielle consiste à éviter les inconvénients soulignés ci-dessus. Suivez les trois C de la visualisation de données pour présenter vos données de manière claire et précise.

Clarté

Soyez clair sur le message que vous transmettez avec votre visualisation. Que signifient les données ? Comment apporte-t-il de la valeur au public ? Des graphiques accrocheurs peuvent être intéressants à regarder, mais ils ne sont d'aucune utilité pour les parties prenantes à moins qu'ils ne présentent des informations importantes.

Cohérence

Il est facile de mal lire et d’interpréter les informations lorsqu’il n’y a pas de cohérence dans votre visualisation. Les mêmes règles et styles visuels doivent s’appliquer dans tous les domaines.

Si vous utilisez une couleur pour représenter quelque chose dans un graphique à barres, la signification doit être similaire dans les autres graphiques et diagrammes. Par exemple, si le vert représente une augmentation des ventes dans un graphique, il devrait représenter une baisse du sentiment négatif dans un autre graphique.

Contexte

À elles seules, les données ne peuvent pas vous en dire beaucoup. Cela ne vous dit pas si un chiffre est bon ou mauvais. Par exemple, si votre taux de clics est de 4,5 %, est-ce un bon chiffre ? L'ajout de contexte à votre visualisation est crucial pour une compréhension plus complète des données.

Les parties prenantes devraient avoir quelque chose avec quoi comparer les données pour leur donner un meilleur sens. Dans l'exemple ci-dessus, les références du secteur et les chiffres du trimestre précédent peuvent ajouter du contexte.

Quelles sont les 5 étapes de la visualisation de données ?

En gardant ce qui précède à l’esprit, voici cinq étapes pour créer de meilleures visualisations de données.

Étape 1 : Soyez clair sur la question

À quelle question votre visualisation vise-t-elle à répondre ? Ayez une idée claire de votre objectif afin de pouvoir identifier le public que vous souhaitez atteindre et les types de données et d'analyses dont vous avez besoin. Vous pourrez alors comprendre les types de visualisations qui seront les plus efficaces pour transmettre votre message. Cette étape sert de base à vos efforts de visualisation.

Étape 2 : Connaissez vos données et commencez par des visualisations de base

Une fois que vous avez défini votre objectif, décidez des données dont vous avez besoin pour répondre à votre question. Sur cette base, vous comprendrez si vous pouvez collecter des données existantes ou si vous devrez créer les vôtres.

Quel que soit le type de données, commencez par des visualisations de base pour tout rassembler. Cela vous aide à garder les choses aussi simples que possible afin qu'il soit plus facile d'obtenir des informations exploitables.

Étape 3 : Identifier les messages de la visualisation et générer l'indicateur le plus informatif

L'étape suivante consiste à nettoyer vos données et à les analyser pour en extraire des informations vitales. Que signifient ces chiffres ? Existe-t-il des modèles ou des tendances reconnaissables ? Quels messages pouvez-vous transmettre avec les données ?

Il s'agit de l'une des étapes les plus importantes car elle détermine l'exactitude et la pertinence de vos visualisations de données.

Étape 4 : Choisissez le bon type de graphique

La clarté et l'efficacité de votre visualisation dépendent fortement du type de graphique que vous utilisez. Choisissez le meilleur type de graphique en comprenant le message que vous souhaitez transmettre.

Certains graphiques montrent des tendances dans les données tandis que d'autres font des comparaisons entre différentes variables. Mais nous en reparlerons dans la section suivante.

Étape 5 : Attirer l'attention sur les messages clés

Il est maintenant temps de créer votre graphique. Assurez-vous d'inclure un contexte pertinent afin qu'il soit plus facile d'interpréter le message.

Et ne vous contentez pas d’exposer des chiffres. Transformez-les en informations exploitables. S’il y a des messages clés ou des points à retenir, assurez-vous de les mettre en évidence afin que les gens sachent sur quoi se concentrer.

Meilleurs types de visualisation de données

Vous vous demandez quels types de graphiques vous devriez utiliser pour votre visualisation ? Voici quelques-uns des meilleurs types de visualisation de données et leurs cas d'utilisation.

• Tableaux – Données présentées en lignes et colonnes. Idéal pour prendre en charge d’autres types de visualisation plus complexes.

• Graphiques – Présentation tabulaire et graphique des données, généralement selon deux axes. Quelques exemples incluent des graphiques à barres, des diagrammes circulaires et des diagrammes de Gantt. Idéal pour présenter des données catégorielles.

• Graphiques – Diagramme présentant des données avec des lignes, des courbes, des zones, des points ou des segments. Quelques exemples incluent des graphiques à puces, des graphiques linéaires, des nuages ​​de points et des graphiques de réseau. Idéal pour repérer les corrélations ou les écarts.

• Cartes – Données présentées sous forme de carte. Quelques exemples incluent les cartes thermiques, les arborescences et les cartes géographiques. Idéal pour démontrer les relations hiérarchiques et les données spécifiques à l'emplacement.

• Infographies – Une combinaison de mots et de visuels qui représentent des données. Idéal pour ajouter du contexte et des détails supplémentaires.

Meilleurs exemples de visualisation de données

Vous ne savez pas à quoi devrait ressembler une bonne visualisation de données ? Découvrez quelques-uns de ces meilleurs exemples pour vous inspirer.

Démographie des selfies à Londres

Selfiecity a rassemblé la visualisation de données intéressante suivante sur les données démographiques des selfies à Londres. Faisant partie d'un projet plus vaste étudiant les selfies du monde, la visualisation ci-dessous montre un graphique comparant les selfies de Londres. Il compare le nombre de selfies pris par les hommes et par les femmes dans différentes tranches d'âge. Les principales conclusions sont présentées dans le panneau de gauche pour faciliter la compréhension.

Source de l’image : Selfiecity

Indice de perception de la corruption

Transparency.org a développé une carte interactive présentant l’indice mondial de perception de la corruption. Si vous survolez chaque pays sur la carte, vous obtenez un aperçu de son score IPC et de son évolution depuis l’année dernière. En cliquant sur le pays, vous obtenez un rapport détaillé décrivant l’évolution du score au fil du temps.

Source de l’image : Transparency.org

La population mondiale à 8 milliards

En 2022, la population mondiale atteignait 8 milliards. Visual Capitalist a présenté les données à l'aide de la visualisation suivante. Les lignes séparent les pays et les couleurs séparent les continents. C'est un moyen simple mais complet de visualiser les informations pour que tout le monde puisse les comprendre.

Source de l’image : capitaliste visuel

Outils et logiciels de visualisation de données

La meilleure façon de visualiser vos données de manière claire et précise consiste à utiliser les bons outils et logiciels de visualisation. Cela peut inclure des plates-formes dotées d'analyses intégrées qui fournissent des rapports de données visualisés. Il peut également inclure des logiciels spécialement conçus pour la visualisation de données. Voici quelques options que vous devriez considérer.

Sprout Social

Sprout Social est un outil de gestion des médias sociaux tout-en-un doté de solides capacités de visualisation. Les analyses intégrées mesurent automatiquement vos performances sur les principales plateformes de médias sociaux. La plateforme présente ensuite les données dans un format visuel pour simplifier votre analyse de données. Il utilise une combinaison de graphiques, de diagrammes, de tableaux et de cartes pour créer des visualisations captivantes de vos performances.

Sprout vous permet de créer une grande variété de visualisations de données partageables pour prendre en charge vos rapports sur les réseaux sociaux. Cela inclut des visualisations des performances globales de votre compte et de l'activité de votre profil. Vous pouvez créer des rapports spécifiques à une équipe avec des visualisations présentant des mesures pertinentes pour chaque équipe. Il vous permet même de décomposer les rapports pour suivre des types spécifiques de performances tels que l'engagement et la productivité.

Tableau

Tableau est une plateforme d'analyse visuelle permettant de créer des visualisations de données exploitables et faciles à comprendre. Il vous permet d'obtenir des informations complètes en vous connectant à des données intégrées provenant de n'importe quelle source.

La plateforme traite ces données pour fournir des prédictions et des recommandations à l'aide d'Einstein AI. Cela minimise le besoin d'écrire vos propres algorithmes, ce qui rationalise votre processus d'analyse de données. Vous pouvez ensuite créer des visualisations en quelques clics à l'aide de l'éditeur glisser-déposer.

Source de l'image : Tableau

Graphiques Google

Google Charts est un ensemble d'outils permettant de créer des graphiques interactifs pour afficher des données en direct sur votre site. Choisissez parmi différentes options de graphique qui correspondent le mieux aux données que vous souhaitez présenter. Personnalisez ensuite les conceptions existantes pour qu'elles correspondent visuellement à votre site Web. Google Charts vous permet de vous connecter à vos données en temps réel afin que vous puissiez présenter des données dynamiques aux visiteurs du site.

Source de l'image : Google Graphiques

Ressources additionnelles

Vous souhaitez en savoir plus sur la visualisation de données ? Consultez les ressources suivantes pour perfectionner vos compétences en visualisation.

• Article de blog de Sprout sur la visualisation des données pour les spécialistes du marketing
• Visualisation des données de Coursera avec spécialisation Tableau
• Belle visualisation : examiner les données à travers les yeux d'experts

Faire parler les données grâce à la visualisation

La visualisation est un moyen puissant de traduire vos données en un message que tout le monde peut comprendre. Dans le même temps, il est important de présenter les données de manière claire et cohérente afin de minimiser le risque d'interprétation erronée. Cela vous aide à faire passer votre message plus efficacement et à transformer les données en actions.

Tirez le meilleur parti des outils d'analyse des médias sociaux de Sprout pour transformer des données complexes sur les performances sociales en visuels. Obtenez un aperçu complet des performances de vos profils sociaux et de votre contenu. Regroupez ensuite ces visualisations dans des rapports exploitables à partager avec votre équipe.