Data visualisation : les bonnes pratiques pour rendre vos données utiles

Ce n’est un secret pour personne. Chaque entreprise, quelle que soit sa taille, quel que soit son secteur d’activité, collecte des données issues de nombreuses sources : enquêtes, avis clients, données commerciales, etc… Bien sûr, les volumes augmentent chaque année et la question de leur traitement se pose invariablement, faisant de la data visualisation un enjeu majeur pour les professionnels.

Quel est l'intérêt de la data visualisation ?

En effet, pour rendre ces données utiles au plus grand nombre, il faut les transformer en informations digestes, accessibles et compréhensibles. Le temps où elles étaient l’apanage des rois de la statistique est un peu plus que révolu, et le fait que toutes les sphères d’une entreprise soient aujourd’hui concernées ajoute une nouvelle dimension à cet objectif.

Ainsi, la démocratisation et la vulgarisation de données complexes passent par des présentations claires et synthétiques. Elles passent aussi par l’absolue implication des lecteurs à qui l’on propose de quitter le costume de spectateur pour enfiler celui d’acteur. Avec ce nouveau rôle, ils doivent s’approprier les résultats plus facilement en les explorant à leur guise, en consultant uniquement ce qui les concerne. Et c’est alors qu’intervient la data visualisation.

La data visualisation, c’est l’art de rendre compréhensibles des multitudes de données par des représentations visuelles, dynamiques et accessibles à tous. C’est aussi synthétiser et faire parler les données afin de faciliter la prise de décision grâce à des indicateurs et des dashboards interactifs. Et, contrairement aux idées reçues, nul besoin d’être infographiste pour parvenir à un résultat de qualité.

Voici quelques bonnes pratiques qui peuvent intéresser celles et ceux qui se lancent ou qui cherchent à progresser.

Les bonnes pratiques pour réussir sa data visualisation

Commencez par vous poser les bonnes questions

Avant de se lancer dans la création de votre data visualisation, il vous faut déterminer vos objectifs principaux. Ce sont ces objectifs qui vont orienter le choix de vos analyses, votre charte graphique ou encore la structure générale de votre reporting.

Bien évidemment, vous ne procéderez pas exactement de la même manière si vous communiquez auprès de vos collaborateurs ou auprès de vos clients, qu’il s’agisse d’une étude interne ou une enquête de satisfaction.

Parmi les questions que vous devez vous poser :

• Quelles sont vos cibles ?
• Quel est leur niveau d’implication sur le sujet ?
• Quel message souhaitez-vous faire passer ?
• Quels seront les moyens de communications utilisés ?
• Quelles informations pertinentes souhaitez-vous mettre en avant ?

Adaptez vos restitutions à vos données

Bien sûr, le type de restitution que vous allez proposer doit être différent selon le type de donnée que vous allez analyser. Dans le cas d’une enquête, une question fermée sera évidemment traitée différemment d’une question ouverte.

Dans le cas d’une distribution, on privilégiera le graphique en barre ; pour une comparaison, on sélectionnera par exemple un histogramme à double entrée ; enfin, si on veut montrer une tendance, la courbe s’imposera naturellement. Chaque restitution doit être choisie afin de rendre son contenu lisible le plus rapidement possible.

Jouez sur la couleur et la typographie

Lorsqu’il s’agit de transformer votre dashboard en un ensemble harmonieux, il est généralement conseillé de choisir une palette de couleurs restreinte, avec des tons qui sont proches ou complémentaires. Pour marquer la différence entre plusieurs modalités, il convient de les nuancer avec des teintes similaires. Si, par contre, on cherche à opposer deux modalités (promoteurs vs détracteurs, par exemple), il devient pertinent d’opposer les couleurs (vert vs rouge).

Des outils comme Adobecolor sont d’un grand secours pour celles et ceux qui ne sont pas tout à fait à l’aise avec cette étape.

Hiérarchisez les informations

Les rapports d’études classiques, au format Power Point, présentent souvent l’exhaustivité des données, annexes comprises. L’intérêt d’un dashboard, et des techniques de data visualisation, est évidemment de se concentrer uniquement sur la substantifique moelle. Il s’agit donc de ne pas inonder vos représentations d’informations secondaires. Par exemple, au lieu de rendre visibles toutes les modalités d’une question, l’usage est plutôt de mettre en valeur l’indicateur le plus pertinent : il peut s’agir du mode, c’est-à-dire la modalité la plus citée par les répondants, ou encore la moyenne.

La lisibilité de l’information passe aussi par la hiérarchisation. Les données peuvent être triées par ordre croissant ou décroissant, et la taille de la police tient un rôle déterminant sur la priorité à leur accorder. Les informations qui ont la plus grande importance seront plus rapidement différenciables, et accrocheront plus facilement l’œil du lecteur. Ce dernier, comme sur une page web classique, procède par une lecture en Z et il convient de disposer les informations principales au niveau des zones chaudes habituelles.

Privilégiez la clarté à l'esthétisme

Il est toujours tentant de mettre le paquet pour obtenir « l’effet Waouh ! », celui qui marquera l’esprit des lecteurs. Si la recherche de l’esthétisme constitue un objectif pertinent, elle reste secondaire par rapport à la clarté de l’information. C’était déjà le sens du conseil précédent, et c’est encore le cas pour celui-ci. Il faut éviter au maximum de surcharger une vue, et privilégier la diffusion d’un seul message par page. Par exemple, dans un contexte RH, une information liée au pilotage des effectifs et une autre liée aux rémunérations doivent être séparées, sous peine de devoir diluer un message qui n’aura plus exactement le même impact. Il est également conseillé d’améliorer l’expérience du lecteur en veillant à ce qu’il puisse accéder à l’ensemble de l’écran sans scroller, et que le dashboard soit Responsive design, c’est-à-dire lisible sur PC comme sur mobile.

Donnez vie à vos résultats avec le storytelling

Pour impliquer au maximum vos lecteurs, il convient d’apporter un contenu innovant sur la forme. Votre dashboard doit être ludique, et c’est ainsi qu’il incitera à l’exploration des résultats.

Quand on évoque la data visualisation, le data storytelling va de pair : il s’agit de raconter une histoire avec les données de manière interactive, et d’adapter leur restitution en fonction des publics visés. Un certain nombre de techniques comme l’utilisation de filtres ou encore le déclenchement d’analyses en cascade ont cette faculté, et permettent à chacun d’aller consulter les résultats qui l’intéressent. Elles sont aussi un formidable gain de temps pour l’analyste qui peut constituer un seul et même reporting avec un nombre réduit de pages. Par exemple, devant un graphique représentant le NPS (Net Promoter Score), et en cliquant sur l’une des trois catégories habituelles (promoteurs, passifs, détracteurs), on peut imaginer avoir une nouvelle vue qui s’ouvre et qui présente le profil de celle qui a été sélectionnée (âge, genre, revenus, région d’habitation, etc…).

Chaque lecteur se constitue alors sa propre expérience et doit avoir la possibilité d’exporter les résultats qui répondent le mieux à ses besoins.

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