mercredi 13 avril 2016

Vive l’Expérience dataviz !

La dataviz ou l’art de scénariser la data pour créer de la valeur business. Interview de Mathieu Burel, manager DataVisualisation et data addict, groupe Micropole

Open Data, Smart Data, Big Data… 50.000 Go de données seront créés par seconde dans le monde à l’horizon 2018[1]. Face à la croissance exponentielle de la data, le risque pour l’entreprise de se retrouver prisonnière d’informations compilées dans des structures tabulaires est important. Comment rendre visibles les données ? Comment les rendre compréhensibles, accessibles à tous ? Et surtout comment en tirer de la valeur ?

La data-visualisation, ou dataviz, c’est l’accès à la Business Intelligence pour tous. Une aide à la prise de décisions performantes, intuitives et intelligibles. A la croisée des chemins entre la statistique et la communication, la dataviz est une discipline stratégique. L’enjeu est de restituer l’information de manière synthétique pour une meilleure prise de décision et une meilleure communication entre les métiers. L’objectif : engager les entreprises dans une restitution créative de leurs données.

IL ETAIT UNE FOIS LA DATA…

Le Data Storytelling, c’est l’histoire de la donnée racontée pour les directions opérationnelles. Dans un projet de data-visualisation, ce stade de cadrage est primordial. Il permet de réaliser un synopsis à partir d’une bibliothèque de données existantes, d’identifier le(s) public(s) à qui sont destinés les visualisations et à quelles questions elles vont devoir répondre.

  • Quelles histoires raconter ?

Point de départ d’un projet de dataviz, l’histoire business est établie en concertation avec les data heros, les sachants de la donnée, SI ou métier, selon le degré de maturité digitale de l’entreprise. Il permet à notre scénariste, la direction opérationnelle, d’identifier les données sources. Pour poursuivre l’analogie avec le cinéma, ces data angels occupent la place du producteur : celui qui met à disposition les moyens humains, techniques et parfois mêmes financiers.

  • A quels publics les visualisations sont-elles destinées ?

Outil de dialogue, les data-visualisations se doivent de révéler des insights compréhensibles par tous : des directions métiers aux opérationnels, en passant par la direction générale. Si connaître son public cible permet d’adapter le discours, le top management n’en sera pas pénalisé tant la visual intelligence s’inscrit dans un mode de création de valeur et d’innovations disruptives.

  • A quelles questions les data-visualisations doivent-elles répondre ?

Dans un projet créatif, comme la réalisation d’un film, le scénario est construit sur des rebondissements qui permettent aux spectateurs de progresser de manière intelligible dans l’intrigue. Il en est de même pour un projet de visual intelligence. Les dataviz sont autant d’indicateurs clés qui participent à la compréhension globale de l’histoire business de l’entreprise.

SILENCE, CA VIZ !

« La simplicité est la sophistication suprême », a dit Léonard de Vinci. Adaptés à l’ère du Big data, les insights révélés par la visualisation doivent être attrayants, simples et tournés vers l’expérience utilisateur. Plus de 90% de l’information transmise au cerveau est visuelle. Plus convaincante, plus interactive et facile à assimiler, une image vaut, selon l’adage, mille mots. Les experts en informatique décisionnelle ont ainsi comme rôle d’accompagner les directions métiers et SI, dans le choix de leurs visualisations.

  • Quelles données doivent être illustrées ?

La démarche vis-à-vis de la donnée doit être créative et innovante. Elle donne accès à des informations pertinentes, des points d’alerte business inaperçus ou inexploités. Mais pour valoriser la donnée encore faut-il disposer au départ de la data qui va permettre de narrer l’histoire.

  • Pour quels types de visualisations ?

On ne choisit pas les visualisations par hasard. Selon la nature de la donnée et le domaine d’intervention des utilisateurs, la mise en lumière de la data est différente. L’expert en dataviz  se doit d’explorer les possibilités et de déterminer, selon une méthodologie approuvée, quel format est le plus efficace pour répondre à problématique client.

  • Quelles accessoirisations pour la dataviz ?

Les titres, sous-titres, le choix des couleurs, la taille et les légendes sont autant d’instruments pour illustrer l’histoire business. L’interface utilisateur se doit d’être ergonomique, simple d’utilisation et compréhensible de tous. L’effet « waouh » n’est pas à minimiser ! Au contraire, les visualisations se doivent d’être attrayantes pour capter l’attention, sans tomber non plus dans l’excès…

Ces trois nouvelles étapes permettent d’ores et déjà de représenter visuellement les informations et résultats clés de l’entreprise : d’entrevoir des scenarii prévisionnels. L’exploration graphique des données permet aussi de mettre à jour des détails inaperçus pour les exploiter. Une analyse qui doit dès à présent être confrontée aux utilisateurs.

VERS LA DATAVIZ ET AU DELÀ

Une fois les réponses business illustrées, encore faut-il que la mise en images de la donnée favorise une lecture logique -et non-erronée- de l’information traitée.

  • Comment organiser mes visualisations ?

La méthodologie D.A.R. (Dashboard, Analyse and Reporting) est d’une efficacité à toute épreuve pour les projets de dataviz. A partir d’une  visualisation simple, l’utilisateur se plonge ensuite dans une analyse plus fine pour finalement accéder à la donnée de détail, à son reporting, réponse complète et précise de son récit business. Cette méthodologie de la data hiérarchisée donne accès à une information plus intelligible.

  • Quelle prise en main des utilisateurs ?

Solution de collaboration et d’anticipation business, la restitution de nos dataviz est itérative. Cette étape permet également de vérifier auprès des utilisateurs que des contre-vérités ne sont pas diffusées. Simplifier la lecture ne doit pas signifier faire du minimalisme : il faut donc faire attention à ne pas masquer des phénomènes.

  • Quelles incidences sur le « change management » ?

La data visualisation permet de regrouper et relier des données issues de sources multiples, de restituer des informations de manière synthétique, d’analyser les données volumineuses de façon intuitive, de détecter des corrélations, de découvrir ou d’anticiper de nouvelles tendances jusqu’alors cachées dans des silos de l’organisation. Cette nouvelle lecture de l’information issue des mêmes données de l’entreprise est nouvelle et démontre la valeur du changement.

Ces démarches créent également de la valeur mutuelle au sein de l’organisation. Le « Data dialogue » brise la logique de silos et augure d’un « dialogue business » source de valeur pour l’organisation.

 

La force d’un bon l’expert en dataviz ? Grâce à sa créativité, il apporte de l’agilité à l’entreprise et une meilleure communication entre les métiers, tout en prenant en compte la donnée sous un angle fonctionnel. Véritable data addict, il croit en la valeur révélée de la donnée par une représentation valorisée de l’histoire business de ses clients.

 

[1] http://www.lebigdata.fr/infographie-idc-enjeux-dynamique-big-data-france