Point de vue d'expert

La dataviz : comprendre et faire comprendre

« Une image vaut mieux que mille mots » disait Confucius, il a depuis été paraphrasé par tant d’autres.

La data visualization (avec un z pour faire Anglais) est à la mode. Ce billet a pour objet de décrire son apport dans notre approche et surtout d’en justifier sa présence dans le monde la statistique. Si le graphique a souvent accompagné la statistique pour rendre cette dernière plus comestible, la dataviz partage le même objectif que la statistique : résumer un phénomène décrit par des données et le rendre intelligible. Si la compréhension des statistiques est parfois limitée à un public d’initiés, la dataviz est accessible au plus grand nombre car « l’homme est un animal visuel ». Même si une représentation graphique ne produit pas toujours la même information pour l’utilisateur. Les experts en dataviz nous expliquent le mécanisme complexe :

  1. Visualisation : Prise en compte visuelle et globale de la représentation
  2. Précognition : Tri des informations visuelles
  3. Déconstruction : Décomposition en éléments unitaires et analyse d’après des constructions et des conventions connues
  4. Reconstruction : Appréhension globale des éléments unitaires
  5. Compréhension : Interprétation et compréhension

L’apport de la dataviz dans le monde de l’analytique est multiple, il peut être associé à deux grandes nécessités liées à la manipulation de données : comprendre et faire comprendre (excellente présentation de B. Lebelle lors de notre dernier forum. Voir la vidéo)

Mieux comprendre les données, outil préalable d'introspection des données

La dataviz permet facilement de tout croiser, et de tout représenter. De l’histogramme à la mosaïque, de la représentation géographique à l’arbre de décision. De la représentation basique (un histogramme où on apprécie le rapport des longueurs), à un graphique avec des notions plus sophistiquées (la boîte de Tukey représentant valeurs centrales et distributions d’une donnée). La dataviz a une énorme qualité, la possibilité de mettre à disposition visuelle plusieurs dimensions en utilisant les axes horizontaux, verticaux mais aussi les longueurs, les surfaces et les couleurs. Ces possibilités rendent simple et rapide le travail préalable des statisticiens et data miners de découverte des données, la dataviz devient un facilitateur entre la MOA et la MOE pour mettre en évidence et comprendre les soucis de qualité (des données ?).

Faire comprendre

Dans nos sociétés d’information, l’entreprise ne déroge pas à la règle, il est désormais obligatoire pour un cadre de présenter ses résultats et de faire passer ses idées dans un temps toujours raccourci. Cette accélération rend caduque la préparation avec des données recopiées et mises en image dans un diaporama. Ce besoin trouble un peu les lignes et rend parfois la frontière entre la BI et la dataviz un peu floue. De mon point de vue, les choses sont claires : la dataviz doit offrir cette capacité à explorer graphiquement la donnée (analyse ad-hoc, exploration de données….), puis de présenter, diffuser et collaborer. Si la « data » est la nouvelle matière première de l’entreprise (en parallèle du capital et du travail), la dataviz ainsi que l’analytics en sont les premiers outils.

Bibliographie :

La perception graphique : Mieux construire et interpréter les graphiques

Accompagnement

Expert

SAS® Visual Analytics, Le torture-test

Le principe de la DataViz repose sur la mise à disposition des utilisateurs d'une vision graphique des données en 100 fois moins de temps qu'il n'en fallait avant.  Grâce à ces nouveaux outils, il est également possible de forer plus rapidement dans les informations et d'accéder à de plus gros volumes.

SAS Visual Analytics est peut-être la solution qui présente le meilleur rapport entre la puissance, le coût et l'ergonomie. Pour SAS, il s'agit là d'une véritable rupture dans son approche puisque Visual Analytics peut être implémenté chez des clients non équipés en SAS ni en DataViz. Pour le vérifier à l'épreuve de la réalité, Umanis a décidé de réaliser un torture-test de la plateforme sur son propre jeu de données et de présenter les résultats en termes de performances, de capacités d'analyse, d'analyse prédictive et de rendus graphiques.

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La parole à l'utilisateur

A Hong Kong, la data visualization permet d'améliorer l'efficacité des services au public

Dans le souci d'améliorer l'efficacité des services au public, la Hong Kong Efficiency Unit a créé son centre d'appels '1823' afin d'enregistrer les réclamations des citoyens. Avec 300 000 plaintes déposées chaque année, le centre d'appels s'est rapidement trouvé dépassé face à l'orientation des demandes vers les services concernés en charge des réponses et du suivi.
Lorsque le centre d'appels a atteint le seuil du million de réclamations recueillies, l'Efficiency Unit a pris conscience qu'il lui fallait un moyen plus efficace pour faire face à ces big data (volumétries des données, format des données, données textuelles…). Lire la suite

 

Fraport utilise l'analytique haute performance pour contrôler les opérations et explorer les données.

Afin de surveiller et contrôler les activités de l'aéroport de Francfort, Fraport AG s'appuie sur l'analyse haute performance. En migrant sa plate-forme vers une solution de high-performance analytics, Fraport exploite le potentiel des analyses les plus avancées sur les grandes volumétries de données - les Big Data - générées par les opérations aériennes. De plus, Fraport a déployé une solution de visualisation des données sur Pivotal™ DCA (anciennement EMC® Greenplum® DCA). Lire la suite

 

Euramax s’appuie sur la data visualization pour dessiner l’avenir

Euramax Coated Products fabrique des métaux pré-revêtus utilisés pour les constructions architecturales, les véhicules de transporteurs ou encore pour réaliser des logos destinés aux façades de bâtiments, appareils électroménagers…Pour rester à la pointe de son métier, l’industriel sait innover et saisir les nouvelles opportunités. La data visualization lui permet d’y voir clair à 360°.

« L’exploration des données permet à la fois à nos analystes et nos décideurs de cerner les dynamiques de notre marché, explique Peter Wijers, Euramax Business Support Manager. Nous nous efforçons constamment de travailler sur l’amélioration de nos processus, et sur la compréhension de nos résultats lorsque les objectifs n’ont pas été atteints ». Lire la suite

 

Immoweb optimise sa gestion opérationnelle grâce à la data visualization

Immoweb, site belge d'annonces immobilières, adopte une solution d'exploration et de visualisation des données. Abandonnant les outils classiques (tableurs, synoptiques et listes), la société du groupe Axel Springer Digital Classifieds se donne les moyens de produire des rapports et des analyses graphiques en temps réel, plus dynamiques. En plus d'optimiser les rapports opérationnels, cette solution constituera un outil de décisions essentiel grâce à ses fonctionnalités prévisionnelles. Lire la suite

Évènements

SAS® Visual Analytics : vitesse, agilité et mobilité

SAS Visual Analytics, la solution phare de SAS dédiée au reporting agile, à l'exploration visuelle et à l'analyse des données, est disponible désormais sur des petits serveurs, ouvrant son utilisation aux entreprises de toutes tailles. Accédez partout et immédiatement à vos informations.

Testez gratuitement SAS Visual Analytics en ligne avec des données correspondant à votre secteur d'activité.

Vos données comme vous ne les avez jamais vues : qu’importent votre secteur d'activité, votre profil ou le volume de données à analyser, vous pouvez, avec SAS Visual Analytics, explorer toutes les données pertinentes rapidement et aisément.

Rejoignez-nous sur nos évèments

Lancé en 2012, SAS Visual Analytics a déjà été adopté par plus de 2 600 entreprises dans le monde, dont près d’une centaine en France.

Premiers retours d'expérience : le point de vue de l'expert, de la direction générale, de la DSI et celui de l'utilisateur

Revivez en vidéo les temps forts de la table ronde SAS® Visual Analytics lors de SAS Forum 2013 avec :

Vidéo

Premiers retours d'expérience : le point de vue de l'expert, de la direction générale, de la DSI et celui de l'utilisateur

Revivez en vidéo les temps forts de la table ronde SAS® Visual Analytics lors de SAS Forum 2013 avec :
Bernard Lebelle, Fondateur de Bleu-Cobalt ,
Nicolas Giard,
Directeur Général de Conexance MD,
Pascal Lemée, Responsable Statistiques de Uniporc ,
Jérôme Cornillet,
Responsable SAS® Business Analytics, SAS France

Data Viz, Big Data

SFDS

Dans un précédent billet, nous vous présentions les tous nouveaux Rendez-vous SFdS Méthodes et Logiciels. Ces rendez-vous étaient donc le format idéal pour aborder chacun des thèmes Data Viz et Big Data. En effet, ils ont pour objectifs d’intensifier les liens entre les mondes académique, industriel et éditeurs de logiciels et de montrer l'apport des logiciels aux problématiques abordées. Pour ce faire,  en se centrant autour d’une thématique, une séance typique fournit à la fois un exposé des points de repères sur le thème scientifique abordé, un panorama de l'offre logicielle, des axes de développement et des exemples d'applications traitées par différents logiciels.

Le premier rendez-vous de la saison 2013-14, a donc débuté par une séance sur la Data Visualization. La représentation graphique de données est un thème très actuel, aux facettes multiples.  Qu’il s’agisse de définir de nouvelles formes de visualisation pour permettre de faire comprendre facilement une situation, d’utiliser des moyens modernes d’élaboration, via le web par exemple, d’appliquer à des domaines d’études inédits, sur des volumétries de plus en plus grandes et des données de moins en moins structurées, la dataviz est en pleine évolution et devient un vrai facteur de compétitivité. De profils différents, les orateurs (F-X. Jollois de l’université Paris Descartes, C. Goulard de Data Eyes, M. Marboeuf de Tableau Software et M. Chandersis de la SNCF) ont partagé leur vision de l’évolution des méthodes de visualisation, en l’éclairant par des applications et des expériences mises en œuvre sur différents logiciels.

La séance de janvier 2014 sera, quant à elle, a été consacrée au Big Data. Au premier rang des thèmes du jour, ces données massives caractérisées par une volumétrie importante, une variété des types de données, et une grande vitesse de génération, souvent en flux tendu, impliquent une révolution tant dans les méthodes d’acquisition que dans les traitements analytiques. Ainsi, côtoyer les téra-data, dialoguer avec Hadoop, accéder aux données ouvertes (Open Data) ou jongler avec les flux d’information font désormais partie des compétences nécessaires pour traiter ces données. Les différents orateurs étaient Georges Hébrail (EDF R&D), Julien Damon et Arnaud Laroche (Bluestone), Anne Gayet (AID), Cédric Carbone (Talend) et Johannes Vermorel (Lokad). Après une présentation des principaux défis posés par le Big Data, les différents orateurs ont présenté différentes solutions méthodologiques et logicielles et leurs applications.
La plupart des supports des communications sont disponibles sur la page web des Rendez-vous Méthodes et Logiciels.

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