Data viz : Les meilleurs outils de visualisation des données

Adopter un outil de data visualisation oui mais lequel ? Quels sont les types d’outils à ma disposition ? Existe-t-il des outils gratuits pour initier cette démarche avant d’aller plus loin ? En quoi un outil de « data viz » est-il différent d’un outil de business intelligence ? Sur quels critères choisir mon outil de data viz ?

Voici les questions auxquelles nous avons tâché de répondre dans cet article, bonne lecture 🙂

Quels sont les différents types d’outils de visualisation de données ?

Comprendre la différence entre data visualisation et Business Intelligence

Face à la complexité du traitement de la donnée, les entreprises ont de plus en plus recours à des outils permettant de transformer cette ressource en leviers d’actions utilisables par les différentes équipes à des fins stratégiques.

Il existe pour cela deux catégories principales d’outils : les outils de data visualisation et les outils de business intelligence (BI).

On définit la visualisation de données comme étant le processus permettant de transformer d’importants volumes de données dans un contexte visuel. La visualisation des données consiste à générer des éléments visuels à partir des données. Il peut s’agir de tableaux, de graphiques, de diagrammes, d’images, de modèles, de films, etc.

Exemple de dashboard animé réalisé avec Tableau Public

Les outils et applications de Business Intelligence quant à eux sont utilisés pour analyser les données des opérations commerciales et transformer les données brutes en informations significatives, utiles et exploitables.

La première étape de toute forme de Business Intelligence consiste à collecter des données brutes ou des données historiques. Ensuite, les outils de Business Intelligence aident à la visualisation, à la création de rapports et aux fonctions d’analyse qui sont utilisées pour interpréter de grands volumes de données à partir des données brutes.

Exemple de dashboard de BI réalisé avec Power BI

Ces deux types d’outils sont donc essentiels dans un contexte où l’usage efficace de la data est clef pour faire face à la concurrence. Les outils de BI permettent de prendre des décisions étayées par l’analyse des performances passées quand les outils de data visualisation visent à représenter clairement ces analyses.

Outils de data visualisation gratuits et open source

Il existe une multitude d’outils de visualisation de données, de qualité parfois inégale, dont certains sont open source – le code est accessible publiquement – et d’autres gratuits. Le choix du type d’application a une importance certaine sur la capacité de l’entreprise à traiter les données de façon pertinente et efficace.

Open source

Un software est dit open source lorsque son code source est accessible publiquement, souvent sur des plateformes dédiées telles que Git Hub. Ainsi chaque développeur peut lire, copier et éditer le code de l’application et s’en servir librement pour un usage personnel ou professionnel.

L’accès au code lorsque l’on utilise une application open source est un atout indéniable qui offre la possibilité de personnaliser le software pour le rendre parfaitement adéquat aux besoins de l’entreprise, sans avoir besoin de développer intégralement un outil en interne. Une application open source permet donc de bénéficier d’un gain de temps et d’une réduction des coûts de développement sans souffrir pour autant d’un manque de flexibilité.

Gratuit

On trouve des applications d’une complexité très variable parmi le vaste catalogue des outils de data visualisation, dont les plus complets requièrent du temps et des efforts avant d’être complètement maîtrisés. Il existe cependant des outils gratuits, plus légers et plus accessibles qui nécessitent un temps de prise en main bien moindre.

La facilité d’usage de ces applications allant de pair avec la facilité d’implémentation au sein des équipes rend le recours à ces outils particulièrement intéressant pour des personnes peu formées au code et ayant besoin de mettre en place une solution rapidement.

Qu’attendre d’un outil de visualisation de données ?

Caractéristiques principales

Les outils de visualisation de données sont essentiels dans le traitement de la data, mais pour que leur usage soit pertinent il est nécessaire qu’ils répondent à certaines caractéristiques afin de faciliter la compréhension qu’auront les utilisateurs de l’ensemble des données.

Principaux critères de différenciation

Lorsque l’on compare différents outils de data visualisation, il faut accorder une attention particulière à certaines caractéristiques qui vont véritablement différencier les outils entre eux.

• Capacité à s’adapter au besoin business :

Lors du choix d’un outil il est nécessaire de s’interroger d’abord sur la façon dont la data visualisation pourra répondre aux besoins de l’entreprise afin de s’assurer que le software soit capable de faire face à tous les cas d’usage.

Une bonne application permettra d’ajouter des extensions ou de créer des graphiques customisés qui s’adapteront parfaitement aux besoins.

• Facilité d’apprentissage :

En fonction des profils (tech, métiers…) concernés par l’usage de l’application, il faudra prêter une attention particulière à la facilité de prise en main de l’outil.

Certains outils ne requièrent pas d’expérience particulière, d’autres seront plus complexes mais proches d’outils existants tel qu’Excel, et d’autres enfin nécessiteront le recours au code.

• Captation et stockage des données :

Certains outils permettent de se connecter facilement à un grand nombre de bases de données assurant ainsi une implémentation facile dans le SI. Il faut aussi considérer la capacité de l’outil à transformer ces données pour proposer une analyse pertinente.

• Analyse et interprétation :

En fonction du software, les filtres, les groupements et les autres moyens d’analyses de données seront plus ou moins puissants et nombreux. Cela aura un effet direct sur la qualité du traitement des données et son interprétation.

• Prix :

Le prix est naturellement un élément différenciant majeur réparti sur une fourchette particulièrement large allant de la gratuité totale à des abonnements de plus de 100€ par mois et par utilisateur. Il est toutefois pertinent de s’intéresser aux packages que proposent les outils les plus chers, dont les versions basiques seront parfois suffisantes.

• Communauté d’utilisateurs :

Les problématiques auxquelles la documentation de l’outil n’apporte pas de réponse sont récurrentes. La possibilité de se tourner vers d’autres utilisateurs plus expérimentés est alors un atout considérable. Ainsi, certains outils comme Power Bi ou Tableau bénéficient d’une importante communauté active sur divers forums tels que Stackoverflow ou les forums dédiés des applications où il sera possible de trouver de l’aide et bien souvent une solution.

A titre d’indication, on trouve plus de 30 500 résultats sur stackoverflow en cherchant le mot-clef « powerbi » concernant des sujets aussi variés que l’utilisation d’une API Rest sur Power BI desktop ou l’intégration d’image dans un reporting Power BI.

Meilleurs outils de data visualisation

En considérant les points précédents, nous avons sélectionné les meilleurs outils de data visualisation : ceux que nous préférons et que nos clients utilisent le plus.

Meilleurs outils BI

Nous avons sélectionné les meilleurs outils de data visualisation : ceux que nous préférons et que nos clients utilisent le plus.

Meilleurs outils de data visualisation gratuits et en open source

Les considérations économiques poussent souvent à choisir un outil gratuit. Ce choix sensé au premier abord peut avoir des conséquences négatives s’il n’est pas bien réfléchi. En effet, implémenter un outil inadapté affectera directement la qualité des analyses et imposera de changer d’outil peu de temps après. Nous conseillons donc de s’orienter vers notre sélection d’applications.