Les outils de data visualization les plus efficaces dans les programmes de formation

Un très grand nombre de logiciels et d’outils est aujourd’hui créé afin de permettre la pratique de la data visualization, mais le tout est de savoir lesquels seraient plus efficaces. C’est à travers la data visualization que nous pouvons interpréter ou donner du sens à une base de données une fois que les data sont traduites en graphiques précis, compréhensibles par tout le monde.

Il importe de les choisir en fonction de ses besoins et de son budget. Alors que certains outils de data visualization sont faciles d’utilisation, il y en a d’autres qui nécessitent une courbe d’apprentissage élevée. Découvrez dans cet article une sélection de 5 outils de data visualization les plus plébiscités du moment.

Quelle est l’utilité des outils de data visualization ?

Quand une analyse prédictive avancée est rédigée par un data scientiste ou lorsqu’il programme par exemple des algorithmes d’apprentissage automatique, il est primordial de visualiser les résultats. Cela permet de s’en assurer, mais aussi d’avoir la garantie que les modèles fonctionnent comme prévu.

Dans toutes les entreprises, la visualization est également au centre des analyses avancées. Depuis l’émergence de la tendance des données et à mesure que les organisations amassent des données volumineuses, celles-ci éprouvent le besoin d’avoir une vue d’ensemble de leurs datas.

Ce qui a eu pour effet une évolution des outils de data visualization. D’ailleurs, cette dernière se place aujourd’hui comme une norme de facto de la BI, la business intelligence moderne.

Le créateur de graphiques Visme

Considéré comme un outil de data visualization efficace par les professionnels de la data, Visme autorise la création de beaux visuels sans la contrainte de maîtriser les bases du design. Son ensemble complet d’outils incluant des bibliothèques de widgets de data, des modèles de graphiques et un créateur de graphique, permet de créer aisément différents types de visualization de données.

Des graphiques à barres, linéaires, des camemberts, des nuages de points ou d’autres styles graphiques comme des histogrammes. Ses widgets vous permettent en outre de visualiser des tableaux, des pourcentages, des jauges, des données cartographiques…

Le petit plus de cet outil est la possibilité d’ajouter ces visualizations à toutes sortes de projets que vous effectuez dans Visme. Ce peut être un rapport, une infographie, une présentation, une proposition. Néanmoins, il faut payer pour utiliser ses fonctionnalités premium.

L’outil de data visualization DataHero

Ce logiciel demande un peu d’investissement mensuel d’environ 45 euros. Si DataHero se montre facile à la prise en main, il a le désavantage d’être un tantinet moins avancé que ses cousins. L’outil est dédié au regroupement de données provenant des Clouds.

Sa particularité est marquée par la simplification de la Data Visualization et ses caractéristiques les plus intéressantes sont sa capacité à centraliser les informations issues de sources différentes, à l’instar des data de Google Analytics ou de celles générées par les services clients.

Il y a aussi son ergonomie et son côté intuitif très appréciable. Tellement facile d’utilisation et efficace, cet outil de data visualization peut tout à fait convenir aux débutants en matière de données. Aucune compétence technique ne leur est imposée pour utiliser ce logiciel.

La data visualization avec Plotly

Ce qui est super avec cet outil, c’est le fait qu’il est en open source. Ce qui signifie que vous pouvez y accéder gratuitement pour réaliser des simulations scientifiques ou techniques nécessitant des visuels clairs et efficaces. La communauté de Plotly est très active.

Ses utilisateurs partagent une multitude de templates de dashboards que vous pouvez récupérer pour un gain de temps non négligeable. Un autre atout d’un outil Python est son caractère adaptable dans un environnement de développement informatique.

Bien qu’efficace, cet outil de data visualization n’est pas pour tout le monde. Avec sa bibliothèque de visualization de data interactive prenant en charge R, JavaScript et Python, il se destine aux apprenants ayant une parfaite maîtrise des langages de programmation, dont Python notamment. Des visualizations personnalisées et des graphiques dynamiques peuvent se concevoir avec la bibliothèque.

Infogram

Cette solution de data visualization a été pensée pour suivre les données des entreprises. Elle permet de trouver des tendances et se place comme l’un des favoris depuis quelques années maintenant. La prise en main facile de son interface en est la raison. Infogram vous aide à créer des cartes uniques personnalisables à votre gré et plus de 30 types de graphiques.

On note aussi l’ajout récent de graphiques de réseaux sociaux, ainsi que des visuels utilisables avec vos visualizations. Si vous avez besoin d’un nuage de mots à créer avec des données réelles, Infogram est aussi l’outil approprié. Sa courbe d’apprentissage faible en fait un outil de visualization efficace, mais la version gratuite d’Infogram n’offre que des fonctionnalités restreintes. Les forfaits payants débutent à 17,33 euros et peuvent atteindre les 135,9 euros.

Tableau : un des outils de data visualization les plus efficaces

Si Tableau est vu comme une véritable référence en matière de Data Visualization, c’est parce qu’il a contribué à la révolution de la gestion des données dans les entreprises, rendant cette dernière plus efficace. Tableau peut être utilisé pour analyser les big data dans les grandes entreprises. Les journalistes peuvent s’en servir afin d’avoir une vision globale sur certains événements. Il permet aux élèves de créer des analyses de données, d’illustrer des études de cas…

L’utilisation de l’outil peut être payante, moyennant un abonnement mensuel de 64 euros par utilisateur. Toutefois, la version gratuite de Tableau (Tableau Public) se présente sous forme de plateforme très complète avec laquelle vous pourrez créer des reportings poussés que vous pourrez enrichir en graphique ou tableau pour plus d’efficacité.

Datapine

Datapine est un outil de data visualization tout-en-un, c’est-à-dire très complet, créé spécialement pour démocratiser le processus de data analyse. Outre sa fonctionnalité première, il est aussi utilisé pour la veille économique. Grâce à la convivialité de son interface dotée d’un système de glisser-déposer, Datapine est un outil collaboratif permettant la contribution de tous les utilisateurs non techniques dans les différentes phases de l’analyse des données.

Une possible interaction avec les données peut s’effectuer, tout comme la création d’une histoire de données attrayantes permise par 25 types de graphiques et au-delà de 80 modèles de tableaux de bord. Datapine intègre aussi des options de partage afin de maintenir l’engagement des parties prenantes avec les data de façon sécuritaire. Des graphiques et tableaux de bord superbes peuvent être créés en quelques clics. La rédaction d’un code manuel peut s’effectuer grâce à la boite SQL et des scripts existants peuvent être utilisés.

Looker Studio (anciennement Google Data Studio)

Gratuit, facile à utiliser et surtout efficace, cet outil de data visualization recueille des data en provenance de multiples sources sur le web avant de les centraliser dans un tableau de bord dynamique. Ce dernier peut être personnalisable. Très rapidement, vous pouvez concevoir des graphiques très satisfaisants.

Looker Studio promet ainsi une prise en main aisée et intuitive. Même pour ceux qui débutent avec son utilisation. Avec cet outil, vous avez la possibilité de modéliser des données émanant de vos comptes Google que ce soit Drive, Google Ads, Google Analytics ou Sheets…Vous pouvez aussi modéliser des sources Search console, Facebook, YouTube, Twitter, MySQL…

Looker Studio trouve son utilité dans la création de dashboard personnalisé, collaboratif, agréable à l’œil. Celui-ci peut évoluer en temps réel. Son côté gratuit et à la portée de tous fait de Looker Studio un outil de data visualization pour débutants ou pour des utilisateurs cherchant une certaine flexibilité dans les fonctions.

Power BI : l’outil de data visualization de Microsoft

Tout aussi complet, mais plutôt technique, cet outil de dataviz n’est pas adapté aux débutants ni aux indépendants qui ne sont pas prêts à allouer du temps pour suivre une formation dédiée. Il s’agit d’un outil de BI ou de business intelligence, principal concurrent de Tableau, mis au point par Microsoft.

Sa particularité est son niveau de technicité, mais son usage reste courant au sein des grandes entreprises. En effet, il est apprécié pour sa compatibilité avec la suite Office, à part bien sûr ses fonctionnalités avancées. Assez complexe à prendre en main sauf pour la réalisation des tableaux de bord, Power BI a des fonctionnalités complètes. Elles couvrent l’ensemble des étapes de la gestion des données.

Cela va de la collecte à la préparation des data, en passant par la mise en relation de celles-ci. Et il y a évidemment la conception graphique raccordée à la base de données. L’outil assure même le partage des graphiques aux acteurs concernés au sein de l’entreprise. La version cloud de Power BI autorise le travail collaboratif synchronisé de plusieurs personnes sur le même dashboard.

Pour être efficaces, les outils de data visualization sont à choisir selon ses besoins et ses contraintes

De nos jours, l’intérêt qu’accorde le monde de l’entreprise envers les données ne fait qu’augmenter. Et cela se justifie amplement par le suivi précis des indicateurs de performance permis par les data. Cependant, l’exploitation correcte de ces dernières n’est possible qu’avec les outils de data visualization qui se développent d’année en année. Plusieurs critères permettent ainsi de choisir le bon outil, à savoir la définition de son objectif.

L’outil va-t-il servir à créer des tableaux de bord ou à faire des présentations ? Sur quels types de données voulez-vous avoir un aperçu global ? Certains outils servant à visualiser les data peuvent se prêter mieux au travail collaboratif quand d’autres au partage des données. Le volume, la nature et la source des données orientent le choix de votre outil de dataviz. Cependant, vous devez avant tout évaluer vos besoins et vos compétences.