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Datavisualization : l’atout stratégique des entreprises pour la compréhension des données

Les entreprises sont de plus en plus confrontées à des volumes de données croissants, ce qui peut rendre difficiles la compréhension et l’utilisation efficace de ces informations. C’est là que la datavisualization entre en jeu. Dans cet article, nous allons explorer comment la datavisualization peut devenir un atout stratégique pour les entreprises dans la compréhension des données. Nous verrons comment elle peut aider les entreprises à identifier des tendances et des modèles dans leurs données, à évaluer les performances de leurs produits et services, à communiquer efficacement avec les partenaires commerciaux, les employés et les investisseurs et à gérer les projets de manière efficace.

Qu’est-ce que la Data Visualization ou Dataviz ?

Vous est-il déjà arrivé d’être confronté à des données dont le volume ou la nature rendait impossible toute compréhension et toute analyse facile et rapide ? N’auriez-vous pas alors apprécié bénéficier d’un outil vous permettant de faire ressortir facilement les informations clé et les tendances ? C’est là tout l’objet de la Data Visualisation, ou Visualisation des Données. En effet, la Dataviz est une approche destinée à représenter de façon graphique des informations afin d’en faciliter la compréhension.
Cette représentation graphique peut prendre des formes multiples selon la nature ou la thématique des données traitées : graphiques, diagrammes, cartes, images, courbes, frises, infographie, tableaux, etc. L’objet est de mettre en évident des tendances, des relations, des insights qu’il serait difficile de ressortir de données « à l’œil nu ».

Quels sont les enjeux de la Datavisualisation pour les entreprises ?

Rares sont les secteurs professionnels dont l’activité et les orientations ne sont pas en parties dictées par la Data, véritable richesse dans le monde de l’entreprise. Et la visualisation de ces données répond à des enjeux multiples pour ces entreprises, notamment :

  • Compréhension des données : autant que l’analyse des fichiers bruts, la représentation des résultats est essentielle pour faciliter la compréhension des données ;
  • Communication des résultats : si les data analystes, par leur expertise, peuvent avoir une compréhension rapide de data complexes, la data visualisation permet de communiquer de façon claire et concrète des résultats à un public non technique ;
  • Faciliter la prise de décision : si les données sont si importantes pour les entreprises, c’est parce qu’elle renferme les tendances et orientations futures de l’entreprise. La dataviz aide donc les décideurs à prendre des décisions basées sur des tendances et modèles concrets ;
  • Monitoring et suivi : captées en temps réel, les données de l’entreprise permettent d’avoir une visibilité concrète de l’activité, des performances et d’identifier des opportunités d’amélioration ;
  • Conformité réglementaire : parce qu’elles peuvent renfermer des informations sensibles, les données sont soumises à des exigences réglementaires, que ce soit dans la façon de les capter, mais aussi dans le processus de représentation et de reporting.

Encore faut-il pouvoir traiter et interpréter ces données pour les faire parler. Avec le big data, le machine learning, le big data et bien d’autres technologies, l’intelligence artificielle constitue une réelle opportunité pour l’analyse et la visualisation des données.

L’IA au service de la data visualization

Si les racines de l’intelligence artificielle remontent aux années 1940/1950, le véritablement développement est nettement plus récent. Ainsi, depuis le début des années 2000, et plus encore ces dernières années, l’IA a pris une place considérable dans notre société et plus spécifiquement au sein des entreprises. Et le volume d’information actuellement traité est tel que l’IA est désormais indissociable de la Data Visualization, et cela de plusieurs manières :

  • Par le biais d’algorithmes spécifiques, l’intelligence artificielle a clairement facilité l’analyse des données, qu’elles proviennent des logiciels de suivi client et comptable, des statistiques en provenance des réseaux sociaux, de textes… Ainsi, l’IA est utilisée pour extraire des informations, identifier des modèles et des tendances plus précisément et surtout plus rapidement que ne pourrait le faire un être humain.
  • Génération automatique des supports de visualisation : analyser, comprendre et extraire les données est une chose. Les modéliser en est une autre. Les systèmes d’IA peuvent désormais être personnalisés selon les besoins des utilisateurs, améliorés par apprentissage, afin d’automatiser et de personnaliser la visualisation des données.
  • Interaction avec les modèles graphiques :  les solutions de data visualisation permettent aujourd’hui bien plus qu’une projection de chiffres ou de graphiques. Il est en effet possible de jouer sur des filtres de données, de zoomer sur des données, de naviguer dans les chiffres pour une interaction plus naturelle.

Ainsi, l’IA se met au service de la data visualization pour automatiser la création de visualisation, pour personnaliser les visualisations en fonction des utilisateurs, pour améliorer l’interaction avec les visualisations et pour analyser les données de manière plus efficace. Cela permet de créer des visualisations plus informatives, plus interactives et plus adaptées aux besoins des utilisateurs.

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