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Lorsque votre maquette en noir et blanc est terminée, vous êtes prêt à ajouter les visuels oh-si-puissants ça va le faire exploser. C'est pourquoi vous avez commencé ce voyage pour commencer, non? Lorsque vous ajoutez des éléments visuels à votre maquette, il est important de vous concentrer sur l'ajout de visuels efficaces. Malheureusement, en raison d'un manque de leadership éclairé et de formation dans l'industrie de l'informatique décisionnelle (BI), des tonnes de visualisations de données visuellement attrayantes mais inefficaces fournissent une valeur nulle. Faites simplement une recherche sur Internet pour visualisations de données pour voir quelques exemples.
Le tableau ci-dessous liste les trois traits principaux d'un visuel efficace.
| Trait | Détails |
|---|---|
| Les données sont claires. | Assurez-vous que les données sont claires, à la fois dans le but et l'affichage
. |
| Visual correspond aux données. | Que vous choisissiez un graphique ou un texte, assurez-vous d'utiliser
le bon visuel pour le travail. |
| Les exceptions sont faciles à repérer. | Que vous mettiez en évidence une comparaison ou des valeurs aberrantes dans les données , vous devriez permettre à vos utilisateurs d'identifier facilement les exceptions
dans les données. |
Le tableau précédent a été influencé par Edward Tufte, considéré comme le parrain de la visualisation de données. Son livre L'affichage visuel des informations quantitatives , 2ème édition (Graphics Press), est l'un des livres les plus considérés dans le domaine de la visualisation de données. Bien qu'il s'agisse d'une approche scientifique, c'est une lecture incontournable pour les débutants comme pour les experts.
Ces trois caractéristiques ne sont pas exhaustives, vous ne devriez donc pas vous attendre à ce que toutes les personnes concernées décident si un visuel doit figurer dans votre maquette. Au lieu de cela, utilisez-les comme lignes directrices lorsque vous choisissez vos visuels. Plus vous avez de traits dans chaque visuel, plus vos données globales seront efficaces!
Les données sont claires
Les visuels efficaces affichent des données claires à la fois pour la présentation et le but, sans aucune distorsion. Une erreur fréquente consiste à pousser trop de données dans un seul visuel, ce qui fait que le point important des données est caché, éclipsé ou déformé par tout le bruit. La figure suivante montre un bon exemple de visualisation de données qui utilise un graphique en anneau pour montrer les types de périphériques mobiles utilisés par les utilisateurs. Voyez comment l'effet 3D rend la compréhension des données très difficile.
Il est également important de s'assurer que l'objectif du visuel est super clair afin que l'utilisateur ne laisse aucune place à une mauvaise interprétation. De bonnes visualisations de données racontent une histoire d'un coup d'œil, laissant le lecteur en vouloir plus.Si la visualisation des données est confuse ou mal interprétée, la plupart des utilisateurs sont désactivés et abandonnés. La figure ci-dessous montre un exemple de visualisation déroutante qui illustre l'utilisation du réseau social. Malheureusement, les couleurs et les pourcentages semblent n'avoir aucune corrélation et sont donc très confus. Pouvez-vous dire ce que la visualisation représente?
Le visuel correspond aux données
Le visuel doit correspondre aux données. Les visuels sont plus que de simples graphiques, cependant, et certains visuels ne correspondent pas à certaines données. Habituellement, vous pouvez présenter des données de plusieurs façons. Votre travail consiste à trouver le moyen le plus efficace de le faire.
Vous ne devez jamais utiliser un graphique à secteurs, par exemple, pour afficher des données comportant plus de cinq points de données ou pour afficher un ensemble de données avec une variation de magnitude faible ou nulle. De même, vous ne devez jamais utiliser une table ou une carte de performance pour afficher une tendance dans le temps.
La figure ci-dessous montre deux visualisations qui représentent les mêmes données. Le graphique linéaire en haut est la meilleure option pour afficher la tendance de la marge commerciale en 2014, car il est évident que les dépenses de l'entreprise sont bien supérieures à ses profits. Le graphique à colonnes en bas n'indique pas clairement cette tendance. Les graphiques à colonnes sont mieux utilisés pour comparer des articles.
Les exceptions sont faciles à repérer
Qu'elles soient sous forme d'alertes, de comparaisons ou de valeurs aberrantes, les exceptions dans les données doivent être faciles à repérer dans un visuel efficace. Si une exception nécessite une analyse approfondie supplémentaire pour comprendre, il est probable que votre visuel ne soit pas efficace.
Les exceptions dans les visualisations de données sont extrêmement puissantes et peuvent ajouter une grande valeur. Lorsque les utilisateurs peuvent repérer des exceptions et les déchiffrer rapidement, ils savent si une attention immédiate, modérée ou légère est nécessaire. La mise en évidence des exceptions fournit également un aperçu des tendances potentielles qui peuvent nécessiter une attention particulière.
La figure suivante montre un graphique qui utilise une alerte pour mettre en évidence certaines des exceptions dans la tendance des données de vente.
