Vidéo: La Data Visualization 2024
Les visualisations de données sont de toutes formes et tailles, mais tous ont certains traits qui vous aident à produire quelque chose avec des idées importantes. Le tableau suivant montre les éléments clés:
Trait | Description |
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Utile | Les gens l'utilisent régulièrement et peuvent prendre des décisions
pertinentes en visualisant toutes les informations dont ils ont besoin dans un endroit. |
Souhaitable | Ce n'est pas seulement facile à utiliser, mais aussi agréable à utiliser. |
Utilisable | Les personnes qui l'utilisent peuvent atteindre leurs objectifs rapidement et
facilement. |
Bien que ces caractéristiques ressemblent davantage aux descriptions d'une nouvelle voiture qu'à la description des données commerciales, le fait de vous concentrer sur ces trois caractéristiques pour toutes vos visualisations de données devrait vous permettre de produire quelque chose qui n'est pas seulement intéressant. mais cela apporte aussi de la valeur et une profonde perspicacité à ceux qui l'utilisent.
Les informations contenues dans le tableau peuvent sembler simples, mais il est conseillé de l'utiliser comme un outil pour mesurer toutes les données contre, afin de vous assurer que vous vous concentrez sur les éléments les plus importants. Votre objectif principal devrait être de développer une visualisation de données qui fournit des informations clés à ses utilisateurs.
Avant de commencer à construire votre visualisation de données, vous devez également avoir une idée des critères qui rendent une visualisation de données excellente. Une excellente visualisation des données a les qualités suivantes:
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C'est visuellement attrayant. L'avènement d'outils de création visuelle plus sophistiqués et la qualité élevée des applications mobiles ont élevé la barre très haut sur l'expérience utilisateur. Cela va seulement aller plus loin avec l'évolution de la technologie telle que Google Glass. Votre visualisation ne sera pas utilisée si elle semble avoir été conçue avec une ancienne technologie.
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C'est évolutif. Si vos données ont du succès, d'autres voudront les utiliser et les exploiter. Veillez à créer votre visualisation sur un système évolutif pour l'accessibilité et pour la maintenance et les modifications futures.
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Il donne à l'utilisateur la bonne information. C'est un problème lorsque les utilisateurs se concentrent sur le visuel ou une caractéristique particulière et non sur ce dont ils ont vraiment besoin. Avant de créer une visualisation, définissez exactement comment elle sera utilisée, par exemple pour le libre-service, l'analyse approfondie, l'analyse approfondie ou la vue d'ensemble des cadres.
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C'est accessible. Une visualisation accessible est facile à utiliser et peut être facilement modifiée si nécessaire. En outre, les données doivent être accessibles sur n'importe quel appareil, à tout moment et en tout lieu. Cette fonctionnalité est essentielle à l'adoption par les utilisateurs.
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Cela permet un développement et un déploiement rapides. Les projets de type cascade (type graphique) et les longs déploiements de données et de builds sont révolus. Les utilisateurs ont besoin de leurs informations aujourd'hui, et si vous ne pouvez pas les fournir en temps opportun, ils trouveront d'autres moyens de les obtenir.