• Neoma Reims Conseil

Comment réussir sa data visualisation ?


Que ce soit pour répondre à la demande d’un client, participer à un concours ou tout simplement pour une présentation, une data visualisation pertinente comporte plusieurs étapes :


Tout d’abord, il convient de se poser quelques questions et de définir les objectifs de la data visualisation : Quel est son but ? Que doit-elle mettre en lumière ? A qui est-elle destinée ?


Ainsi, après avoir identifié les objectifs à atteindre, il convient de concevoir le questionnaire qui sera administré et qui fournira les données à présenter. Pour cela, les questions doivent être formulées de façon claire et concise. Il faut également veiller à la taille du questionnaire, s’il est trop long, il risque de décourager les répondants qui ne répondront pas à toutes les questions. Un autre élément crucial à prendre en compte lors de la conception du questionnaire est l’identification des possibles relations entre les questions, qui seront analysées et présentées dans la data visualisation grâce à des tris croisés. Cela permettra de percevoir des tendances, des relations de causalité ou encore de dégager les caractéristiques des différents profils questionnés.


Le questionnaire désormais réalisé, il convient de le partager via une stratégie de communication efficace et adaptée afin de récolter le plus de réponses possibles. En fonction du projet, plusieurs canaux de communication peuvent être utilisés : les réseaux sociaux ou d’Alumni, une campagne de mail, etc. Après avoir réalisé le questionnaire et obtenu de nombreuses réponses grâce à la stratégie de communication choisie et l’élaboration d’un questionnaire pertinent, il convient de se pencher sur la forme de la data visualisation. Il faut notamment trouver le logiciel ou site qui propose les outils nécessaires afin de pouvoir créer des graphiques et représentations adaptées aux données, tout en laissant cours à sa créativité. Pour les entreprises, il est aussi intéressant de respecter la charte graphique et l’univers du groupe afin de le rappeler aux lecteurs de votre data visualisation et surtout de ne pas utiliser trop de couleurs différentes qui risquent de brouiller la perception ou la hiérarchisation des informations. Ainsi, il est préférable de n’utiliser qu’une seule couleur pour représenter un même type de données et de bien respecter la symbolique classique des couleurs qui peuvent être associées à la positivité ou à la négativité. Les couleurs apportent également des informations sur les quantités. Elles permettent de mettre en avant certaines données. De plus, les data visualisations sont étudiées sur écrans ou projecteurs, et les couleurs vives voire fluorescentes sont donc à bannir. Enfin, concernant la typographie, l’idéal est d’utiliser une police agréable à lire et aérée afin de donner envie d’étudier la data visualisation. Des typographies modernes et sans empâtements tels que Roboto, Open sans, Helvetica, Lato ou encore Monserrat sont parfaitement adaptées à la lecture sur les écrans.


Concernant les visuels, n’hésitez pas à tester plusieurs types de graphiques et représentations afin de trouver celui qui sera le plus intuitif et adapté à votre donnée. Par exemple, pour comparer des données, il est préférable d’utiliser des diagrammes à barres, à bulles, multi-lignes, ou encore à puces. Pour représenter des corrélations entre les données, il est en revanche plus naturel d’utiliser des diagrammes à nuage de points, à colonnes, à courbes ou encore des cartes de chaleur. Rappelons que le but de la data visualisation est de présenter les résultats d’une analyse, de manière esthétique et intuitive, afin de capter l’attention du public et de les transporter lors de votre présentation, à la manière d’un storytelling. Ainsi n’hésitez pas à créer un chemin logique ou une histoire, jalonné de flèches ou de titres à vos graphiques pour guider vos lecteurs à travers votre analyse. Cependant, attention tout de même à rester concis, car le texte est un élément secondaire dans une data visualisation, il doit seulement venir rajouter des précisions nécessaires à la compréhension des visuels. Le présent est un temps descriptif qui implique l’audience, ainsi il serait préférable d’utiliser ce temps pour les titres ou les descriptions.


Il convient également de procéder à un tri parmi toutes les informations obtenues. En effet, si vous avez une dizaine ou quinzaine de questions, il n’est pas nécessairement pertinent de présenter toutes les données telles quelles, certaines données sont plus intéressantes lorsqu’elles sont croisées avec d’autres afin de pouvoir étudier des tendances ou des profils et ainsi faire ressortir des conclusions de votre analyse.


Pour finir, n’oubliez pas de remercier les répondants et éventuellement de leur envoyer la data visualisation s’ils le souhaitent, vous pouvez par exemple leur demander leur adresse mail dans le questionnaire administré. En effet, les répondants sont de véritables acteurs dans la conception d'une datavisualisation et il est important qu'ils se sentent motivés à donner de leur temps pour répondre à vos questions.




Emma IMBERT, Auditrice

Jean GUILLEMIN, Vice-Président Interne (mandat 2020-2021)

Kelly NGO, Responsable Communication


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