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dataviz cas concrets pour comprendre la data visualization 30 dataviz La data visualization : encore un terme commercial à la mode ou bien une réalité dans les entreprises ? Pour le savoir, nous avons mené l’enquête auprès d’un vaste panel de sociétés, tous secteurs confondus (industrie, médias, transport, distribution, services, etc.). Résultat : plus de 30 entreprises nous ont décrit, non pas les avantages théoriques de la représentation visuelle des données, mais des projets concrets, produisant déjà des résultats. Leurs retours d’expérience, comme il se doit richement illustrés, et des mises en perspective d’experts, vous aideront à comprendre ce qu’est la "dataviz" et comment en tirer parti dans votre métier. 4 6 7 16 32 44 58 59 73 75 77 80 82 84 87 96 117 122 123 127 130 132 introduction 1. la dataviz et vous : présentations 1.1 définition(s) de la dataviz 1.2 à quoi sert la dataviz ? 1.3 une innovation ou une révolution ? 1.4 à qui s’adresse la dataviz ? 2. les bénéfices de la data visualization 2.1 2.1 la dataviz facilite la compréhension des données 2.2 2.2 la dataviz améliore la communication 2.3 2.3 la dataviz optimise et accélere la prise de decision 2.42.4 la dataviz contribue à la motivation des collaborateurs 2.5 2.5 la dataviz favorise l’innovation 3 3. caractéristiques des projets dataviz 3.1 3.1 des projets rapides et légers 3.23.2 impact de la dataviz sur les relations entre l’IT et les métiers 3.33.3 facteurs clés de succès 3.4 3.4 écueils à éviter 4. perspectives 4.14.1 le futur des projets 4.24.2 tentative de prospective conclusion contributeurs page sommaire 5 1.1 définition(s) de la dataviz fig 1 - sommaire comprendre la data visualization au travers de 30 cas concrets introduction contributeurs conclusion 1 .1 4 .1 1.2 6 16 32 44 58 72 75 77 80 82 87 96 117 123 127 130 132 1.3 1.4 2 .1 3 .1 2.2 2.3 2.4 2.5 3.2 3.3 3.4 4.2 4 146 uand on s’arrête un peu sur le terme "données", on s’aperçoit qu’il est particulièrement ambigu. Qu’est-ce qui est ainsi donné dans l’entreprise ? Chiffres, indicateurs, tableaux… Il est vrai que les data sont aujourd’hui omniprésentes et apparaissent comme une évidence. Pourtant, elles sont très difficiles à appréhender, tel le sable disponible à profusion, mais qui toujours vous glisse entre les doigts. Les données qui s’offrent ainsi aux professionnels pour les guider dans leurs décisions sont de plus en plus nombreuses et variées. Mais comment ne pas être submergé et en faire un réel outil pour la réflexion et la prise de décision ? C’est face à cette nécessité que la data visualization apparaît comme une solution. La représentation des données sous forme d’images pourrait permettre de mieux les comprendre. Le monde des chiffres et celui des images sont a priori très éloignés. Mais comme souvent, c’est en abattant des a priori que l’on progresse. C’est ce qu’ont su faire les trente entreprises interrogées dans le cadre de cet ouvrage, qui font figure de pionnières dans l’usage concret de la data visualization. Elles vont nous guider, grâce à leurs expériences pratiques, pour découvrir ce qu’est la data visualization et comment s’en servir. Chemin faisant, des experts de SAS, mais aussi des acteurs et des observateurs du marché éclaireront certains aspects de la "dataviz", en les replaçant dans le contexte plus général de la Business Intelligence. Q introduction La première partie de ce livre sera consacrée à un tour d’horizon de la data visualization. Nous tâcherons de la définir et examinerons ses origines. Nous verrons que ses usages sont multiples et qu’elle s’adresse à un vaste panel d’acteurs, dans des secteurs diversifiés. La deuxième partie s’attachera à mettre en lumière les bénéfices de la data visualization, notamment sous ses trois aspects de la découverte et de l’analyse des données, et de la communication de l’information. Nous verrons également comment elle se place par rapport à la business intelligence traditionnelle. En troisième lieu, nous examinerons la manière de mener un projet de data visualization. Nous passerons en revue les principaux critères de réussite et identifierons les chausse-trappes à éviter. Enfin, nous élargirons le spectre pour envisager le futur de la dataviz et la manière dont les entreprises utilisatrices interrogées ici prévoient de faire évoluer leurs usages. Prêts à embarquer et à découvrir la terra incognita des données ? Alors, hissez les voiles ! L’exploration commence. introduction 7 1 1 la dataviz et vous : présentations 1 9 1.1 définition(s) de la dataviz Qu’on l’écrive à l’américaine data visualization, en franglais "datavisualisation" ou familièrement sous son petit nom de "dataviz", la représentation graphique de données statistiques est incontestablement à la mode. Et comme tous les mots à la mode, elle devient un terme fourre-tout, dont on finit par ne plus très bien savoir ce qu’il signifie. Commençons donc par tenter une définition. Fort heureusement, dans cette gageure, nous ne serons pas seuls, car les contributeurs de l’ouvrage ont bien voulu nous prêter main-forte. SAS définit la data visualization comme "l’exploration visuelle et interactive et la représentation graphique des données, quelles qu’en soient la volumétrie (des small data aux big data), la nature ou la provenance. Elle permet aux utilisateurs métier de détecter des phénomènes ou des tendances invisibles de prime abord." 1.1 définition(s) de la dataviz 1 Nos contributeurs se retrouvent assez bien dans cette vision, à en juger par leurs propres définitions : Nous considérons la Data Visualization comme un moyen de mettre à la disposition de l’utilisateur une information sous forme visuelle, de manière à en faciliter l’accès. Caroline Denil, Data Warehouse Program Manager, SPF Economie La Data Visualization est l’art de représenter visuellement, et ce pour favoriser la meilleure compréhension possible. Jérôme Tharaud, Responsable des études et développement, Prisma Media Nous avons mis en gras les termes qui nous paraissent les plus intéressants : "forme visuelle" aussi évident que cela puisse paraître, c’est le fondement de la dataviz : il s’agit de représenter les données de manière visuelle, graphique ; "faciliter l’accès" la représentation graphique n’est pas gratuite, elle est au service d’objectifs, dont le premier est de permettre d’accéder plus facilement à l’information véhiculée par les données. Il est en effet plus aisé et agréable de considérer un graphique qu’une série de chiffres. Ce que Guillaume Deschamps de STMicroelectronics formule ainsi : la dataviz "est un moyen de traduire un ensemble de données abstraites et sèches en une information que l’on puisse appréhender" ; "Data visualization" : petit florilège de définitions 11 Nous définissons la Data Visualization comme le fait de visualiser des données pour mieux les exploiter et en tirer des insights qui, autrement, prendraient plus de temps. Elle permet d’avoir une compréhension plus rapide et meilleure. Charles du Réau, Consumer & Market Knowledge Director, Ubisoft La Data Visualisation est un système permettant, via le support de représentations graphiques, une prise de décision factuelle et plus rapide. Guillaume Deschamps, Engineering Data Analysis Manager, STMicroelectronics La Data Visualization est un outil au service du partage de l’information. Il s’agit donc d’un procédé qui marque une rupture avec le reporting classique : un tableau se distribue... alors qu’un graphe se partage avec d’autres. François Nguyen, Directeur SI décisionnel et marketing relationnel, SFR "compréhension" il s’agit de donner du sens aux données, pour en tirer de l’information ; "exploiter", "prise de décision" la dataviz ne permet pas seulement une compréhension intellectuelle, elle transforme un ensemble de données brutes en une information permettant d’agir ; "plus rapide" la dataviz accélère la compréhension, la décision et l’action que nous venons d’évoquer ; "partage de l’information" elle est également un mode de communication, permettant que les données ne restent pas cantonnées à l’univers de la BI ou de la statistique mais infusent toute l’organisation et deviennent un support de décision et de travail collaboratif. 1.1 définition(s) de la dataviz 1 La DataViz n'est pas une fin en soi, c'est un moyen mis au service de la production de sens, au service d'une meilleure compréhension des phénomènes. Autrement dit, nous donnons aux Métiers la possibilité de mieux appréhender une réalité qu'ils connaissent déjà, en leur proposant de la considérer sous d’autres angles de vue. Maguelonne Chandesris, Responsable de l’équipe Statistique, Économétrie et Datamining, Direction Innovation & Recherche SNCF J’ai été Directrice de projet sur les KPI et j’ai donc conduit la rationalisation et l’optimisation des indicateurs de pilotage. Ce qui est important sur ce projet, qui sera à terme généralisé et déployé aux équipes de ventes, ce sont les leviers d’actions et l’aide à la décision qu’apporte la data visualization aux managers. En d’autres termes : Que puis-je faire pour performer ? Sur quels leviers intensifier les efforts pour obtenir rapidement des résultats concrets ? Sandrine Noail, Responsable Analyse et Pilotage Coliposte On voit donc que la data visualization répond à une approche très opérationnelle, comme le résument Maguelonne Chandesris, de SNCF Innovation et Sandrine Noail, de Coliposte : Un moyen, pas une fin en soi 13 La valeur de la datavisualisation réside dans sa capacité à répondre à uploads/Ingenierie_Lourd/ dataviz-sas-ebg-livre-blanc-bd.pdf