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La visualisation des données : l'intelligence humaine comme interface de l'information décisionnelle


Kris Bornauw, EoZen, Groupe SQLI
19 Juillet 2012

Notre capacité à collecter des données est aujourd’hui complètement inédite car elle n’a jamais été aussi grande. La technologie nous permet à présent de rassembler, stocker, et reproduire des données de manière performante et économiquement abordable. Dès lors, le défi que pose ce changement à l’écosystème de l’information décisionnelle se résume dans notre capacité à traiter cette abondance nouvelle et à en tirer l’ensemble des bénéfices contenus comme une promesse dans cette ressource opulente. Et à mesure que leurs données complexes croissent de façon déstructurée, un nombre toujours plus important d’entreprises souhaitent participer à cette pêche miraculeuse. Néanmoins il apparaît clairement que nos outils traditionnels, rapports et autres tableaux, sont inadaptés et sous-proportionnés pour s’attaquer au challenge naissant des données massives. Les capacités perceptives humaines s’imposent comme la seule véritable approche envisageable pour l’appréhension de volumes de données très vastes et l’identification de phénomènes particuliers, de tendances. Par conséquent, la présentation des données doit désormais migrer vers de nouveaux formats, visuels.



Kris Bornauw , Sales Director/BI Expert, EoZen, Groupe SQLI
Kris Bornauw , Sales Director/BI Expert, EoZen, Groupe SQLI
FAUT-IL VOUS FAIRE UN DESSIN ?
Nous avons souvent recours à une image ou à un dessin pour expliquer un message difficile, car illustrer son propos permet souvent de l’éclaircir et de progresser vers une conclusion. C’est pour cette raison que les élèves ingénieurs reçoivent des leçons de croquis à l’université, afin d’apprendre à exposer de manière plus simple des problèmes complexes et bien évidemment à présenter de manière intelligible leurs solutions à des profanes.
Ces deux exemples assez banaux montrent toute la puissance d’une illustration graphique. Alors que ce constat paraît évident, il est surprenant que les informations professionnelles que nous manipulons tous les jours nous soient surtout présentées sous forme de textes et chiffres distribués en rapports et tableaux.

SIGNALISATION ET EXPLORATION DES DONNÉES
La Business Intelligence a recours à deux formes différentes de visualisation des données : la signalisation et l’exploration.
Nous portons naturellement plus d’attention aux messages qui sont perçus en priorité par notre cerveau reptilien. Cette partie de notre cerveau est peu cognitive, mais répond la première lorsqu’elle se trouve stimulée par des signaux alimentaires, sexuels ou de danger. Puisque l’alimentation en général et le sex en particulier sont communément peu admis dans nos environnements de travail, focalisons-nous sur les signaux de danger et d’alerte. En matière de BI, la signalisation correspond aux formats visuels qui stimulent notre perception du danger ou d’une alerte. Nous la retrouvons essentiellement dans les tableaux de bord (dashboards et scorecards).
Cependant, la Visualisation des données peut également servir de vecteur d’exploration. L’exploration visuelle des données est une méthode très efficace – et pour tout dire, unique et irremplaçable – pour plonger dans les BIG DATA, autrement impraticables.

SIGNALISATION : L’INFORMATION DECISIONNELLE EN UN CLIN D’OEIL
Qu’est-ce qu’un tableau de bord ? Selon Stephen Few , un tableau de bord se caractérise par la présentation sur un seul écran d’une information et de ses résultats perceptibles immédiatement :
Un tableau de bord est une représentation visuelle de l'information la plus importante et nécessaire pour atteindre un ou plusieurs objectifs, entièrement contenue sur un seul écran [d’ordinateur] de sorte qu'elle puisse être perçue d’un seul coup d'œil .
Cette définition pose les cinq grands principes de la signalisation pour créer des alertes efficaces dans des tableaux de bord :
1- Représentation visuelle de l’information. Comme nous l’avons évoqué, les utilisateurs interagissent mieux avec l’information lorsqu’elle celle-ci est présentée sous forme visuelle : ils réagissent à la couleur (danger/sécurité/neutralité), à son intensité, aux orientations, à la taille, ... Décrypter et comprendre cette interaction est indispensable à la conception efficace des tableaux de bord.
2- L’information la plus importante uniquement. Pour prendre de bonnes décisions il faut disposer uniquement de l’information la plus importante, provenant de données agrégées. Trop de détails dévient l’utilisateur décisionnaire de l’information essentielle. Un tableau de bord ne doit afficher que des informations pertinentes et pleinement agrégées.
3- Atteindre ses objectifs. Un tableau de bord ne doit comporter que des informations pertinentes pour répondre aux questions que l’on se pose. Il faut donc partager son tableau de bord entre indicateurs de résultat et indicateurs clés de performance. Bien que les indicateurs de résultat peuvent donner des alertes et inciter à plus d’investigation, ce sont surtout des indicateurs a posteriori et sont peu destinés au pilotage.
4- Tout sur un seul écran. Dans les faits, personne n’utilise une barre de défilement pour rechercher une information. Il faut donc optimiser le tableau de bord dans les limites d’un écran unique. Chaque centimètre a son importance. Réduire les images, les textes et les informations à leur plus élémentaire expression. Supprimer toute information non essentielle ou parasitaire. Chaque pixel doit être dédié à l’expression des données, ou à leur mise en valeur.
5- Tout en en clin d’œil. Le plus souvent les décisionnaires ne jettent qu’un regard rapide sur les tableaux de bord. S’ils sont bien conçus, un clin d’œil doit suffire pour percevoir une alerte, susciter une réaction, comprendre une situation. Inversement, une situation ne nécessitant pas d’alerte doit se traduire par l’absence de tout signal.

L’EXPLORATION VISUELLE POUR L’ANALYSE ET LE DATA MINING
La finalité de l'exploration (data mining) n'est pas l'analyse en profondeur de données massives, mais l’identification de corrélations, de liens et de tendances parmi des données vastes et éparses. Une fois les grandes tendances identifiées, on peut analyser les corrélations et examiner les données. Mais lorsque les données sont présentées sous forme de textes et de chiffres, la quantité qu’une personne peut examiner se limite environ à une centaine d’articles, soit une goutte d’eau dans la mer lorsqu’il s’agit d’examiner des jeux de données comportant des millions, des milliards de yottaoctets d’enregistrements.
Ainsi, le processus d'exploration visuelle semble la méthode crédible de génération d’hypothèses directrices pour l’examen de grands volumes de données. La visualisation des données permet aux utilisateurs de survoler des ensembles, d’avoir un aperçu global et de formuler des hypothèses de travail quant à l’information que recèle les grands volumes de données. L’exploration visuelle peut également servir à valider ces hypothèses, même si des techniques statistiques et automatiques dédiées existent. Néanmoins, sans identification préalable des corrélations et tendances et sans filtrage du « bruit », aucune exploration automatisée n’est possible. La première étape de l’exploration consiste donc à filtrer une vue d’ensemble et à délimiter des zones pertinentes pour une analyse.
Les techniques de visualisation sont multiples, des graphiques X/Y aux graphiques à barres en passant par les camemberts et jusqu’aux scenarios plus complexes tels que les graphiques à géométrie transformée, à densité de pixels, etc. Parfois la combinaison de plusieurs techniques produit également des resultats intéressants.

UN DEFI A RELEVER
La visualisation des données est indispensable à la Business Intelligence pour le reporting et le pilotage ainsi que pour l’exploration et l’analyse. L’exploration des BIG DATA est un problème difficile et complexe pour lequel les grandes capacités de l’œil humain pour la reconnaissance de formes et la détection d’ensembles corrélés semblent particulièrement adaptées. Et lorsque l’exploration visuelle se combine avec des techniques d’analyses automatiques, elle permet d’atteindre sa valeur la plus importante.
Si nous parvenons à relever ce défi de la visualisation des données et à la rendre conviviale et accessible depuis n’importe lequel appareil (ordinateurs, smartphones, tablettes, …), elle sera non seulement économiquement utile, mais également agréable à l’utilisateur de systèmes d’information décisionnels, qui se verra soulagé du fardeau des modèles complexes et douloureux d’exploration des données.
Tout l’art de la BI consiste à présenter simplement des problématiques complexes. De données hétérogènes et dispersées, il faut parvenir à une information consolidée et facile à appréhender. Notre vision de la Simplexité pour la BI est étroitement liée aux challenges de la visualisation.

Kris Bornauw , Sales Director/BI Expert, EoZen, Groupe SQLI
info@eozen.com – www.eozen.com

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