Le Graal de la « Data Visualization » est non seulement de disposer de la plus grande variété de graphiques, mais ensuite d’aider les utilisateurs à choisir la bonne représentation (au sein de cette offre devenue pléthorique).
Larry Ellison announces Oracle's latest system-in-a-box, Exalytics, at the OpenWorld event in San Francisco. Photo: Oracle PR
Durant le salon « Oracle Open World » d’octobre 2011, l’éditeur américain a révélé l’application EXALYTICS et ses capacités « In-Memory » et de « Data Visualization ». C’est cette nouvelle représentation graphique que je vais commenter.
Durant le salon « Oracle Open World » d’octobre 2011, l’éditeur américain a révélé l’application EXALYTICS et ses capacités « In-Memory » et de « Data Visualization ». C’est cette nouvelle représentation graphique que je vais commenter.
.
.
Small Multiples / Chart Matrix… Donc des mosaïques de Sparklines
La matrice de graphes (précisément des dizaines de micro-graphes / sparklines) n’apparaît que chez les éditeurs ayant un vrai degré de maturité en « Data visualization ».
En effet la matrice de graphes - aussi appelée « trellis charts » - permet d’ultra-densifier l’analyse de données, en mettant bien plus qu’une donnée dans chaque cellule du tableau : chaque case de la grille inclut un graphe, généralement soit une courbe de tendance, soit un graphe en colonne.
Cette solution permet de démultiplier les analyses de cas sur une grille multidimensionnelle (principe du "Tableau Croisé Dynamique") où la comparaison entre cases devient évidente, même sur des données ultra-densifiées au centimètre carré (puisque présentant des micro-graphes/ sparklines).
Certains logiciels en ont même fait une spécialité comme Tableau Software aux USA et Isthma en France.
.
Bien plus efficace que les « Motion graphics » interactifs (ex. : GapMinder ou applications écrites en Flash), cette matrice de graphes permet à l’utilisateur de prendre son temps :
En conclusion aujourd’hui Oracle commence à maîtriser le langage graphique ; lequel deviendra un jour aussi indispensable que parler Anglais pour faire du business et analyser la masse croissante de données.
.
Small Multiples / Chart Matrix… Donc des mosaïques de Sparklines
La matrice de graphes (précisément des dizaines de micro-graphes / sparklines) n’apparaît que chez les éditeurs ayant un vrai degré de maturité en « Data visualization ».
En effet la matrice de graphes - aussi appelée « trellis charts » - permet d’ultra-densifier l’analyse de données, en mettant bien plus qu’une donnée dans chaque cellule du tableau : chaque case de la grille inclut un graphe, généralement soit une courbe de tendance, soit un graphe en colonne.
Cette solution permet de démultiplier les analyses de cas sur une grille multidimensionnelle (principe du "Tableau Croisé Dynamique") où la comparaison entre cases devient évidente, même sur des données ultra-densifiées au centimètre carré (puisque présentant des micro-graphes/ sparklines).
Certains logiciels en ont même fait une spécialité comme Tableau Software aux USA et Isthma en France.
.
Bien plus efficace que les « Motion graphics » interactifs (ex. : GapMinder ou applications écrites en Flash), cette matrice de graphes permet à l’utilisateur de prendre son temps :
- pour comparer différentes situations / points de vue d’un seul regard
- sans risque de défaillance de la mémoire de travail (rarement fiable au-delà de 5 objets pensés / chunks).
En conclusion aujourd’hui Oracle commence à maîtriser le langage graphique ; lequel deviendra un jour aussi indispensable que parler Anglais pour faire du business et analyser la masse croissante de données.
.
.
Quel graphique pour quelle donnée ?
Rares sont les chercheurs ayant tenté de modéliser l’algorithme d’aide au choix du graphique adéquat. Certainement parce que la formule inclut de nombreux paramètres :
A ma connaissance, seuls cinq logiciels au monde disposent d’une fonction d’aide au choix du graphique pertinent. La plus connue ("Show me" dans Tableau Software) a été créée par les concepteurs de ce logiciel sous le nom de Polaris quand ils étaient à l’Université Stanford dans les années 90.
Dans la mesure où j'étudie depuis plusieurs années ce sujet (Nb : C’est le titre même des Chroniques que vous lisez actuellement : "Quel graphique pour quelle donnée ?"), j’étais donc impatient de voir la fonction qu’Oracle avait annoncée. La fonction s’appelle « Presentation Suggestion Engine (PSE) » et permet de préconiser le graphe pertinent en fonction du type d’analyse :
Je ne vous fatiguerai pas avec une analyse trop longue. Mais déjà vous comprendrez qu’il y a des manques dans cette première version de PSE quand on sait que :
.
Quel graphique pour quelle donnée ?
Rares sont les chercheurs ayant tenté de modéliser l’algorithme d’aide au choix du graphique adéquat. Certainement parce que la formule inclut de nombreux paramètres :
- Nature des données (ex. : qualitatives ordinales)
- Type d’analyse souhaitée (ex. : Qui, Quoi, Quand, Où, Comment… Bref l'hexamètre de Quintilien)
- Moment de l’action et conditions (ex. : phase exploratoire, avec données en dimension)
- Degré de maitrise du langage graphique par l’utilisateur / de la disponibilité de son attention
A ma connaissance, seuls cinq logiciels au monde disposent d’une fonction d’aide au choix du graphique pertinent. La plus connue ("Show me" dans Tableau Software) a été créée par les concepteurs de ce logiciel sous le nom de Polaris quand ils étaient à l’Université Stanford dans les années 90.
Dans la mesure où j'étudie depuis plusieurs années ce sujet (Nb : C’est le titre même des Chroniques que vous lisez actuellement : "Quel graphique pour quelle donnée ?"), j’étais donc impatient de voir la fonction qu’Oracle avait annoncée. La fonction s’appelle « Presentation Suggestion Engine (PSE) » et permet de préconiser le graphe pertinent en fonction du type d’analyse :
- Valeurs
- Valeurs explicites
- Totaux
- Pourcentages
- Tendances
- Corrélations
Je ne vous fatiguerai pas avec une analyse trop longue. Mais déjà vous comprendrez qu’il y a des manques dans cette première version de PSE quand on sait que :
- il n’y a pas de diagramme ou de réseau nœud-lien (ex.: graphe social) parmi les graphiques proposés,
- les analyses ne séparent pas la distribution de la décomposition,
- le rang ou l’écart ne sont spécifiés comme traitements particuliers.
.
.
Les éditeurs continuent de confondre « Nouveau » et « Innovant »
Dans les mauvaises surprises, Oracle a aussi ressorti la décomposition hiérarchique en anneaux, qui présente les mêmes défauts que le « graphe en secteurs »(*)… mais N fois pire selon le nombre N d’anneaux concentriques.
* : le graphe en secteur est communément appelé « camembert » par les français et « pie chart » par les américains... selon leurs habitudes culinaires ethnocentriques.
Malheureusement Oracle propose là une fonction qui voudrait faire confondre « Nouveau » (mais sans en garantir la pertinence) et « Innovant » (apportant une vraie valeur jusqu’alors inconnue).
Pour plus d’explications sur les dangers du « Camembert », allez sur :
http://www.decideo.fr/datavisual/Le-Camembert-Par-dela-la-polemique-quand-peut-on-utiliser-ce-graphique_a24.html
.
.
Les éditeurs continuent de confondre « Nouveau » et « Innovant »
Dans les mauvaises surprises, Oracle a aussi ressorti la décomposition hiérarchique en anneaux, qui présente les mêmes défauts que le « graphe en secteurs »(*)… mais N fois pire selon le nombre N d’anneaux concentriques.
* : le graphe en secteur est communément appelé « camembert » par les français et « pie chart » par les américains... selon leurs habitudes culinaires ethnocentriques.
Malheureusement Oracle propose là une fonction qui voudrait faire confondre « Nouveau » (mais sans en garantir la pertinence) et « Innovant » (apportant une vraie valeur jusqu’alors inconnue).
Pour plus d’explications sur les dangers du « Camembert », allez sur :
http://www.decideo.fr/datavisual/Le-Camembert-Par-dela-la-polemique-quand-peut-on-utiliser-ce-graphique_a24.html
.
Rédigé par Claude-Henri Mélédo le Mardi 4 Octobre 2011 à 21:29
|
0 commentaire
|
Permalien
> A LIRE EN CE MOMENT SUR DECIDEO
-
Une compagnie morte, des données bien vivantes, et bien valorisées !
-
Snowflake optimise les coûts de l’IA grâce au routage dynamique des modèles
-
Michaël Raimon publie "L’intelligence de se transformer : Face aux algorithmes", un essai pour reconquérir son libre arbitre à l’ère des influences invisibles
-
Des milliers d’applications à faire évoluer, du shadow IT à détecter : Paris Aéroports face à un projet d’ampleur en mars 2027
-
Un nouveau rapport Cloudera révèle que 95 % des entreprises ont reporté leurs projets d’IA alors que les contraintes d’infrastructure entraînent une « grande réarchitecture de l’IA »
-
Databricks affiche une croissance de plus de 80 % en glissement annuel, dépasse les 7 milliards de dollars de chiffre d’affaires annualisé et accélère le déploiement de Lakebase, Genie et Unity AI Gateway
-
L’avenir de l’IA en entreprise ne se jouera pas uniquement dans les modèles, mais dans les fondations
-
Saviynt s’associe à Snowflake pour relever le prochain défi de sécurité de l’IA, l’interopérabilité fiable des agents
-
Keepit lance AI Truth Cloud et renforce sa vision de la protection des données à l’ère de l’IA
-
Nutanix lance un serveur MCP pour sécuriser les agents IA dans le cloud hybride
Profil
Archives
Dernières notes
N'utilisez pas les graphes en 3D
03/06/2012
War rooms & Control centers
09/11/2011
La beauté graphique des chiffres
16/01/2011
Galerie
Liste de liens















