5 pièges à éviter pour analyser d’importants volumes de données

On dit du Big Data qu’il est le nouvel or noir de l’économie numérique​. Selon Pricewaterhouse Coopers et Iron Mountain, 43% des entreprises tirent peu d'avantages concrets de leurs informations, tandis que 23% n'en tirent pas profit. Nombreuses sont les organisations qui ne savent pas comment s’y prendre pour traiter et analyser les datas à leur disposition et ainsi ne plus passer à côté de nouvelles opportunités. Les données disponibles doivent être relayées au maximum dans l’entreprise. Or, pour les démocratiser, il faut les rendre accessibles. Et quoi de mieux que la data visualisation pour rendre intelligible en un coup d’oeil les données les plus complexes ? Voici les 5 pièges à éviter pour utiliser la Data Visualisation au sein de votre organisation.

1. Se lancer sans objectifs précis

Au sein d’une entreprise, toutes les données sont porteuses de messages. Cependant, il est nécessaire de savoir exactement quelle information on souhaite obtenir en analysant ces datas, au risque de se perdre dans ce gigantesque flux de données. Pour cela, il faut mettre en lumière des objectifs : innovation ? Repositionnement des produits ? Optimisation des coûts logistiques ? Et bien d’autres. Ces objectifs vont orienter l’analyse des données pour obtenir des réponses à vos problématiques. C’est pourquoi, établir une stratégie claire est la première étape pour utiliser la Data Visualisation.

2. Penser qu’une plateforme de traitement de données suffit

Beaucoup d’entreprises se sont équipées de plateformes de stockage de données telles que Hadoop en pensant que cela suffirait pour exploiter de manière optimale leurs datas. Ces plateformes sont certes idéales pour traiter et stocker de gros volumes de données, cependant leurs fonctionnalités de base ne permettent pas aux utilisateurs d’analyser ces datas. Pour cela, il faut utiliser des technologies de Data Visualisation compatibles avec Hadoop. Ainsi, vous pourrez analyser toutes ces données, faire les agrégats et calculs dont vous avez besoin pour sortir vos indicateurs et augmenter votre performance​.

3. Écarter les données non-structurées

Si le Big Data était un iceberg, les données non-structurées en seraient la partie immergée. Pourtant, elles représentent la majorité des informations collectées. Elles proviennent de nombreux acteurs (salariés, prospects, utilisateurs, internautes…) et de multiples supports (blog, réseaux sociaux, appels téléphoniques…). Ces données sont difficiles à analyser mais peuvent s’avérer essentielles à la prise de décision au sein de votre organisation. Certains outils de Data Visualisation permettent de prendre en considération ces données (souvent rassemblées dans un Data Lake) pour les analyser et les restituer de manière très simple et en temps réel. Ainsi, votre pilotage en sera plus fiable et plus pertinent​.

4. Confondre Data Visualisation et Data science

Ces deux concepts permettent d’explorer de vastes ensembles de données. Cependant, ils ne répondent pas aux mêmes fonctions. La Data Science permet d’extraire des informations utiles du Big Data. Et pour cela, les entreprises font appel aux Data Scientists, experts des mathématiques et statistiques. La Data Visualisation permet, quant à elle, de présenter les données dans un but précis pour répondre à des problématiques métiers et pour aider les décideurs. En d’autres termes, ces concepts sont complémentaires mais ne répondent pas aux mêmes besoins​.

5. Utiliser la mauvaise représentation graphique

Plus l’information est riche, moins elle est facile à restituer. Des tableaux à trop nombreuses lignes et colonnes ne seront pas la solution adaptée. Hiérarchiser l’information est très important pour capter l’auditoire. Il faut donc une visualisation efficace et ergonomique​. Ainsi, pour mettre en avant des résultats concernant différentes zones géographiques, il est plus judicieux d’utiliser une cartographie plutôt qu’un graphique ou tableau. Le choix du type de restitution est aussi important que les données communiquées. Et surtout, n’oubliez pas que “une image vaut 1000 mots” (Confucius).

Nombreux sont les utilisateurs qui pensent que s’équiper d’un logiciel de Data Visualisation va résoudre tous leurs problèmes. Or, ces données demandent une analyse claire et précise afin d’obtenir les réponses à vos problématiques. Alors, ne vous lancez pas sans stratégie établie.

Antoine BUAT, CEO de DigDash