Aujourd’hui, toutes les entreprises s’appuient sur la science des données afin de prendre des décisions plus éclairées, de rationaliser les processus et de sécuriser un avantage concurrentiel sur le marché. L’analyse et la visualisation des données sont deux composantes interconnectées de la science des données et jouent un rôle important dans l’extraction d’informations à partir de données et dans la communication de ces informations aux parties prenantes importantes.
L’analyse des données (= data analyse) se concentre sur la compréhension des données et l’extraction d’informations à partir des schémas et tendances au sein des ensembles de données. La visualisation des données, quant à elle, consiste à représenter les résultats du processus d’analyse des données d’une manière facile à comprendre et à interpréter pour les personnes qui ne sont pas spécialisées dans ce domaine. Les deux processus sont interconnectés et ont le même objectif : extraire des informations précieuses à partir d’ensembles de données et communiquer ces résultats d’une manière qui peut améliorer la prise de décision et faire progresser l’entreprise.
Qu’est-ce que la data analyse ?
Nous entendons parler de données tout le temps, mais comment les entreprises utilisent-elles réellement ces informations pour faciliter leurs décisions commerciales ? C’est le travail des data scientists qui jouent un rôle de plus en plus crucial en aidant les entreprises à prendre des actions stratégiques.
L’analyse des données est le processus de nettoyage, d’organisation et d’interprétation des ensembles de données dans l’intention d’extraire des informations précieuses à partir des schémas, relations et tendances trouvés dans les données. Ces informations guident les décisions de l’entreprise, aident à développer des objectifs organisationnels, à créer des campagnes de marketing et à aligner davantage les produits sur les tendances des consommateurs, les profils des clients ou les habitudes d’achat.
Qu’est-ce que la visualisation des données ?
La visualisation des données est le processus qui consiste à transformer les résultats en représentations graphiques ou autres représentations visuelles. L’objectif de la visualisation des données est de représenter des données complexes d’une manière qui peut être facilement comprise et interprétée par un public plus large. Ce public peut inclure d’autres départements de l’entreprise, des parties prenantes externes ou des consommateurs : en d’autres termes, des personnes qui ne possèdent pas les connaissances d’un data analyst.
Le rôle du data analyst consiste en partie à déterminer la meilleure façon de visualiser les données. Cela dépendra de votre public, du type de données et de l’histoire que vous aidez à communiquer à travers les données. Ces techniques de visualisation des données peuvent inclure :
Graphiques et diagrammes : graphiques à barres, graphiques linéaires, diagrammes de dispersion, diagrammes circulaires ou autres graphiques visuels.
Cartes : utilisées pour présenter les données géographiques, les schémas spatiaux et la distribution dans l’espace.
Infographies : elles sont souvent utilisées pour combiner des données numériques avec du texte afin de raconter une histoire de manière claire et concise.
Tableaux de bord : un moyen interactif d’afficher les données. Les utilisateurs peuvent explorer différents aspects des ensembles de données et obtenir une vision plus globale des données.
En bref, la visualisation des données est un élément crucial de l’analyse des données. Il s’agit d’un processus à part entière qui nécessite une compréhension de votre public, des informations qu’il recherche et de trouver la meilleure façon de visualiser vos résultats afin que les données complexes soient facilement interprétées et que les informations clés soient bien mises en évidence.
L’importance de la visualisation de données dans l’analyse des données
Les données sont partout, mais elles sont inutiles si les décideurs et autres parties prenantes ne peuvent pas s’en servir. C’est pourquoi une bonne visualisation des données est essentielle. La visualisation des données est un aspect majeur du processus d’analyse des données, en particulier parce qu’elle donne vie aux ensembles de données qui peuvent autrement paraître ennuyeux ou assommants pour de nombreux professionnels.
Communiquer clairement les résultats de manière à ce que les parties prenantes puissent facilement interpréter les informations permet de faire des ensembles de données une ressource puissante pour les entreprises. Voici quelques façons simples d’améliorer les processus de prise de décision de votre entreprise grâce à une bonne visualisation des données :
Clarté et compréhension : la visualisation des données transforme les ensembles de données désordonnés en visuels digestes que les personnes sans connaissances techniques peuvent facilement comprendre et exploiter. Fournir un visuel clair et complet rend les ensembles de données complexes moins intimidants et offre aux professionnels un moyen intuitif de participer au processus d’analyse des données.
Nouvelles perspectives : en présentant les données d’une autre manière, les analystes et les parties prenantes peuvent réfléchir à de nouvelles perspectives ou à de nouveaux modèles. En visualisant les données de manière interactive, les participants ont la possibilité de participer au processus d’analyse, de poser des questions et d’obtenir des informations qui peuvent être directement liées à leurs domaines de travail.
Prise de décision améliorée : les données sont puissantes, car elles permettent de prendre des décisions éclairées et de résoudre les problèmes plus efficacement. Les visuels de données bien conçus permettent de souligner les implications possibles des décisions alternatives et de donner une meilleure compréhension des résultats potentiels des différents choix et stratégies.
Communication rationalisée : une visualisation efficace des données garantit que toutes les équipes et parties prenantes comprennent les résultats du data analyst de la même manière. Cette connaissance collective favorise la collaboration et facilite une communication forte entre les équipes et à travers toutes les disciplines.
Comparaisons : les visualisations de données fournissent des graphiques qui permettent de comparer facilement des ensembles de données, des variables différentes ou des périodes. Ces graphiques sont particulièrement utiles pour examiner les tendances, comparer les trimestres et noter les évolutions au fil du temps.
Ce ne sont là que quelques-unes des nombreuses façons qui montrent que la visualisation de données améliore le processus d’analyse des données. Comme nous le savons, l’analyse des données est cruciale pour orienter la stratégie des entreprises, mais seulement si un data analyst peut communiquer ses conclusions à d’autres professionnels de la Tech et formuler des recommandations basées sur les données. En rendant ces données facilement compréhensibles pour un public plus large, les informations basées sur les données deviennent plus fiables, pertinentes pour des équipes spécifiques et peuvent être développées pour renforcer les décisions commerciales.
Outils et techniques populaires de visualisation des données
Le monde de l’analyse des données continue de se développer à mesure que de plus en plus d’entreprises investissent dans des ensembles de données et des logiciels pour faciliter le processus de visualisation des données. Certains des outils de visualisation de données les plus connus comprennent :
Microsoft Excel pour l’analyse et la visualisation des données : Microsoft Excel est l’un des logiciels tableurs les plus utilisés qui comprend des outils de visualisation de données intégrés tels que des diagrammes et des graphiques. Ce programme est recommandé pour les personnes qui ont besoin de visuels de données rapides pour des ensembles de données simples. Cela dit, Excel ne propose pas beaucoup d’outils de visualisation de données récents que l’on peut trouver dans d’autres logiciels spécialisés.
Tableau : Tableau est un outil puissant de business intelligence qui permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord et des visualisations de données interactifs et partageables. Ce logiciel convient aux ensembles de données complexes, prend en charge un large éventail de sources de données et offre de nombreux types de graphiques.
Power BI : similaire à Tableau, Power BI est un outil de business intelligence puissant qui aide les utilisateurs à créer des tableaux de bord interactifs et des rapports de données. Il s’agit du logiciel d’analyse commerciale de Microsoft, il fonctionne donc bien avec les autres produits Microsoft.
D3.js : est une bibliothèque JavaScript open source puissante qui permet aux utilisateurs de créer des visualisations interactives, dynamiques et hautement personnalisables dans un navigateur Web. D3.js offre un haut degré de flexibilité aux utilisateurs sur la conception et le caractère des visualisations.
QlikView et Qlik Sense : les outils Qlik permettent aux data analysts d’explorer les données, de créer des tableaux de bord interactifs et de générer des visualisations dynamiques. QlikView se concentre sur l’offre de tableaux de bord et de rapports complexes préconçus pour les utilisateurs finaux. Quant à Qlik Sense, c’est une plateforme de business intelligence en libre-service qui met l’accent sur des interfaces conviviales et le développement collaboratif pour les développeurs et les utilisateurs non techniques.
C’est aux entreprises de déterminer les logiciels, outils et techniques dont elles souhaitent tirer parti dans les processus d’analyse et de visualisation des données. Cela dépendra du type de données que les organisations veulent approfondir, ainsi que de l’audience qui recevra et utilisera les visualisations de données.
Aller plus loin avec l’analyse et la visualisation des données
L’analyse des données s’avère jouer un rôle majeur dans de nombreux secteurs en plein essor, des technologies de l’information aux services financiers. En 2020, le Forum économique mondial a classé la data analyse comme la deuxième activité la plus rapide à se développer aux États-Unis, avec une croissance de 25 % avant 2030. Si vous souhaitez vous former à la science des données, nous vous conseillons d’obtenir un certificat d’analyse et de visualisation des données, de vous inscrire à un bootcamp d’analyse et de visualisation des données ou simplement de suivre un cours d’analyse et de visualisation des données.
Si vous décidez d’approfondir vos connaissances en matière d’analyse et de visualisation des données, vous pouvez :
Obtenir un certificat d’analyse et de visualisation des données
Il existe de nombreux programmes de certification en matière d’analyse et de visualisation de données. Choisir le bon programme de certification est essentiel pour aligner vos connaissances et vos compétences sur les normes du secteur. De même, il est important de choisir un programme de certification qui enseigne les compétences que vous recherchez afin de réussir dans les domaines spécifiques que vous cherchez à améliorer. Vous trouverez ci-dessous certaines des certifications pour data analystes les plus populaires en 2023 :
Certificat professionnel Google Data Analytics : Google offre une certification en ligne flexible qui apporte une base solide en matière d’analyse des données. Le cours est un programme qui vous permet d’apprendre à votre rythme ; la plupart des participants terminent le programme en seulement six mois. Le certificat est conçu pour les débutants sans expérience technique dans l’intention de leur donner les bases du nettoyage, de la visualisation et de l’analyse des données, ainsi que des instructions sur l’utilisation des tableurs et sur les langages de programmation SQL et R.
Certifié Microsoft : Power BI Data Analyst Associate : Le certificat Power BI de Microsoft apprendra aux participants les bases de Microsoft Power BI, en leur expliquant comment identifier et acquérir des données, transformer les données en modèles de données et en visuels, puis partager ces visuels et ces informations avec les parties prenantes concernées.
Certificat IBM Data Analyst Professional : le certificat IBM Data Analyst Professional est un cours en ligne flexible qui prépare les personnes ayant peu ou pas d’expérience dans l’analyse de données au poste de data analyst junior. Dans ce cours, vous en apprendrez plus sur Python, SQL, Excel et IBM Cogno analytics.
Vous inscrire à un bootcamp d’analyse et de visualisation des données :
Si vous souhaitez vous former à l’analyse des données, nous vous recommandons de consulter notre formation data analyst :
Les bootcamps permettent d’approfondir le sujet en un laps de temps relativement court. Avec Ironhack, vous pouvez vous inscrire à un bootcamp d’analyse de données à temps plein ou à temps partiel qui vous permettra d’apprendre les toutes dernières compétences aux côtés d’experts du secteur.
Notre bootcamp Data Analytics propose d’abord un travail préparatoire sur les données. S’ensuivent trois modules qui augmentent progressivement en intensité. Nous commençons d’abord par une introduction à l’analyse des données et à Python ; puis, nous abordons les différentes tâches du data analyste avant de vous enseigner les fondamentaux de l’apprentissage machine, un atout unique à Ironhack, qui nous a notamment valu la prestigieuse récompense « Intelligent Award: Best for Machine Training ».
Les bootcamps d’Ironhack sont conçus pour vous préparer à votre carrière et nous nous engageons à soutenir nos étudiants grâce à nos options de financement, nos services carrière et notre solide réseau d’anciens élèves.
Si vous souhaitez en savoir plus, consultez notre Formation Data Analyst et préparez-vous dès maintenant à votre future carrière.
