Data visualisation : définition, outils et bonnes pratiques

Publié le 28/05/2025

Le cerveau humain analyse une image 60 000 fois plus vite qu’un texte, selon une étude publiée dans le magazine Nature. Hyperconnectés et assaillis par des données disparates à longueur de journée, les professionnels ont besoin de supports visuels pour donner du sens à la masse d’informations qui leur parvient quotidiennement. Savoir interpréter et tirer parti des données est devenu un enjeu stratégique pour les individus et les entreprises à l’ère du Big Data.

C’est là qu’intervient la data visualisation. Graphiques, cartes, tableaux de bord interactifs : à l’aide de représentations visuelles, elle facilite la compréhension et l’analyse de données complexes. Discipline clé de la science des données, elle joue un rôle crucial pour transmettre et vulgariser l’information à travers une organisation, afin d’accélérer son traitement et de faciliter la prise de décision.

En quoi consiste la data visualisation ? Quels sont ses bénéfices ? Quels outils choisir et quelles bonnes pratiques adopter pour jouir de ses avantages ? Freelance-Informatique répond à toutes vos questions sur la data visualisation.

Qu’est-ce que la data visualisation ?

Data visualisation : la définition

La data visualisation, aussi appelée visualisation de données ou dataviz, désigne l’ensemble des techniques qui permettent de représenter visuellement des données brutes et souvent complexes sous forme de graphiques, de cartes, de diagrammes ou de tableaux de bord interactifs. L’objectif de cette discipline essentielle pour les métiers de la data ? Faciliter la compréhension et l’analyse des données en les rendant plus lisibles et accessibles à tous les utilisateurs ou à tous les services d’une entreprise, techniques ou non.

Contrairement à un tableau de données ou à un ensemble de chiffres difficiles à appréhender, une visualisation bien conçue attire immédiatement l’attention sur ce qui est essentiel : une tendance, une corrélation, une anomalie ou une évolution dans le temps. Cette représentation graphique permet aux décideurs de gagner en clarté et en réactivité dans un environnement saturé d’informations.

Adopter la data visualisation fait partie intégrante d’une stratégie smart data, qui consiste à trier les données à disposition d’une organisationpouridentifier les informations stratégiques, afin de les exploiter pour stimuler la croissance de l’entreprise et optimiser ses processus.

Les “5 C” de la data visualisation

Si l’on parle fréquemment des “6 V” du Big Data, la data visualisation obéit quant à elle à la règle des “5 C”. Elle doit ainsi être :

Claire : le lecteur saisit l’enjeu principal en un instant, sans avoir à décrypter des symboles obscurs ou une légende compliquée ;
Concise : il convient d’éviter la surcharge visuelle et de se concentrer uniquement sur les données essentielles ;
Contextualisée : fournir un contexte précis permet de donner du sens aux chiffres ;
Captivante : un design attractif et une narration efficace attirent l’attention et décuplent la mémorisation ;
Crédible : les données doivent être fiables pour mener à une prise de décision éclairée.

Le data storytelling : une narration visuelle efficace

La data visualisation ne se limite pas à créer des supports graphiques : elle peut aussi s’inscrire dans une démarche de data storytelling. Cette méthode consiste à raconter une histoire avec les données, en structurant la visualisation autour d’un message clair.

En présentant les chiffres sous forme de récit, comportant un début, un développement et une conclusion, le data storytelling les vulgarise efficacement, explique leurs variations par le contexte et permet d’appliquer une analyse en entonnoir pour aboutir à des recommandations précises et actionnables.

Le but ? Captiver l’attention de l’audience en mettant les techniques du storytelling au service de la stratégie data. Le Data Analyst Marketing peut ainsi élaborer un tableau de bord interactif pour présenter l’évolution du trafic du site web de l’entreprise, en soulignant les pics saisonniers, les zones géographiques performantes et les segments clients les plus actifs.

Les différents types de visualisations de données

Si les courbes et les diagrammes circulaires sont les premières représentations qui viennent à l’esprit en matière de visualisation de données, ce ne sont pas les seules existantes. De nombreuses solutions sont à la disposition des analystes Big Data, qui les sélectionnent selon les informations représentées, l’objectif poursuivi et la cible à laquelle ils s’adressent. On retrouve notamment :

Les graphiques en barres ou en colonnes ;
Les graphiques linéaires (courbes) ;
Les diagrammes circulaires (camemberts) ;
Les cartes de chaleur (heatmaps) ;
Les cartes géographiques ;
Les nuages de points ;
Les tableaux ;
Les frises chronologiques ;
Les infographies interactives ;
Les tableaux de bord (dashboards).

Pourquoi faire de la data visualisation ?

Pour vulgariser les données

La visualisation de données est un excellent outil de vulgarisation. C’est un véritable atout pour les ingénieurs data : la dataviz leur permet de rendre des concepts complexes accessibles à des non-techniciens. Elle améliore la lisibilité de l’information en traduisant des tableaux de chiffres en éléments visuels, non seulement plus compréhensibles, mais aussi plus rapides à présenter lors d’une réunion.

Par exemple, au lieu d’afficher une longue liste de chiffres de ventes par produit, un simple graphique en colonnes met immédiatement en évidence les articles les plus performants. Selon une étude menée par Salesforce pour son logiciel Tableau, les entreprises qui utilisent la data visualisation affichent une productivité 5 fois supérieure à celles se basant uniquement sur des tableaux de données ou des feuilles de calcul. Direction, marketing, RH (Ressources Humaines) : tous les services ont accès à la donnée, ce qui décloisonne la transmission de l’information et accélère les processus de l’entreprise.

Pour faciliter la prise de décision

Les entreprises qui utilisent la visualisation de données sont dites data-driven. Elles prennent des décisions basées sur l’information, rapides et fondées sur des recommandations fiables et non sur l’intuition des dirigeants. Elles ont adopté une stratégie de Business Intelligence. Loin de se limiter au simple reporting, les outils et les recommandations fournis aux décideurs leur permettent de tirer des enseignements précieux des données grâce à leur mise en relation, pour faire progresser toutes les directions métiers de l’organisation.

La mise en place de tableaux de bord, aussi appelés dashboards, permet notamment de :

Surveiller les indicateurs clés de performance (KPIs ou Key Performance Indicators) en temps réel ;
Détecter les écarts par rapport aux objectifs ;
Mettre en place des actions pour améliorer les processus et rester fidèle aux prévisions.

Selon une étude menée par l'Institute of Management Accountants, 75 % des entreprises qui ont recours à la data visualisation constatent une augmentation de 20 % de leur efficacité opérationnelle.

Pour identifier rapidement les tendances et les anomalies

Un des grands avantages de la data visualisation est sa capacité à mettre en évidence ce qui sort de l’ordinaire : une tendance, un changement soudain, une anomalie à surveiller. Par exemple, une baisse brutale des ventes dans une région devient immédiatement visible sur une carte géographique et une hausse anormale du trafic sur un site peut être repérée grâce à un diagramme de performance.

Une erreur dans les données peut également se manifester par une incohérence dans la représentation adoptée. Or, s’appuyer sur une information fiable est l’une des clés pour se démarquer de la concurrence à l’ère des mégadonnées.

Selon un article publié dans la Harvard Business Review de nombreuses entreprises se concentrent davantage sur l'accumulation de vastes ensembles de données que sur l'identification des informations réellement pertinentes pour leurs besoins spécifiques. L'efficacité ne réside cependant pas dans la quantité de données collectées, mais dans la capacité à sélectionner la data appropriée et issue de sources fiables pour éclairer les décisions critiques.

Le top 5 des outils de data visualisation

Power BI

Développé par Microsoft, Power BI est l’un des outils de Business Intelligence et de visualisation les plus répandus du marché, notamment grâce à son intégration naturelle avec l’écosystème Microsoft, très utilisé par les entreprises : Excel, Azure, SharePoint, Teams, etc.

Il permet de connecter plusieurs sources de données, de créer des rapports interactifs et de partager des tableaux de bord en ligne avec les équipes. Son interface intuitive le rend accessible aux profils non techniques, tout en offrant de puissantes fonctionnalités de modélisation pour les analystes de données.

Looker Studio

Anciennement appelé Google Data Studio, Looker Studio est une solutiongratuite disponible en ligne. Il s’agit de l’outil de visualisation de données proposé par Google. Il permet de connecter facilement des données issues de Google Analytics, de Google Sheets et de bien d’autres sources, grâce à des connecteurs.

Très apprécié pour sa simplicité d’utilisation, Looker Studio permet de créer des rapports interactifs très rapidement, avec un bon niveau de personnalisation. Il convient particulièrement aux équipes marketing, communication ou e-commerce.

Tableau

Considéré comme l’un des leaders du marché, Tableau est un outil de data visualisation puissant, utilisé dans les grandes entreprises et les organisations data-driven.

Tableau excelle dans la visualisation exploratoire des données, une approche intuitive et interactive qui permet aux analystes d’explorer des jeux de données de manière libre et d’identifier des corrélations, des tendances ou des anomalies sans hypothèse de départ. Ce logiciel permet de manipuler de gros volumes de données, de créer des tableaux de bord interactifs et de partager des analyses en ligne, de manière sécurisée.

Amazon Quicksight

Amazon QuickSight est l’outil de Business Intelligence proposé par AWS (Amazon Web Services). Conçu pour le cloud, il permet de créer des dashboards évolutifs et accessibles sur un portail disponible sur tous les navigateurs et appareils connectés.

Permettant une intégration fluide avec l’ensemble des services AWS, tels que S3, Redshift ou Athena, QuickSight s’adresse aux entreprises stockant d'importants volumes de données et dotées d’une infrastructure orientée cloud.

Qlik Sense

Qlik Sense est un logiciel de data visualisation et d’analyse associatif, développé par la société Qlik. Sa particularité réside dans son moteur associatif, qui permet d’explorer les données sans être limité par des filtres stricts.

Les utilisateurs peuvent naviguer librement au sein de leurs ensembles de données et découvrir des perspectives et des recommandations qui passeraient inaperçues lors d’une analyse classique. Qlik Sense est disponible en version cloud ou sur site, avec des options collaboratives avancées.

Comment faire de la data visualisation ?

Étape 1 : définir les objectifs

Avant toute chose, l’équipe data doit déterminer l’objectif de la data visualisation ou du dashboard qu’elle souhaite proposer aux directions métiers. Quel est le message que les experts data doivent faire passer ? À qui s’adresse-t-il ? Que doit-on retenir ou quelle décision doit-on prendre après avoir consulté la data visualisation ?

Voici quelques exemples d’objectifs qui peuvent être poursuivis par la visualisation de données :

Suivre l’évolution mensuelle du chiffre d’affaires ;
Comparer la performance de plusieurs produits ;
Identifier les zones géographiques les plus rentables ;
Mettre en évidence une anomalie ou une rupture dans les données.

Étape 2 : sélectionner les données

Une visualisation réussie repose sur le principe clé de la Business Intelligence et de la smart data : mieux vaut peu de données bien choisies qu’un grand nombre d’informations mal comprises. La dataviz doit donc reposer sur des informations fiables, structurées et pertinentes. Inutile d’afficher l’ensemble de la base de données : il convient de sélectionner uniquement les variables utiles à l’objectif.

Avant de se lancer dans la création de supports graphiques, les experts data doivent ainsi :

Identifier les sources pertinentes ;
Nettoyer les données ;
Filtrer les informations inutiles ;
S’assurer de la qualité et de la fraîcheur des données.

Étape 3 : choisir le type de visualisation

Chaque type de diagramme répond à un besoin spécifique. Le choix du bon format est donc crucial pour faciliter la compréhension et s’adapter au jeu de données utilisé. Par exemple :

Une courbe pour suivre une évolution dans le temps ;
Un diagramme circulaire pour une répartition simple ;
Une carte pour visualiser une dimension géographique ;
Un nuage de points pour détecter des corrélations ;
Un dashboard interactif pour croiser plusieurs vues.

Cette étape est cruciale : choisir la mauvaise représentation peut rendre les données illisibles ou conduire à de fausses interprétations. Pour préciser les informations et permettre la prise de décision, les graphiques peuvent être accompagnés de tableaux qui détaillent les données.

Étape 4 : améliorer la lisibilité

Une fois la visualisation créée, il faut s’assurer qu’elle soit claire, lisible et agréable à consulter. Pour cela, les bonnes pratiques du design graphique peuvent être appliquées, ainsi que la méthode du data storytelling pour apporter un fil conducteur à la présentation des données. Avant la transmission de la dataviz aux équipes métiers, un travail de mise en forme est donc effectué, à travers :

La suppression des éléments superflus : légendes peu utiles, doublons ;
L’utilisation de couleurs cohérentes, contrastées et attractives ;
L’ajout d’un titre explicite, d’axes lisibles et, si besoin, d’une brève explication du contexte.

En matière de visualisation de données, la simplicité demeure la plus grande alliée des experts data : une présentation trop chargée nuit à la compréhension de l’information.

Étape 5 : tester et itérer

Comme tout support de communication, une visualisation de données doit être testée auprès de son public cible avant d’être diffusée à plus grande échelle. La mise en ligne d’un dashboard interactif est donc précédée par un test réalisé par les équipes data auprès des directions métiers, pour recueillir des retours afin de réorganiser l’information.

Plusieurs questions peuvent ainsi être posées aux futurs utilisateurs :

La data visualisation est-elle compréhensible en quelques secondes ?
Le message clé ressort-il clairement ?
Y a-t-il des zones de confusion ou des éléments trop techniques ?
Les diagrammes sont-ils lisibles (couleurs, taille, etc.) ?
Certaines vues doivent-elles être simplifiées ?

FAQ sur la data visualisation

Quelle est la différence entre data visualisation et infographie ?

La data visualisation est une représentation visuelle de données chiffrées, souvent interactive, utilisée pour analyser ou présenter des résultats. Fréquente en entreprise, elle est employée par les équipes data pour formuler des hypothèses et des recommandations auprès des directions métiers.

L’infographie constitue quant à elle un support de communication plus large, combinant texte, images et données pour vulgariser un sujet. Généralement statique, elle est élaborée à destination du grand public et notamment diffusée dans les médias.

Quels métiers ont recours à la visualisation de données ?

La visualisation de données est utilisée par de nombreux professionnels, notamment :

Les Data Analysts, pour produire des rapports d’analyse ;
Les Data Scientists, pour présenter les résultats de leurs modèles ;
Les Business Analysts, pour suivre les KPIs métiers ;
Les responsables marketing ou commerciaux, pour mesurer leurs performances ;
Les dirigeants, qui consultent des tableaux de bord pour piloter l’activité.

Peut-on faire appel à un freelance pour réaliser une data visualisation ?

Oui, de nombreux indépendants spécialisés en data ou en Business Intelligence proposent leurs services pour concevoir des visualisations sur mesure lors d’une mission freelance. Ils peuvent intervenir ponctuellement pour créer un tableau de bord, automatiser des rapports ou mettre en forme des données pour une présentation, mais ils interviennent généralement dans un cadre plus large en réalisant des tâches connexes, comme la collecte ou l’analyse des informations.

Pour trouver un professionnel qualifié, les entreprises peuvent se tourner vers une plateforme freelance comme Freelance-Informatique, qui leur propose des profils spécialisés dans les métiers de l’IT ou de la data.