dataviz cas concrets 30 pour comprendre la data visualization

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1 dataviz cas concrets 30 pour comprendre la data visualization

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3 dataviz La data visualization : encore un terme commercial à la mode ou bien une réalité dans les entreprises? Pour le savoir, nous avons mené l enquête auprès d un vaste panel de sociétés, tous secteurs confondus (industrie, médias, transport, distribution, services, etc.). Résultat : plus de 30 entreprises nous ont décrit, non pas les avantages théoriques de la représentation visuelle des données, mais des projets concrets, produisant déjà des résultats. Leurs retours d expérience, comme il se doit richement illustrés, et des mises en perspective d experts, vous aideront à comprendre ce qu est la "dataviz" et comment en tirer parti dans votre métier.

4 introduction 1. la dataviz et vous : présentations 1.1 définition(s) de la dataviz 1.2 à quoi sert la dataviz? 1.3 une innovation ou une révolution? 1.4 à qui s adresse la dataviz? 2. les bénéfices de la data visualization la dataviz facilite la compréhension des données la dataviz améliore la communication la dataviz optimise et accélere la prise de decision la dataviz contribue à la motivation des collaborateurs la dataviz favorise l innovation 3 3. caractéristiques des projets dataviz des projets rapides et légers impact de la dataviz sur les relations entre l IT et les métiers facteurs clés de succès écueils à éviter 4. perspectives le futur des projets tentative de prospective conclusion contributeurs page sommaire

5 1.1 définition(s) de la dataviz conclusion 4.2 contributeurs introduction 1.1 comprendre la data visualization au travers de 30 cas concrets fig 1 - sommaire 5

6 introduction Q uand on s arrête un peu sur le terme "données", on s aperçoit qu il est particulièrement ambigu. Qu est-ce qui est ainsi donné dans l entreprise? Chiffres, indicateurs, tableaux Il est vrai que les data sont aujourd hui omniprésentes et apparaissent comme une évidence. Pourtant, elles sont très difficiles à appréhender, tel le sable disponible à profusion, mais qui toujours vous glisse entre les doigts. Les données qui s offrent ainsi aux professionnels pour les guider dans leurs décisions sont de plus en plus nombreuses et variées. Mais comment ne pas être submergé et en faire un réel outil pour la réflexion et la prise de décision? C est face à cette nécessité que la data visualization apparaît comme une solution. La représentation des données sous forme d images pourrait permettre de mieux les comprendre. Le monde des chiffres et celui des images sont a priori très éloignés. Mais comme souvent, c est en abattant des a priori que l on progresse. C est ce qu ont su faire les trente entreprises interrogées dans le cadre de cet ouvrage, qui font figure de pionnières dans l usage concret de la data visualization. Elles vont nous guider, grâce à leurs expériences pratiques, pour découvrir ce qu est la data visualization et comment s en servir. Chemin faisant, des experts de SAS, mais aussi des acteurs et des observateurs du marché éclaireront certains aspects de la "dataviz", en les replaçant dans le contexte plus général de la Business Intelligence.

7 introduction La première partie de ce livre sera consacrée à un tour d horizon de la data visualization. Nous tâcherons de la définir et examinerons ses origines. Nous verrons que ses usages sont multiples et qu elle s adresse à un vaste panel d acteurs, dans des secteurs diversifiés. La deuxième partie s attachera à mettre en lumière les bénéfices de la data visualization, notamment sous ses trois aspects de la découverte et de l analyse des données, et de la communication de l information. Nous verrons également comment elle se place par rapport à la business intelligence traditionnelle. En troisième lieu, nous examinerons la manière de mener un projet de data visualization. Nous passerons en revue les principaux critères de réussite et identifierons les chausse-trappes à éviter. Enfin, nous élargirons le spectre pour envisager le futur de la dataviz et la manière dont les entreprises utilisatrices interrogées ici prévoient de faire évoluer leurs usages. Prêts à embarquer et à découvrir la terra incognita des données? Alors, hissez les voiles! L exploration commence. 7

8 1 1 la dataviz et vous : présentations

9 1.1 définition(s) de la dataviz 1.1 définition(s) de la dataviz Qu on l écrive à l américaine data visualization, en franglais "datavisualisation" ou familièrement sous son petit nom de "dataviz", la représentation graphique de données statistiques est incontestablement à la mode. Et comme tous les mots à la mode, elle devient un terme fourre-tout, dont on finit par ne plus très bien savoir ce qu il signifie. Commençons donc par tenter une définition. Fort heureusement, dans cette gageure, nous ne serons pas seuls, car les contributeurs de l ouvrage ont bien voulu nous prêter main-forte. SAS définit la data visualization comme "l exploration visuelle et interactive et la représentation graphique des données, quelles qu en soient la volumétrie (des small data aux big data), la nature ou la provenance. Elle permet aux utilisateurs métier de détecter des phénomènes ou des tendances invisibles de prime abord." 9

10 1 Nos contributeurs se retrouvent assez bien dans cette vision, à en juger par leurs propres définitions : "Data visualization" : petit florilège de définitions Nous considérons la Data Visualization comme un moyen de mettre à la disposition de l utilisateur une information sous forme visuelle, de manière à en faciliter l accès. Caroline Denil, Data Warehouse Program Manager, SPF Economie La Data Visualization est l art de représenter visuellement, et ce pour favoriser la meilleure compréhension possible. Jérôme Tharaud, Responsable des études et développement, Prisma Media Nous avons mis en gras les termes qui nous paraissent les plus intéressants : "forme visuelle" aussi évident que cela puisse paraître, c est le fondement de la dataviz : il s agit de représenter les données de manière visuelle, graphique ; "faciliter l accès" la représentation graphique n est pas gratuite, elle est au service d objectifs, dont le premier est de permettre d accéder plus facilement à l information véhiculée par les données. Il est en effet plus aisé et agréable de considérer un graphique qu une série de chiffres. Ce que Guillaume Deschamps de STMicroelectronics formule ainsi : la dataviz "est un moyen de traduire un ensemble de données abstraites et sèches en une information que l on puisse appréhender" ;

11 1.1 définition(s) de la dataviz Nous définissons la Data Visualization comme le fait de visualiser des données pour mieux les exploiter et en tirer des insights qui, autrement, prendraient plus de temps. Elle permet d avoir une compréhension plus rapide et meilleure. Charles du Réau, Consumer & Market Knowledge Director, Ubisoft La Data Visualisation est un système permettant, via le support de représentations graphiques, une prise de décision factuelle et plus rapide. Guillaume Deschamps, Engineering Data Analysis Manager, STMicroelectronics La Data Visualization est un outil au service du partage de l information. Il s agit donc d un procédé qui marque une rupture avec le reporting classique : un tableau se distribue... alors qu un graphe se partage avec d autres. François Nguyen, Directeur SI décisionnel et marketing relationnel, SFR "compréhension" il s agit de donner du sens aux données, pour en tirer de l information ; "exploiter", "prise de décision" la dataviz ne permet pas seulement une compréhension intellectuelle, elle transforme un ensemble de données brutes en une information permettant d agir ; "plus rapide" la dataviz accélère la compréhension, la décision et l action que nous venons d évoquer ; "partage de l information" elle est également un mode de communication, permettant que les données ne restent pas cantonnées à l univers de la BI ou de la statistique mais infusent toute l organisation et deviennent un support de décision et de travail collaboratif. 11

12 1 On voit donc que la data visualization répond à une approche très opérationnelle, comme le résument Maguelonne Chandesris, de SNCF Innovation et Sandrine Noail, de Coliposte : Un moyen, pas une fin en soi La DataViz n'est pas une fin en soi, c'est un moyen mis au service de la production de sens, au service d'une meilleure compréhension des phénomènes. Autrement dit, nous donnons aux Métiers la possibilité de mieux appréhender une réalité qu'ils connaissent déjà, en leur proposant de la considérer sous d autres angles de vue. Maguelonne Chandesris, Responsable de l équipe Statistique, Économétrie et Datamining, Direction Innovation & Recherche SNCF J ai été Directrice de projet sur les KPI et j ai donc conduit la rationalisation et l optimisation des indicateurs de pilotage. Ce qui est important sur ce projet, qui sera à terme généralisé et déployé aux équipes de ventes, ce sont les leviers d actions et l aide à la décision qu apporte la data visualization aux managers. En d autres termes : Que puis-je faire pour performer? Sur quels leviers intensifier les efforts pour obtenir rapidement des résultats concrets? Sandrine Noail, Responsable Analyse et Pilotage Coliposte

13 1.1 définition(s) de la dataviz Pour terminer cette définition de la dataviz, il nous paraît intéressant de relever les trois caractéristiques principales qu elle doit impérativement avoir, pour pouvoir justement être utilisable pratiquement : Les 3 caractéristiques de la data visualization être interprétable La valeur de la datavisualisation réside dans sa capacité à répondre à trois impératifs principaux : être interprétable, être pertinente et être novatrice. Dans un contexte où le volume des données explose avec le développement exponentiel de l usage d internet et notamment de Google, les données dites "non structurées" connaissent la même évolution. Or une datavisualisation partant de ces données qui ne seraient pas interprétables, c est-à-dire claires, ne servirait à rien. être pertinente La pertinence est liée au caractère interprétable. La datavisualisation doit permettre de répondre à des questions dans un contexte défini et visant des objectifs précis. être novatrice Enfin, la datavisualisation n a d intérêt que si elle apporte une information nouvelle, une originalité, si elle donne une perspective inédite sur un sujet. Dorina Ghiliotto-Young, Head of Innovation, Ingenico 13

14 1 Brève histoire de la data visualization Les prémices de la représentation graphique de données statistiques remontent aux travaux du statisticien écossais William Playfair ( ). Il est l inventeur d outils qui nous paraissent désormais familiers : le graphique circulaire (le fameux "camembert"), le diagramme en bâtons, le diagramme linéaire. Surtout, il a mis au premier plan l importance des graphiques pour représenter les données, à une époque où la tradition cartésienne des représentations sous formes de fonctions mathématiques régnait en maître. Playfair, au contraire, mettait en avant que le simple fait de coucher les données sous la forme de points et de formes sur un graphique pouvait nous aider à mieux les comprendre. Ironie de l Histoire, Playfair, lui, est resté largement incompris par ses contemporains. 1 Au XIX e siècle, le nom d un autre précurseur se détache, Charles- Joseph Minard. Il est entré dans la postérité pour sa "carte figurative des pertes successives en hommes de l armée française dans la campagne de Russie ", publiée en Cette représentation réussit l exploit de représenter en un seul schéma des données de nature aussi différente que des effectifs en hommes, des indications géographiques (distances, villes, cours d eau), des températures et des directions (vers la Russie ou dans le sens opposé). 1. Ce paragraphe est inspiré de l article d Howard Wainer : "William Playfair" (version 3). StatProb: The Encyclopedia Sponsored by Statistics and Probability Societies. Freely available at

15 1.1 définition(s) de la dataviz Mais il fallut attendre les années 60 et les travaux du statisticien John Tukey, de l université de Princeton, pour que la visualisation des données soit enfin reconnue à sa juste valeur. Entre autres apports, on lui doit notamment l invention de la boîte à moustaches (aussi appelée diagramme en boîte, boîte de Tukey ou box plot). Cette représentation permet de représenter graphiquement des séries numériques au travers de cinq caractéristiques principales : la valeur minimale, le premier quartile (Q1), la médiane, le troisième quartile (Q3) et la valeur maximale. On y ajoute souvent la moyenne pour illustrer la dissymétrie d une distribution lorsque médiane et moyenne ne sont pas confondues. La boîte à moustaches peut aussi faire figurer les données aberrantes. 2 - Un exemple de "boîte à moustaches" utilisée dans l industrie, chez STMicroelectronics : ` 2. Sources : et 15

16 1 Dans les années 70, John Tukey a travaillé avec un professeur à Princeton, Edward Tufte, lors d une série de séminaires sur la représentation graphique des données. Ces séminaires seront repris par Tufte dans un livre qui fera date en matière de data visualization, The visual display of quantitative information. Plus récemment, c est au Suédois Hans Rosling que l on doit la poussée d enthousiasme pour la représentation graphique de données statistiques, grâce à son graphe à bulles animé. La conférence lors de laquelleil l a présentée en 2006 a déjà été visionnée plus de 5 millions de fois sur le site TED.com. 3 Hans Rosling à la conférence TED 3.

17 1.1 définition(s) de la dataviz Pourquoi un graphique parle mieux des données que les données elles-mêmes? Le quartet d Anscombe est une parfaite démonstration de ce qu un graphique peut mieux rendre compte de la réalité derrière les données que les données elles-mêmes. Classiquement, il prend la forme de 4 ensembles de données X et Y, tels que ceux-ci : Déjà, si l on se contente de regarder ces tableaux de chiffres, on a du mal à détecter quoi que ce soit. Quels phénomènes, quelles régularités peuvent-ils bien traduire? Pour y voir plus clair, on peut effectuer certains calculs statistiques, pour déceler des propriétés. Et là, ô surprise, on s aperçoit que les quatre ensembles ont des propriétés identiques! On serait donc tenté de croire que les 4 ensembles représentent des données similaires. Pourtant, si on les place simplement sous forme de points sur un graphique à deux axes, on se rend compte qu ils reflètent des réalités bien différentes! La data visualization permet donc de se poser de nouvelles questions sur des séries de données dont les particularités passeraient autrement inaperçues. I III I II III IV II IV 17

18 1 1.2 à quoi sert la dataviz? Maintenant que nous comprenons mieux ce qu est la data visualization, examinons ses usages. Ce sera l occasion, au passage, d évoquer certaines des réalisations les plus pertinentes qui nous ont été présentées par les contributeurs à cet ouvrage. Remarquons tout d abord que la data visualization concerne un vaste éventail de secteurs d activité. Si l on s en tient à notre panel, les domaines suivants sont représentés : biens de consommation grand public (L Oréal, Ubisoft) services aux entreprises (Accenture) industrie (Ingenico, Philips, Schlumberger, STMicroelectronics) médias (BFM Business, France Télévisions, InfoPro, Prisma Media) marketing et publicité (IFR-GfK, Lagardère Active, PagesJaunes, SM-Marketing Convergence) recherche scientifique (IMEC) service public (SPF Économie) télécom (Alcatel-Lucent, Orange, SFR) transport et logistique (Aéroports de Paris, ID Logistics, SNCF, Voyages-sncf.com) Toutes ces entreprises utilisent la data visualization soit pour faire mieux certaines choses qu elles faisaient déjà (optimisation), soit pour enrichir leur activité de tâches à valeur ajoutée (innovation). Dans le registre de l optimisation, la dataviz permet, par exemple, à Lagardère Active d accélérer la production de ses états et à STMicroelectronics de rendre son processus de fabrication plus performant ; dans celui de l innovation, PagesJaunes découvre et rectifie, grâce à la data visualization, les lacunes de son indexation, Voyages-sncf.com met sur le marché un nouveau service innovant (Mytripset), Alcatel Lucent imagine les applications mobiles de demain, etc. Dans les pages qui suivent, nous allons étudier plus particulièrement 5 cas d usage illustrant cette double finalité d optimisation et d innovation : l utilisation de la data visualization pour > améliorer le pilotage de l'entreprise, > améliorer la relation client, > définir l offre même de l entreprise, > contribuer directement au business de cette dernière > donner du pouvoir aux citoyens.

19 1.2 à quoi sert la dataviz? > améliorer le pilotage de l entreprise L un des premiers usages de la data visualization est de contribuer à un pilotage plus efficace de l activité et de la performance, orienté vers l action. On retrouve là le côté très opérationnel de la démarche. La data visualization au service du pilotage de l entreprise Notre entreprise était bousculée par la concurrence. Nous devions utiliser des outils décisionnels plus modernes pour être capables d'anticiper les positions de nos concurrents et l attrition sur notre portefeuille clients. Nous avons voulu faire de la datavisualisation un outil décisionnel, stratégique, utilisable par un manager de proximité pour piloter sa performance. Sandrine Noail, Responsable Analyse et Pilotage Coliposte Nous voulions doter le board d un véritable outil de pilotage, autrement dit d un tableau de bord avec tous les indicateurs stratégiques pour permettre la prise de décision. L objectif était de remettre les utilisateurs dans un processus de management et non pas dans un processus itératif d analyse comme on peut le faire avec des bases de données ou des tableaux interactifs. Laurence Kerjean, Global Digital Manager, L Oréal S il fallait donc absolument trouver un élément déclencheur à notre démarche, ce serait bien ce véritable besoin commun d améliorer les exigences du reporting classique que nous avions déjà, de manière à l orienter vers le pilotage, l action et la décision François Nguyen, Directeur SI décisionnel et marketing relationnel SFR 19

20 1 Analyse des appels par équipements - Source : SAS Un exemple de data visualization dans le secteur des télécoms Les principaux composants de l infrastructure réseau d un opérateur téléphonique ont un impact sur la qualité des appels et, plus globalement, sur la qualité de services et le revenu. Les switches jouent un rôle clef dans le routage des appels, l analyse et la surveillance du trafic et la qualité de service des différents équipements sont primordiales. Ce graphique présente les indicateurs de trafic (volume d appels et appels interrompus) pour différents constructeurs et équipements.

21 1.2 à quoi sert la dataviz? Le cas du centre de recherche en micro et nanoélectronique flamand IMEC en fournit un exemple significatif. La data visualization comme outil de pilotage Nous utilisons SAS depuis des années pour des projets scientifiques. Il y a quelques années, nous avons commencé à l utiliser aussi pour nos rapports d entreprise. Nous avons commencé par un premier périmètre simple (les consommations téléphoniques de nos collaborateurs) puis nous avons ajouté de nouveaux domaines, l un après l autre, de manière à entrer progressivement toutes les informations dans l environnement BI. Nous utilisons la solution principalement pour représenter les indicateurs que nous devons produire pour le gouvernement flamand, par exemple en ce qui concerne le nombre de publications réalisées par nos chercheurs, le nombre de nos doctorants ou encore nos activités donnant lieu à la création d entreprises (spin-offs). Par ailleurs, nous produisons également des rapports pour visualiser nos plannings et notre performance en termes d utilisation de nos ressources. Yves Daelmans, ICT Project Manager IMEC IMEC coût en téléphonie pour un employé 21

22 1 talent magnet (répartition par nationalité des salariés chez IMEC pour un mois donné) récapitulatif sur 12 mois du temps passé par un employé par grands groupes de tâches

23 1.2 à quoi sert la dataviz? Enfin, qui dit pilotage dit prise de recul. C est ce que permet la data visualization, en complément d autres outils à horizon plus court terme. La dataviz ou la pensée visuelle au service de la stratégie Le sujet de la data visualization arrive chez L Oréal à un moment où toutes les équipes digitales, aussi bien dans les marques que dans les pays, s organisent pour avoir des tableaux de bord tactiques ; notre projet de tableau stratégique vient donc fédérer toutes les actions locales et nous permet d avoir une réelle vision stratégique. Laurence Kerjean, Global Digital Manager, L Oréal Un tableau de bord stratégique chez L Oréal 23

24 1 > améliorer la relation client Le marketing et la gestion de la relation client sont deux fonctions de choix pour la data visualization, comme le montrent les exemples de SFR et de Lagardère Active. Visualiser les données clients pour améliorer le CRM multicanal Notre activité s'articule autour de trois principaux canaux : les points de vente, les centres d'appels clients et notre boutique en ligne sur sfr.fr. Nous développons nos solutions dataviz dans l'optique d'optimiser la gestion de ces canaux. Nos efforts visent avant tout à améliorer le pilotage et la compréhension de nos KPI. En ce sens, nos projets sont très orientés "indicateurs d activité"... Nos développements en data visualization s'attachent donc à rapprocher de nombreuses sources de données afin d y trouver des relations et des causalités. François Nguyen, Directeur SI décisionnel et marketing relationnel SFR

25 1.2 à quoi sert la dataviz? Dataviz et relation client multicanal Source : SAS Analyse des Centres de Relation Client La multiplication des canaux de communication est un challenge supplémentaire pour les Centres de Relation Client pour préserver la satisfaction client. Le volume et la complexité des données (souvent compartimentées en silos) entravent la capacité d analyse pour accroître l efficience et optimiser les coûts. Ce graphique présente les principaux indicateurs de performance (qualité de service, temps de prise en charge et taux d abandon) avec un détail sur le taux de résolution au premier contact. Une bonne relation client passe aussi par une bonne connaissance de ces derniers : quels sont leurs caractéristiques et leurs comportements? Comment les segmenter? À ce titre, les capacités d exploration dans les données permises par la data visualization trouvent tout leur sens. Nous y reviendrons dans la deuxième partie. La dataviz pour mieux qualifier la base clients Nous avons chez Lagardère Active une des plus grosses bases d abonnés à nos magazines, avec près de 3 millions de clients. Nous souhaiterions étoffer les capacités d'analyse de notre CRM en y intégrant les outils de la dataviz afin de bénéficier d'une vision affinée de notre parc clients. Pierre-Olivier Sicamois, Responsable du domaine Régie publicitaire, Direction des Technologies Lagardère Active 25

26 1 > mieux définir son offre À l opposé du spectre, la data visualization fournit aux entreprises des outils pour mieux définir leurs offres. L exploration des données recueillies sur les clients et la possibilité de tester différentes hypothèses s avèrent particulièrement précieuses. La dataviz pour faire évoluer l offre de la SNCF dans Les sources de données sont très différents domaines diverses à la SNCF, constituant autant de champs d applications possibles. Nos premiers travaux dataviz datent de 2010 et aujourd'hui, nous avons à notre actif plusieurs projets aboutis sur des thématiques diverses : information, régularité voyageurs et impacts économiques, yield management et aspects énergétiques. Maguelonne Chandesris, Responsable de l équipe Statistique, Économétrie et Datamining, Direction Innovation & Recherche SNCF Application de la data visualization au yield management Une dataviz pour représenter la consommation électrique des trains

27 1.2 à quoi sert la dataviz? > contribuer au business En définitive, c est directement sur le business même d une entreprise que la data visualization peut avoir un impact. Par exemple, Charles du Réau (Ubisoft) nous explique comment elle a permis à l éditeur de jeux de mieux comprendre son marché : Mieux comprendre son Nous avons réalisé un projet positionnement concurrentiel permettant de comparer nos marques à celles de la concurrence selon plus d une centaine de critères. Nous nous appuyons pour cela sur des données réalisées par un institut d'études externe sur des panels de milliers de joueurs. Là où avant nous ne pouvions comparer nos marques qu'à une "marque moyenne" théorique, nous pouvons désormais les comparer instantanément à l'ensemble des autres marques du panel, de manière graphique, selon des critères qui sont notés par les consommateurs.. Charles du Réau, Consumer & Market Knowledge Director, Ubisoft Le radar d Ubisoft pour comparer ses marques à la concurrence 27

28 1 La géolocalisation associée à la dataviz est un atout marketing indéniable. Elle nous permet notamment de mettre en exergue nos zones de chalandise ou d'établir une cartographie des groupes et entreprises que nous ciblons. C'est sans conteste un instrument de poids que nous mettons au service de notre démarche d'analyse concurrentielle. Clément Delpirou, Associé, InfoPro Digital Emmanuel Lechypre, quant à lui, nous explique comment la dataviz contribue directement à la proposition de valeur pour les journalistes et des médias tels que BFM Business : La data visualization, source de valeur et de différenciation Dans mon métier, le journalisme économique, j ai deux sources d information principales : d une part les données chiffrées (études, rapports, bases de données, statistiques officielles) et les dépêches d agences, qui sont de l ordre du factuel et sont disponibles pour toute la profession ; d autre part, les personnes que nous recevons sur le plateau, dont les propos, exclusifs, nous donnent une matière plus qualitative. L intérêt d outils d analyse et d exploration comme la data visualization est de procurer le même caractère exclusif et qualitatif que nous pouvons avoir dans les interviews, mais cette fois à partir de données. Autrement dit, dans la mouvance du datajournalisme, la data visualization est un moyen de repérer des sujets, d offrir de nouveaux angles au journaliste pour traiter l actualité, voire de créer l événement. En ce sens, elle est un outil à forte valeur ajoutée pour la profession, amené à se développer. Emmanuel Lechypre, Éditorialiste, Responsable pôle Analyse et prévisions, BFM Business

29 1.2 à quoi sert la dataviz? La dataviz peut également mettre en exergue les modifications dans le comportement de sa clientèle, de manière à s y adapter au mieux. Il en va ainsi des investissements publicitaires des annonceurs sur les supports de Lagardère Active : Identifier immédiatement les reports d achats de ses clients Radars représentant l investissement des annonceurs chez Lagardère Active Nous avions pour projet de représenter l'investissement de nos annonceurs par thématique sous la forme d'un radar. Ce dernier pourrait notamment permettre de comparer les tendances d'une année N vs l'année N-1. La visualisation par annonceur donnerait également la possibilité d'obtenir une vision plus fine de l évolution des investissements de ce dernier, c'est-à-dire des changements réalisés en termes d'orientation thématique (ex. : abandon d'une thématique d'une année sur l'autre) et de bénéficier d'un aperçu plus aiguisé des tendances. Pierre-Olivier Sicamois, Responsable du domaine Régie publicitaire, Direction des Technologies Lagardère Active 29

30 1 Cette contribution au business peut s exprimer très directement sur le modèle économique même de l entreprise. Philippe Nieuwbourg prend l exemple de la vente à distance pour nous le faire comprendre : Quand la data visualization influe directement sur le modèle économique d une entreprise Si on prend l exemple de la vente à distance, des entreprises comme La Redoute ou 3 Suisses réalisent aujourd hui la majeure partie de leur chiffre d affaires en ligne. Or, si la Redoute n avait aucun moyen de savoir quelles pages de son catalogue papier retenaient le plus l attention de ses clients, ou combien de temps ils passaient en moyenne sur une page, elle peut désormais avoir ce genre d information pour les visiteurs de son site e-commerce. Grâce aux logs de connexion, elle peut savoir quelles sont les pages les plus visitées, combien de temps un internaute passe sur une page, quel est son parcours d une page à l autre, etc. Tout ceci constitue potentiellement un trésor, à condition de savoir exploiter ces logs, les faire parler. La data visualization peut justement être un moyen d extraire la valeur de ces logs. Philippe Nieuwbourg, Analyste-journaliste indépendant en informatique décisionnelle

31 > donner du pouvoir aux citoyens La data visualization trouve aussi son utilité en dehors des murs de l entreprise. Elle peut contribuer à mieux informer le citoyen et donc à lui donner les moyens d agir. Deux exemples que nous avons étudiés l illustrent parfaitement : les dataviz mises à disposition du grand public par le Ministère belge de l économie, via le Service Public Fédéral (SPF) Économie, et "le pariteur" mis en ligne par France Télévisions. Donner matière à penser aux citoyens 1.2 à quoi sert la dataviz? Nos projets dataviz se présentent sous trois formes distinctes : Be Stat, qui mobilise des données disponibles depuis plus de quatre ans, et permet la création de tableaux multidimensionnels (cubes SAS). Dans ce cadre, nous proposons une interface dynamique alliant Java et SAS, permettant au citoyen de réaliser lui-même son tableau, en choisissant les mesures à montrer, les dimensions selon lesquelles il souhaite voir les données et les filtres à appliquer aux données. Be Stat permet un export ultérieur des données, notamment aux formats CSV et PDF. un dashboard orienté "économie", qui génère une vision statique de graphiques interchangeables, regroupés au sein d'un ensemble intitulé EcoZoom. Ces graphes sont susceptibles d indiquer l évolution des indices des prix du pétrole, par exemple. un système de cartographie, ou de graphiques dynamiques, actuellement en phase de pilotage. C'est un système particulièrement efficace pour visualiser les densités (populations, prix...), lesquelles sont visibles par le biais de dégradés de couleurs. Nous en voyons une application probante dans la visualisation de l'évolution des prix de l'immobilier dans le temps. La mise en chantier de ces projets dataviz est pour nous l'occasion de présenter différemment les données que nous avons collectées et que nous utilisons déjà, afin de permettre aux citoyens de réaliser leurs propres analyses. Caroline Denil, Data Warehouse Program Manager SPF Économie 31

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