Les logiciels en ligne pour visualisation de données

Les solutions analytiques telles que les outils de visualisation de données sont indispensables pour une entreprise. Elles permettent de mieux transmettre les informations grâce à des graphiques simples et faciles à comprendre.

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Qu'est-ce qu'un outil de visualisation de données en ligne ?

Définition

Un outil de visualisation de données en ligne est un dispositif informatisé conçu particulièrement pour représenter des informations diverses sur différents modèles. Le but est de faciliter la compréhension de celles-ci afin d’optimiser les prises de décisions.  Il s’agit d’un moyen efficace pour établir entre autres une comparaison des paramètres et modèles de l’entreprise pour optimiser les stratégies à mettre en place. 

Comment ça marche ?

En général, l’outil conçu pour visualiser les données intègre de nombreux modules programmés pour automatiser différentes fonctionnalités. Il propose une interface simplifiée pour assurer sa prise en main et donc la vitesse d’exécution des tâches. Un seul clic suffit notamment pour ordonner à l’application de générer des courbes en se basant sur des fichiers accessibles sur le terminal utilisé ou dans le cloud. 

La visualisation des données est variée en fonction des demandes de l’utilisateur. Elle peut être représentée sous formes de graphes, en tableau de bord ou en cartes. La majorité de ces visualisations sont personnalisables pour adapter leur présentation selon l’image de l’entreprise. 

Quelles sont les principales fonctionnalités d’un outil de visualisation de données en SaaS ? 

Un outil de visualisation de dashboard assure différentes fonctionnalités dont ci-après quelques-unes.

La transformation des données 

Les données brutes sont exploitées par le logiciel et transformées sous différentes formes, en fonction de la demande des utilisateurs. Elles peuvent être présentées en rapport, en tableaux ou encore en graphiques. Ces données proviennent de plusieurs sources pour optimiser les analyses et ne laisser aucune information induire à l’erreur. Elles peuvent provenir des serveurs internes de l’entreprise ou être hébergées dans le Cloud. 

Les légendes

La majorité des graphiques établie par ce genre d’outil bénéficient de légendes pouvant être lues d’un seul clic de souris. Une légende cliquée offre immédiatement des informations. Ces dernières sont transférables et manipulables pour permettre à l’utilisateur d’analyser toutes les données qui lui sont nécessaires à sa prise de décision.

L’exportation des données traitées 

Une fois les données transformées, elles peuvent être exportées pour permettre à l’utilisateur de les modifier pour une meilleure présentation. En parallèle, l’outil propose un partage des données pour faciliter le travail collaboratif. Ces fonctionnalités ont pour but de rendre l’analyse des données plus simples et plus rapides, le tout fait sur une interface à l’image des utilisateurs. 
Qui utilise un outil de visualisation de données en ligne ? 


Ce genre d’outil s’adresse à toutes les entreprises concernées par la data visualisation. Il permet à un data scientist d’établir rapidement une cartographie des données. Il assure la génération de diverses statistiques, essentielles pour retrouver rapidement les indicateurs clés de l’entreprise et faciliter la prise de décision. Il évite les erreurs souvent rencontrées dans l’analyse des données.  

Pourquoi utiliser un outil de visualisation de données dans une entreprise ? 

Avantages

  • Il permet de refaire sortir des résultats pertinents pour faciliter le travail des analystes 
  • Les métriques sont plus faciles à analyser  
  • Le traitement des données se fait plus rapidement
  • Il prend en charge la visualisation des data 
  • Il permet de prévoir la situation future de l’entreprise grâce à une analyse prédictive de toutes les données exploitées. 

Inconvénients 

  • Les services réellement indispensables ne sont pas inclus dans les logiciels gratuits 

Comment choisir un outil de visualisation de données en ligne ? 

La variété des représentations : les outils proposant divers formes de représentation de données permettent de mieux visualiser les analyses. Un outil personnalisable est donc plus conseillé pour faciliter la lecture des graphiques et tableaux ainsi que toutes les autres visualisations. 

La compatibilité : il est de rigueur que l’outil choisi soit compatible avec les supports et navigateurs utilisés par l’entreprise. Ce point est particulièrement important afin d’éviter l’installation de différents outils, pouvant coûter cher et faire perdre du temps aux utilisateurs. 

Les possibilités d’explication : certains outils proposent la hiérarchisation des données représentées afin de permettre à l’utilisateur d’optimiser les stratégies à mettre en place. L’objectif de cette fonctionnalité est d’offrir quelques explications sur les graphiques et cartes établies pour faciliter les tâches du data scientist. 

Le prix :  il est difficile de mettre un prix sur un outil de visualisation. Néanmoins, l’idéal est d’en choisir un qui puisse répondre aux besoins de l’entreprise, tant sur sa capacité que sur le budget alloué. Il est également important d’opter pour un abonnement incluant les supports, les mises à jour et les installations afin de minimiser les coûts. 

Les meilleurs outils de visualisation de données et open source

  • Freeboard 
  • Google Charts
  • Raw
  • Chart.js
  • Dygraphs 

Les outils de visualisation de données professionnels les plus connus 

Pour TPE 

  • Activu 
  • Boardvisor
  • FI Analytics 
  • Cluvio
  • Nagios Network Analyzer 

Pour PME 

  • Xtension
  • Dundas BI
  • ZinChart 
  • Plotly 
  • DataHero

Visualiser des données à l’aide d’un outil automatisé permet d’optimiser l’analyse des big data. Ce genre d’application offre divers atouts indispensables pour  explorer le potentiel de l’entreprise et assurer son bon fonctionnement.

Solutions complémentaires de visualisation de données

Analyse de données

Tableaux de bord

Analyses statistiques

Mind Mapping

Big Data

Analyses prédictives

Business Intelligence

Analyse de données mobiles

Data Mining

Aide à la décision

Objectifs et résultats-clés (OKR)

Text Mining

Sourcing

Gouvernance des données

Data Management Platform (DMP)