Comment choisir et intégrer une solution de dataviz ?

Enjeu crucial pour les entreprises et les organisations de toutes sortes, la data est encore trop souvent sous-exploitée. 

En effet, de nombreuses structures sont confrontées à un problème de taille : comment faire parler des données brutes et les rendre compréhensibles par tous ? C’est pour relever ce défi qu’est née la data visualisation, qui permet de représenter les données de façon lisible et esthétique.

Toutefois, le déploiement d’une solution de dataviz n’est pas un projet à prendre à la légère. Alors, par où commencer ?

Identifiez vos principaux critères de sélection

Pour choisir une solution de dataviz adaptée à vos besoins, encore faut-il vous appuyer sur des critères de sélection précis. Il en existe une multitude et chaque organisation possède ses propres priorités. Toutefois, il existe une poignée de critères essentiels à examiner.

La polyvalence

Un bon outil de dataviz ne doit pas se contenter de générer des visualisations. Il doit permettre, en amont, de structurer et de préparer les données, pour que ces dernières soient traitées de façon optimale. En outre, il est préférable que votre solution intègre des fonctionnalités d’analyse avancée, voire prédictive, afin de vous projeter dans l’avenir et de prendre les meilleures décisions.

Autre détail important : l’accessibilité de l’outil. Pour exprimer tout son potentiel, une solution de dataviz doit pouvoir être utilisée par des spécialistes de la data, mais aussi par des utilisateurs métiers.

Le coût

Le coût de votre outil de data visualisation est, bien entendu, un critère de sélection important. Assurez-vous que la solution retenue propose une tarification adaptée en fonction de votre organisation, de ses ressources et de sa taille. Pour les grandes entreprises, avec un nombre d’utilisateurs élevé, il faut notamment veiller à ce que les tarifs soient dégressifs. Autrement dit, le modèle économique doit être compatible avec un déploiement à grande échelle.

Le type d’offre peut aussi avoir une influence non négligeable sur le prix. Ainsi, les logiciels all-inclusive ont l’avantage d’intégrer toutes les fonctionnalités, avec un tarif tout à fait transparent. Les offres « à tiroir », en revanche, proposent des options supplémentaires payantes, dont l’accumulation peut s’avérer très coûteuse.

La performance

La capacité de traitement des données est cruciale pour un outil de data visualisation. Ce dernier doit être en mesure d’accueillir un grand volume de data, tout en offrant des performances exemplaires. De plus, une bonne solution de dataviz doit pouvoir gérer de multiples sources de données et importer tous types de fichiers. Ainsi, vous pouvez visualiser différents jeux de données depuis une interface unique, pour plus de simplicité.

L’adaptabilité

Les organisations ont des besoins différents en fonction de leur taille et de leur secteur d’activité. De la finance au retail, en passant par les collectivités territoriales, un outil de dataviz doit être capable de s’adapter aux spécificités de chaque structure. Il faut donc regarder de près les possibilités d’évolution fonctionnelle de la solution.

Évaluez les différentes solutions de dataviz

Maintenant que vous avez analysé vos différents critères de choix, il est temps de réaliser une présélection des outils de dataviz susceptibles de répondre à vos attentes. N’hésitez pas à effectuer un benchmark, basé sur une grille d’évaluation précise, afin de faire ressortir les forces et les faiblesses de chaque solution.

Une solution vous a tapé dans l’œil ? Avant de vous engager définitivement, il est fortement recommandé de réaliser un POC, acronyme anglais signifiant « preuve de concept ». Il s’agit en quelque sorte d’un prototype destiné à démontrer la faisabilité du projet et d’évaluer la solution avec des réalisations concrètes.

Intégrez votre solution de dataviz

Maintenant que vous avez fait votre choix, il ne vous reste plus qu’à déployer votre nouvelle solution de data visualisation au sein de votre organisation. Voici quelques étapes clés à respecter pour garantir le bon déroulement de ce projet.

Cadrez votre projet de dataviz

Pour intégrer efficacement un outil de data visualisation, il est nécessaire de délimiter précisément votre projet, vos attentes et vos contraintes.

Vous devez notamment répondre aux questions suivantes :

• Quels sont les objectifs de la dataviz au sein de l’entreprise ?
• Quels types de profils vont utiliser l’outil ?
• Combien de personnes utiliseront l’outil ?
• Quelle volumétrie de données faudra-t-il gérer ?

Il est important de réaliser ce travail préparatoire, afin de bien définir vos besoins et d’anticiper d’éventuels problèmes.

Faites le point sur votre data

La qualité de la data est primordiale pour la data visualisation. En effet, il suffit d’une seule donnée erronée pour tirer de fausses conclusions et ainsi prendre de mauvaises décisions.

Il est donc essentiel de passer en revue la data existante, afin de s’assurer de sa qualité. Il est également recommandé de mettre en place une véritable politique de data governance, afin de bien encadrer l’usage des données.

Impliquez les utilisateurs dans le projet

Lors de l’intégration de votre outil de dataviz, ne perdez jamais de vue les besoins et les attentes des utilisateurs cibles. Ces derniers doivent d’ailleurs participer, directement ou indirectement, au déploiement de l’outil.

Dès la réalisation du POC, il est intéressant de recueillir des feedbacks des utilisateurs afin d’ajuster certains détails. Une fois implémentée, la solution sera donc au plus près de leurs besoins.

Par la suite, l’analyse de l’utilisation réelle de l’outil permettra d’apporter des idées d’évolutions fonctionnelles, afin d’améliorer encore la solution.

Business intelligence en entreprise : 5 conseils pour bien démarrer

Vous avez maintenant toutes les cartes en main pour choisir un outil de data visualisation adapté à vos besoins, en vous appuyant sur des critères d’évaluation bien précis. À présent, il ne vous reste plus qu’à déployer votre solution en suivant les recommandations ci-dessus.