Comprendre et exploiter vos données grâce à la dataviz
8min • Édité le 17 avr. 2025
Olivier Renard
Content & SEO Manager
Nous sommes submergés par une quantité croissante d’informations. En entreprise, un collaborateur traite en moyenne plus de 140 e-mails hebdomadaires. Un chiffre qui grimpe à 331 pour les cadres dirigeants (Fondation Jean-Jaurès / Archimag*).
Paradoxalement, cette surabondance nuit à l’efficacité. Un salarié peut perdre jusqu’à une journée entière par semaine à rechercher les informations utiles à ses missions.
La façon dont les données sont présentées fait toute la différence. Notre cerveau traite 80 % des informations de façon visuelle. Comme dit le proverbe prêté à Confucius : “une image vaut mieux que mille mots”.
C’est justement le but de la data visualisation : reprendre le contrôle sur la donnée en la rendant lisible.
Les informations à retenir :
La data visualisation, ou dataviz - contraction de data visualization en anglais, transforme des données brutes en représentations visuelles simples et actionnables.
Elle aide à détecter des tendances, comparer des résultats ou repérer des anomalies. Elle facilite la prise de décision.
De nombreux outils no-code permettent de créer des dashboards interactifs et des datastories. Ils font partie intégrante de toute Modern Data Stack.
Bien utilisée, la dataviz améliore la communication, l’analyse et l’impact de vos données.
👉 Découvrez ce que recouvre la visualisation des données, ses usages concrets et ses avantages. Choisissez les bons outils et apprenez à mieux présenter vos données pour gagner en impact et en efficacité. 🎯
Qu’est-ce que la data visualisation ?
La data visualisation consiste à représenter graphiquement des données pour en faciliter la lecture, l’analyse et la compréhension.
Il peut s’agir de courbes, de diagrammes, de cartes ou de tableaux de bord.
Elle ne remplace pas l’analyse des données, mais la complète. Plutôt que de présenter les informations sous forme de chiffres ou de tableaux Excel, la dataviz fait ressortir l’essentiel d’un simple coup d’œil.
C’est aussi un puissant levier de communication. Elle est souvent associée au data storytelling, qui consiste à mettre en scène les données pour mieux convaincre ou embarquer un public.
Data visualisation en finance
Ses atouts en entreprise
La visualisation aide à transformer la donnée en action. Elle accélère la prise de décision, rend les analyses plus accessibles et facilite la collaboration entre services.
Elle est particulièrement efficace pour partager des insights avec des équipes non techniques. Un graphique bien conçu permet de comprendre en quelques secondes les informations issues d’un tableau complexe.
Elle permet aussi d’explorer de grands volumes d’information et d’y détecter une tendance, une anomalie ou une corrélation. À chaque besoin son type de visualisation.
La célèbre Harvard Business Review distingue quatre usages principaux :
illustrer une idée,
générer des idées,
explorer des données,
ou expliquer des résultats / un concept.
Quels types de visualisations peut-on créer ?
Il existe de nombreux types de visualisations. Chacun sert un objectif précis : comparer des valeurs, suivre une évolution, étudier des relations ou rendre des données plus lisibles. Voici les principaux formats à connaître, avec leurs usages les plus courants :
Type de visualisation | Objectif principal | Exemples d’usage |
|---|---|---|
Diagramme en barres | Comparer des valeurs | Volume de ventes par produit |
Courbe | Suivre une évolution dans le temps | Taux de conversion mensuel |
Diagramme en secteurs (camembert) | Visualiser une répartition | Répartition du chiffre d’affaires par canal |
Nuage de points | Identifier une corrélation | Lien entre fréquence d’achat et panier moyen |
Carte géographique | Représenter des données spatiales | Localisation des clients ou points de vente |
Histogramme | Visualiser la distribution d’une variable continue | Répartition des commandes par tranche de montant |
Carte de chaleur (heatmap) | Mettre en évidence les zones d’attention | Analyse des clics sur une page web |
Carte proportionnelle (treemap) | Hiérarchiser des données imbriquées | Budget marketing par canal et par sous-canal |
Les principaux types de visualisations
💡 Certains outils comme Flourish, Tableau ou Power BI proposent des visualisations hybrides ou interactives pour combiner plusieurs objectifs dans un seul visuel.
Il n’existe pas de “meilleur” graphique universel. Le bon choix dépend toujours de la nature des données et du message que vous souhaitez faire passer.
Dashboards, datastories et reporting interactif
La data visualisation ne se résume pas à quelques graphiques isolés. Elle prend différentes formes, selon l’objectif visé.
Le dashboard : utilisé pour suivre l’activité, c’est un outil de pilotage qui regroupe plusieurs indicateurs clés (KPI) dans une vue unique actualisée en temps réel.
Parmi les dashboards courants : nombre de leads qualifiés générés par canal, performance des campagnes publicitaires en cours etc
La data story : ici, les visualisations sont organisées dans un ordre logique, pour expliquer une tendance ou convaincre un public.
Par exemple, présenter les résultats d’une stratégie marketing, ou expliquer un changement de comportement utilisateur.
Le reporting interactif : il s’agit d’un format hybride, où l’on peut interagir avec les données via des filtres, des menus, ou des outils de survol. Le lecteur devient acteur de l’analyse et peut adapter la vue selon ses besoins.
Quelques cas d’usage : analyser des performances par région ou par produit, explorer une base de contacts selon des critères personnalisés.
Carte interactive (Source : Apache Echarts)
Mettre en place une bonne visualisation
Nous l’avons vu précédemment, la data visualisation doit répondre à un objectif clair : mettre en lumière une information, une tendance ou une anomalie. Avant de vous lancer, posez-vous cette question toute simple : quel est le meilleur visuel pour faire passer mon message ?
À chaque donnée son visuel
Le choix de l’outil ou du type de graphique découle de ce que vous voulez montrer. Chaque modèle correspond à un besoin spécifique :
Comparer des valeurs = diagramme en barres.
Suivre une évolution = courbe chronologique
Montrer une répartition = diagramme en secteurs ou histogramme
Visualiser une relation = nuage de points
Un mauvais choix de graphique peut créer de la confusion ou noyer l'information essentielle.
👉 Par exemple, un camembert (diagramme en secteurs) devient moins lisible lorsqu’il affiche trop de catégories proches en valeur. Mieux vaut alors opter pour un graphique à barres horizontales.
Diagramme en secteurs illisible (Source : Reddit)
Bonnes pratiques et écueils à éviter
Pour être efficace, une visualisation doit rester simple, lisible et rapidement compréhensible. Quelques principes à garder en tête :
Priorisez la lisibilité : évitez les effets 3D inutiles, les multiples polices de caractères ou les graphismes trop chargés qui noient l’information.
Structurez l’information : utilisez des titres clairs, des légendes appropriées et des axes bien définis.
Jouez sur le contraste et la hiérarchie visuelle : faites ressortir l’information principale avec une couleur ou une taille différente.
Soyez cohérent : si vous comparez plusieurs visuels, utilisez les mêmes échelles, couleurs et unités.
Testez votre graphique : pourquoi ne pas demander à une personne extérieure si elle comprend le message, sans explication ?
Outils et cas d’usage
Que vous soyez analyste, marketeur ou développeur, il existe des solutions conçues pour répondre à vos besoins métier. Voici les principaux outils du marché, classés par grandes catégories :
Catégorie | Objectif principal | Principaux outils |
|---|---|---|
Business Intelligence (BI) | Créer des tableaux de bord interactifs connectés à plusieurs sources | Power BI Microsoft), Tableau (Salesforce), Looker Studio (Google), Qlik Sense |
Dataviz no-code & storytelling | Concevoir des visualisations interactives et pédagogiques, sans coder | Flourish, Toucan Toco, Metabase, Datawrapper |
Dataviz orientée développeurs | Intégrer des visualisations sur mesure dans des applications ou sites | D3.js, Vega, Apache ECharts |
Les outils de la dataviz
💡 Quelques exemples d’applications
Marketing & ventes : suivre les performances d’une campagne, visualiser un tunnel de conversion ou identifier les segments à recibler. Les besoins sont multiples tant la data est au cœur des décisions.
Des outils comme Looker Studio ou Flourish permettent de créer des dashboards clairs, orientés action, et facilement partageables entre équipes marketing et commerciales.
Finance
La visualisation aide à suivre l’évolution des indicateurs clés : chiffre d’affaires, marge, rentabilité, prévisionnel.
Power BI est particulièrement adapté pour agréger des données provenant de plusieurs sources et construire des rapports fiables et personnalisés.
Des solutions au coeur de la Modern Data Stack
Dans une architecture data moderne, les données sont centralisées au sein d’un data warehouse. Elles sont collectées, transformées, puis stockées dans une source unique de vérité, afin d’être exploitables par tous les outils de l’entreprise.
La data visualisation joue un rôle important dans cette chaîne de valeur. Elle rend les données compréhensibles et actionnables. Elle fournit des insights clairs à toutes les équipes : marketing, ventes, produit, finance.
💡 En tant que décideur marketing, imaginons qu’une visualisation des comportements utilisateurs révèle un segment à fort potentiel ou un signal de churn. Vous souhaitez passer à l’action et lancer une campagne adaptée suite à cette information.
C’est là qu’intervient le Reverse ETL : il permet d’activer les données directement depuis le data warehouse vers vos outils métiers (CRM, ads, emailing...). DinMo facilite cette étape, en connectant vos outils aux canaux d’activation pour transformer la donnée en impact business.
Conclusion
La data visualisation est une composante essentielle de la Modern Data Stack. Elle transforme les données brutes en informations claires et exploitables. Elle facilite la compréhension, la collaboration entre équipes, et surtout la prise de décision.
Pour qu’elle tienne toutes ses promesses, il est nécessaire de choisir les bons outils et de structurer sa démarche.
👉 Passez du tableau de bord à l’action. Avec DinMo, découvrez comment activer vos données sans connaissance technique dans une approche best-of-breed.
*Source : Archimag
FAQ
Quel est l’apport de l’intelligence artificielle dans la data visualisation ?
Quel est l’apport de l’intelligence artificielle dans la data visualisation ?
L’intelligence artificielle (IA) améliore la data visualisation en la rendant plus performante et automatisée. Certains outils intègrent des algorithmes pour suggérer les meilleurs graphiques selon le type de données, ou pour détecter automatiquement des tendances, des anomalies ou des corrélations.
Cela permet de gagner du temps et de renforcer la pertinence des insights fournis. L’IA peut aussi simplifier la création de dashboards interactifs, en générant des visuels à partir de requêtes en langage naturel.
Combinée à une stack data moderne, elle améliore l’analyse, renforce la lisibilité et aide à mieux piloter les performances. L’IA devient un allié puissant pour valoriser les données de façon claire, fluide et actionnable.
Qu’est-ce qu’un bon graphique de data visualisation ?
Qu’est-ce qu’un bon graphique de data visualisation ?
L’objectif au travers de votre graphique est de transmettre une information claire, lisible et utile à la décision. Il s’agit de mettre en valeur une tendance, une comparaison ou une anomalie, sans surcharger la lecture.
Le choix du type de graphique dépend du message à faire passer. Un camembert pour une répartition simple, un histogramme pour comparer des valeurs, une courbe pour suivre une évolution dans le temps. La data visualisation efficace repose sur la simplicité visuelle, des couleurs cohérentes, des axes bien définis et une légende claire.
Le but n’est pas d’impressionner, mais d’expliquer de façon efficace. En entreprise, un bon graphique permet de comprendre la donnée en un clin d’œil, avant de passer à l’action.
Comment choisir sa solution de dataviz ?
Comment choisir sa solution de dataviz ?
Tout dépend de votre objectif, de votre niveau technique et de votre environnement data. Pour un usage commercial ou marketing, les outils no-code comme Flourish, Looker Studio ou Toucan Toco permettent de créer rapidement des dashboards clairs.
Pour un usage plus analytique ou financier, Power BI ou Tableau offrent une grande puissance de traitement. Enfin, les développeurs peuvent se tourner vers D3.js ou Vega pour créer des visualisations sur mesure.
L’important est aussi de vérifier la compatibilité avec votre stack data existante, notamment le data warehouse. Un bon outil de data visualisation doit faciliter l’analyse, sans complexifier les workflows.
Pourquoi intégrer la data visualisation à toute stratégie marketing ?
Pourquoi intégrer la data visualisation à toute stratégie marketing ?
La data visualisation permet de transformer les données business en actions concrètes. En visualisant les performances d’une campagne, le parcours utilisateur ou le tunnel de conversion, on identifie plus facilement ce qui fonctionne et ce qu’il faut améliorer.
Les dashboards aident les équipes à suivre les bons KPI, à détecter les signaux faibles et à réagir rapidement. Intégrée dans une stratégie data-driven, la dataviz facilite l’alignement entre les équipes marketing, sales et produit.
Elle permet aussi de mieux communiquer les résultats et de justifier les choix stratégiques. En résumé, elle rend la donnée plus accessible, plus lisible, et plus utile au quotidien.
