Avec 175 zettabytes (10 puissance 21) de données mondiales attendus d’ici 2025, la data visualisation devient incontournable pour exploiter ces volumes sans commune mesure.
La data visualisation, ou représentation graphique des données, n’a jamais été aussi indispensable. Face à des volumes d’informations vertigineux, les entreprises et leurs utilisateurs se tournent vers des outils capables de rendre lisibles ces quantités de données complexes.
Histoire et montée en puissance de la data visualisation
Sommaire
- Histoire et montée en puissance de la data visualisation
- L’évolution des données de l’ère papier aux premiers graphiques
- L’explosion des données numériques et l’apparition des outils de data visualisation
- Les outils modernes : comment ils transforment les données en décisions
- Les outils phares de la dataviz et leur impact en entreprise
- Des visualisations claires pour une prise de décision éclairée
- Vers un avenir axé sur les données et l’impact à 175 zettabytes
- Les défis de l’interprétation des données massives à l’ère des zettabytes
- L’IA et la data visualisation, une alliance prometteuse pour demain
L’évolution des données de l’ère papier aux premiers graphiques
La data visualisation a pris ses origines bien avant l’ère du numérique. Nous avons tous tracé des graphiques et des cartes pour représenter des informations complexes, telles que des inconnus, des tranches de populations par âges. Ce besoin de représenter de la donnée est apparu très vite pour compenser la tendance abstraite de certaines sciences afin de proposer une matérialisation de celle-ci. Son histoire la plus ancienne prend forme au 15e siècle, par des représentations sommaires rédigées à la main.
Au début du 20e siècle, des scientifiques et analystes comme Charles Minard ont commencé à proposer des graphiques détaillés pour mettre en lumière des événements historiques, ou même économiques. C’est ainsi que la carte de Minard montrant la campagne de Russie de Napoléon a permis de visualiser sous forme de graphique des données hautement indigestes.
Exemple dataviz
L’explosion des données numériques et l’apparition des outils de data visualisation
Dans les années 70’s l’avènement de l’informatique et de la numérisation des données, a modifié de manière profonde notre approche de la donnée. Les entreprises et les institutions ont pu désormais créer des quantités croissantes d’informations stockées de manière numérique. Mais à cette époque, les performances des machines laissaient encore l’accès à la visualisation parcellaire, limitée. Dès les années 80’s et 90’s les premiers logiciels de data visualisation ont fait leur apparition, avec les plus célèbres d’entre eux, Microsoft Excel et Lotus 1-2-3, simplifiant la création de graphiques en tout genre.
L’évolution des technologies tant de stockage que de puissance et internet ont multiplié les sources de données et leur accès. Des outils de plus en plus performants, de plus en plus ciblés ont vu le jour aboutissant à nos outils contemporains comme Tableau, Power BI, Google Data Studio ou encore le français MyReport, permettant de croiser des jeux de données en tout genre pour créer autant ces fameux KPI (Key Performance Indicators – ou en bon français indicateurs clés de performance) qui pullulent dans nos réunions que de graphiques compréhensibles en un instant.
Les outils modernes : comment ils transforment les données en décisions
Les outils phares de la dataviz et leur impact en entreprise
Aujourd’hui, les entreprises ont accès à pléthore d’outils capables de traiter des volumes de données dépassant les limites humaines à des vitesses réduites. Nous avons vu plus quelques exemples, qui, par leur approche novatrice, permettent d’aller plus loin en guidant les utilisateurs dans la conception assistée voire automatisée, avec le forage de données, ou encore l’exploration de scénarios et même des recommandations d’actions basées sur l’analyse.
Time is money, et les entreprises en bénéficient de manière directe puisque des analyses plus poussées, disponibles plus rapidement permettent de repérer les tendances avec une finesse inédite, mais aussi en matérialisant l’information de manière plus digeste pour les personnels, mais aussi les décideurs, qui peuvent ainsi baser leurs choix sur des données fiabilisées et compréhensibles, quelle que soit la technicité du sujet, réduisant les erreurs et les biais d’interprétation.
Des visualisations claires pour une prise de décision éclairée
Ces tous les niveaux de l’entreprise (ou administration) qui sont impactés par ces outils de dataviz, car par leur simplicité, ils offrent un accès direct aux données à n’importe quel profil de l’entreprise. Dirigeants, cadres ou collaborateurs, tous peuvent interpréter des données de manière simple et rapide. La visualisation graphique ou par KPI leur permet de passer de données brutes à des représentations intuitives, réduisant le besoin de compétences techniques avancées.
Certaines études montrent que ces visualisations de données permettent aux équipes d’entreprendre des actions basées sur des informations factuelles, avec une augmentation de la prise de décision rapide dans près de 79 % des entreprises utilisant ces outils. La possibilité d’explorer différentes hypothèses grâce à des graphiques interactifs et de filtrer les données en temps réel facilite la compréhension et l’anticipation de scénarios complexes. C’est un atout certain dans les secteurs où la réactivité est cruciale.
Vers un avenir axé sur les données et l’impact à 175 zettabytes
Les défis de l’interprétation des données massives à l’ère des zettabytes
En 2025, l’humanité doit franchir symboliquement 175 zettabytes (175 x 10 puissance 21) de données stockées numériquement, selon l’IDC, un cabinet de recherche international dans le domaine des technologies. Car nous tous générons consciemment ou non des quantités de données par les objets connectés, ou nos consommations en ligne… Le défi pour ces outils d’analyse a été de transformer ces flots constants de données en informations exploitables. Cependant, les outils de dataviz actuels commencent à rencontrer une nouvelle limite en rapport avec ces volumes de données qui nécessitent une quantité croissante de puissance de calcul afin de maintenir leur précision et de ne pas noyer les utilisateurs dans des représentations abstraites.
Les infrastructures pour traiter ces nouvelles exigences sortent de terre sous forme de datacenter avec des modèles IaaS tels que Azure, Google Cloud, ou encore AWS.
Data center baies
L’IA et la data visualisation, une alliance prometteuse pour demain
Cette dimension surhumaine que présente la taille des données numérisées nécessite un allié dans la construction des analyses, et c’est sous la forme de l’Intelligence Artificiel qu’il prend forme. En effet, l’IA permet d’optimiser l’analyse des données, agit comme une suggestion de dimensions d’analyses adaptées aux sets de données en identifiant des liens invisibles à l’œil/cerveau humain. La qualification dans la construction des KPI ou des graphiques des exploitants de données devient accessoire, leur permettant ainsi de gagner du temps sur leur métier initial.
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Alors que les données continuent de se multiplier de manière exponentielle, les organisations sont face à une difficulté d’interprétation que l’humain ne peut porter seul, les outils de data visualisation tirant parti de l’amélioration des modèles d’IA viennent accompagner ces analyses, augmentant la confiance de l’humain dans l’intelligence artificielle.
