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Blog

ANDROMEDA – Twitterwall : une DataViz dynamique en temps réel

Bandeau Andromeda 740 186

Traduction de la bio et de l'article de Michele Mauri : "ANDROMEDA - Twitterwall"
Toutes les illustrations sont issues de l'article original de Michele Mauri, avec son accord.

Le projet Andromeda - Twitterwall de DensityDesign réalisé par Robin De Mourat, Valerio Pellegrini et Michele Mauri en tant que chef de projet, sous la direction scientifique de Paolo Ciuccarelli, est remarquable à plus d'un titre. Il constitue tout d'abord une des rares DataViz dynamique en temps réel de l'information, qui s'appuie sur une modélisation physique et dynamique des interactions entre les données pour représenter visuellement la dynamique globale des échanges d'idées (les tweets) qui émergent lors d'une conférence-débat. Les concepts graphiques utilisés se veulent le plus simple possible afin de comprendre aisément la logique de représentation et la dynamique de mise en mouvement de l'information au fur et à mesure que de nouvelles données viennent enrichir le système. Le style graphique épuré de la représentation qui ne joue pas sur les couleurs est compensé par une utilisation originale des symboles (les polygones) qui représentent les participants à une conférence et dont le nombre de facettes traduit une notion de volume de données, en l’occurrence, le nombre de tweets. 

Andromeda - Twitterwall

Le laboratoire de recherche DensityDesign Research Lab a été sollicité pour visualiser le flux d'information twitter durant la conférence “Frontiers of Interaction” de 2012 qui a eu lieu le 7 et 8 juin aux studios Cineccità à Rome, en Italie. La visualisation interactive devait être projetée sur le mur derrière les intervenants.
La conférence Frontiers of Interaction de 2013 aura lieu prochainement le 24 et 25 octobre 2013 à Milan, en Italie.
Ci dessous la vidéo récapitulative de la conférence 2012 animée par le Twitterwall. Consulter le vidéo channel de la conférence 2012 pour plus de vidéos.

Ce projet nous a permis d'explorer les fils de discussion en visualisant les informations twitter en temps réels, et en identifiant les échanges les plus intéressants.

Notre but était de surpasser la vue atomique des tweets isolés et de représenter visuellement la dynamique sociale qui émerge autour d'un sujet. Après avoir analysé les principales variables impliquées, nous avons choisi de nous concentrer sur les relations entre les participants, sur l'importance de leur activité, sur leurs interactions avec les autres personnes sur ce sujet. Plutôt qu'une visualisation analytique, nous recherchions une métaphore visuelle capable de représenter ces dynamiques. Nous voulions également utiliser des éléments simples pour ne pas gêner ou distraire l'auditoire.

Nous avons choisis de nous concentrer principalement sur les mouvements et les formes, et c'est ainsi que nous est venue la métaphore du système solaire, de la galaxie.

Le mur représente l'espace du débat, et chaque participant y est un élément animé. Il y a un centre, un cœur du débat qui coïncide avec le centre de l'écran. Les éléments (participants) tournent autour du centre, mais ils ont tendance à lentement s'en éloigner. Pour rester proche du centre, ils doivent être actifs : les participants les plus actifs du débat se rapprochent du centre, tandis que les plus passifs s'en éloigne lentement et finissent par disparaître. Les éléments ont également un poids, le nombre de contributions : plus ils apportent de contributions, plus leur poids est important. Les éléments peuvent s'attirer mutuellement : si un participant en cite un autre, ils se rapprochent.

Visuellement, nous avons décidé de créer un espace noir dans lequel les participants sont représentés par des polygones. Le style graphique est essentiel, conçu pour ne pas gêner ou distraire l'auditoire de la conférence. Également à cause du sujet de la conférence,  nous avons essayés de rappeler l'ambiance graphique des vieux jeux vidéos comme "Space Invaders" ou "Asteroids". La visualisation est libre de toute explication, et les participants comprennent au fur et à mesure la signification des éléments.

Il devient progressivement évident que chaque polygone représente un participant, et que le nombre de facettes correspond au nombre de tweets.


La taille est proportionnelle à la distance au centre : les éléments les plus éloignés sont plus petits que ceux proches du centre.

Quand un participant tweete un nouveau message contenant un hashtag spécifique, il se déplace vers le centre de l'écran, et gagne une nouvelle facette. Quand un participant en cite un autre, les deux se déplacent vers le centre.

Chaque tweet affiche une petite fenêtre mentionnant le nom du participant, sa photo, et le texte de son tweet. Si il n'y a pas de nouveaux tweets, les anciens tweets sont affichés de manière aléatoire.


Malgré la simplicité de ces règles, l'application nécessite un temps de compréhension, et les participants sont incités à tweeter pour en découvrir les effets sur l'écran.

Développement futurs

Alors que nous implémentions les comportements décrits ci-dessus, nous avons identifiés quelques fonctionnalités que nous aimerions ajouter dans le futur si nous avons à nouveau le plaisir de travailler sur ce genre de projet.

  • Réseau des hashtags : Les polygones (participants) se scindent en tweets élémentaires représentés par des points qui se déplacent autour des hashtags les plus cités.
  • Ligne temporelle : les polygones sont une fois de pus désagrégés et les tweets élémentaires sont représentés par des points disposés le long d'une ligne temporelle.
  • Position géographique : les polygones (participants) sont regroupés en fonction de leur position géographique.

Une autre possibilité de développement consiste à créer un ensemble de mots clés que les participants peuvent utiliser pour interagir avec le twitterwall.

Technologie et réutilisation

Le projet a été réalisé avec l'environnement de développement Processing, et a été utilisé durant la conférence Frontiers of Interaction de 2012 et durant le TEDx Beirut.

Michele Mauri

Michele Mauri a démarré un doctorat en 2011 sur l'exploration visuelle et l'enrichissement des archives numériques. Après avoir obtenu son Master en Communication Design, il a travaillé pendant deux ans en tant que chercheur associé au CRISP (Centre Inter-universitaire de Recherche pour les Services Publics) , où il a conçu et développé des modèles de visualisation pour l'exploration des données administratives publiques. Durant cette période, il a fait face au difficultés des statistiques en apprenant à utiliser les données proprement.

Durant ses cours (Final Synthesis Course) il démarre une collaboration avec DensityDesign, le laboratoire de recherche du département Design de Polytechnique Milan qui étudie les représentations visuelles des phénomènes sociaux, organisationnels et urbains complexes. Il développe sa thèse sur la data visualisation et les dashboards d'information avec Paolo Ciuccarelli (professeur associé en Communication Design à Polytechnique Milan et fondateur et coordinateur scientifique de POLIteca, le "Design Knowledge Centre of Politecnico di Milano")  et Donato Ricci (chercheur et professeur associé en outils numériques et méthodes de visualisation à Polytechnique Milan). Après son diplôme, son principal challenge au laboratoire DensityDesign est de rendre l'intuition possible, en utilisant tous les outils de visualisation ou langages de codage disponibles. Actuellement, son terrain de jeu favori est constitué des outils Scriptographer, Processing et Nodebox, pour leur rapidité à concevoir des prototypes.

En plus de son doctorat, il contribue au projet de recherche européen ‘Electronic Maps to Assist Public Science’ (EMAPS) en tant que Focal Point, et coordonne l'équipe de design en visualisant les débats.

Dans les dernières années, il a été impliqué dans plusieurs cours et travaux pratiques en data visualisation en collaborant avec l'équipe Nodebox.

Quand il ne travaille pas, il aime escalader, participer à des projets collaboratifs comme Wikipedia et OpenStreetMap, et essaie de visualiser des sources de données variées en étant toujours très enthousiaste à la découverte de nouvelles méthodes de visualisation.

En 2012, il gagne le "Gold Award" dans la catégorie "Information Design" aux Information is Beautiful Awards avec son travail Cover-Mania.

Cover-Mania

DataViz, Fast-Food et zones géographiques d'influence aux Etats-Unis

Traduction des articles de Stephen Von Worley : "A disturbance in The Force - McDonald's Versus the Competition" et "Beefspace, Revisited - Colorful Renditions Of Burger Territory"
Toutes les illustrations sont issues des articles originaux de Stephen Von Worley, artiste et scientifique, avec son accord.

De nombreuses représentations graphiques et géographiques sont utilisées en DataViz pour représenter des données numériques géolocalisées (cartes choroplèthes, cartes symboliques, cartogrammes, ...) – se référer à un de mes précédents articles : Un petit tour au zoo de la DataViz.

L'étude de Stephen Von Worley montre qu'une représentation graphique mêlant exploitation de données géolocalisées et modélisation numérique au moyen de loi physiques et mathématiques apporte une autre vision, globale et en couleurs, liée à la notion de zones géographiques d'influence, appelées zones de chalandise dans le monde du commerce. Ces zones représentées sous la forme de courbes fermées centrées sur le point de vente ou d'influence, prennent généralement en compte les implantations concurrentes, les aspects sociologiques des régions géographiques concernées et les habitudes locales de la population. Ces cartes sont utilisées pour analyser la concurrence, estimer le chiffre d'affaire potentiel dans la zone de chalandise et décider des meilleurs stratégies à adopter pour une entreprise qui veut implanter de nouveaux établissements et améliorer ses zones d'influence commerciales.


Une perturbation dans la Force
McDonald's Versus La concurrence

Article original de Stephen Von Worley publié le 23 février 2010


Imaginez, si vous le pouvez, la burger force – un champ d'énergie rayonnant de chaque steak-haché fraichement cuit, se répandant sur la terre selon une loi inversement proportionnelle au carré de la distance, et qui contraint le carnivore affamé à rechercher le steak haché bien cuit à sa source et à le dévorer.

Maintenant, placez ce concept dans le thème Star Wars mais à notre époque, avec, en second rôle, les chaines de burger jouant les Rebelles, chacune d'elle, sans aucune aide mutuelle, luttant contre plus de 12000 restaurants du McEmpire. La situation est presque désespérée, car les nouveaux venus ne contrôlent que quelques portions significatives de territoire au milieu de l'écrasante et sombre influence de la McForce :

The Burger Force: Top 8 U.S. Burger Chains

Territoires contrôlés par les huit plus grandes chaînes de burger des Etats-Unis.


Dans ce graphique ainsi que dans le suivant, chaque emplacement de restaurant à la même puissance. Une entité contrôle chaque point et y associe la force du groupe de burger le plus important, calculée avec la loi en carré inverse – une sorte de graphique traçant les contours des puits gravitationnels des amas galactiques d'étoiles, mais dans l'univers alternatif des fast-food.

La plus grande poche de résistante est de loin celle de la forteresse du centre-sud de Sonic Drive-In : plus de 900 restaurants entassés dans le seul état du Texas. La densité est la clé de la victoire !

Les Rebelles sont déjà nombreux – plus de 24.000 emplacements au total – mais ils se sont eux-mêmes divisés et vaincus par strict respect des principes d'identité de marque et de structure d'entreprise en temps de paix. C'est la guerre, et pour le bien de l'auto-préservation, tout doit être sacrifié.

Kings et Queens : habituez-vous à cohabiter avec les gens ordinaires. Atténuez vos sarcasmes, Jack. Et vous tous, s'il vous plait, arrêtez de tirer sur les couettes de Wendy. Vous devez tous travailler en harmonie pour parvenir à une stratégie gagnante : une Alliance!

Ensemble, les Rebelles représentent le double de la puissance du McEmpire, et derrière la force unifiée de leurs burgers, dominent tout excepté quelques poches tenaces du Nord-Est et du Centre-Ouest.

Burger Territory: McDonald's Versus Allied Competitors

Territoires contrôlés par McDonald's versus les concurrents alliés.

Vive le Nouvel Espoir sous la bannière d'un steack-haché grillé accompagné de frites torsadées selon votre goût (and have it your way : slogan de la chaine de restaurant Burger King).

Maintenant, dirigez votre regard vers une falaise surplombant une banlieue quelconque des Grandes Plaines et zoomez vers la silhouette isolée au sommet : un aborigène américain, fixant son regard vers l'étendue urbaine en contrebas, mâchant un gros morceau de pemmican, et pleurant doucement.

Merci à AggData pour la mise à disposition des informations de géolocalisation des restaurants qui a rendu cet article possible.

Beefspace, Revisité
Interprétations en couleurs du Territoire Burger

Article original de Stephen Von Worley publié le 27 août 2012

Note de l'auteur: cet article est la réutilisation d'un concept datant de quelques années, mis à jour avec une nouvelle règle de représentation qui mérite de le partager à nouveau.

Il y a quelques temps, j'ai créé deux cartes élaborées représentant une hypothétique burger force se diffusant sur terre selon une loi en carré inverse, et émise par plus de 36.000 emplacements de restaurants que comptent les huit plus importantes chaînes de fast-food des États-Unis. Récemment, j'ai augmenté la vitesse de mon Visualisateur de quelques ordres de grandeur, et en guise de test, je l'ai mis au point sur ledit beefspace, générant quelques nouvelles représentations que vous pourriez trouver encore plus savoureuses qu'avant ...

Mais tout d'abord, quelques nouveaux changements. Pour être plus proche de la réalité des hommes affamés, nous avons retouché la métrique de la loi de puissance pour refléter les longues distances que parcourent les billets de banque, conformément à l'article de Brockmann d'après l'étude de “Where’s George”. (un site web qui permet de suivre ses dollars US). Les couleurs représentent maintenant en chaque point les trois chaînes de fast-food les plus importantes, pondérées par une force cumulée suivant un ratio 4:2:1, avec la couleur noire pour McDonald’s, rouge pour Burger King, jaune pour Wendy’s, magenta pour Jack In The Box, bleu pervenche pour Sonic, couleur crème pour Dairy Queen, vert pour Carl’s Jr., et cyan pour Hardee’s. Prises ensemble, ces modifications révèlent de manière élégante les subtils contours de la domination du marché, les emplacements des restaurants créant comme des éclaboussures.

Pour bien comprendre, regardons les Etats-Unis à travers le prisme du beefspace :

The Contiguous United States

Zoomons maintenant à l'Est du Texas, au Mississippi, et en Louisiane :

East Texas, Mississippi, Louisiana

Dallas-Fort Worth se trouve en haut à gauche et le delta de la rivière Mississippi en bas à droite. Nous remarquons les nuages éparpillés en périphérie représentant la force des outsiders franchisés, colorés en magenta au sud de Houston, et en jaune à Jackson, Mississippi.

Examinons ensuite avec soin le burger-écosystème nébuleux au sud du Piedmont, allant du nord-est d'Atlanta en Géorgie à Charlotte en Caroline du Nord :

Atlanta To Charlotte

En zoomant vers l'ouest à l'intérieur des Etats-Unis, portons notre regard sur la zone métropolitaine de Phoenix et ses formes rectangulaires dessinées par son réseau de rues principales :

Phoenix, Arizona

Et pour finir, remontons le temps jusqu'au moment où tout ce business commença. Notre incroyable univers, zeptosecondes avant le Big Bang :

Beefspace, Singularity

Quelque part par là, comme l'a dit Carl Sagan, des milliards et des milliards de burgers attendent d'être servis !

Quatre autres représentations réalisées par Stephen Von Worley utilisant une modélisation des forces quelque peu différente quelle celle utilisée dans cette étude peuvent être consultées dans son article : Beefscapes.

DataViz et Analyse de Similarité : quelles villes votent comme la votre ?

 
Traduction augmentée de l'article de Jan Willem Tulp (freelance information visualizer) : CLOSE VOTES -  Which cities vote like yours ?

Toutes les illustrations sont issues de l'article original de Jan Willem Tulp, avec son accord.


Jan Willem Tulp, diplômé en "Interaction Design", mêle Technologies et Design pour offrir à travers sa société, TULP Interactive, un service de création de Data Visualisations utilisé par les entreprise pour valoriser, communiquer, analyser et explorer les données des entreprises et organisations. Les Data Visualisations construites par Jan Willem Tulp peuvent être statiques ou interactives, et peuvent être publiées sur le Web, dans la presse, consultées via un navigateur internet ou délivrées en tant qu'application desktop stand-alone.

Lancer la visualisation interactive

La visualisation inter
active du projet "Close Votes" est basée sur les données du vote des élections législatives néerlandaises de 2012. Cette visualisation permet de montrer les villes dont la répartition des votes sur les différents partis politiques est similaire

 

Les élections législatives néerlandaises ont eu lieu en septembre 2012. J'étais intéressé d'explorer les villes dont les votes sont similaires. En utilisant les données statistiques des votes, j'ai calculé la similarité de distribution des votes entre chaque villes des Pays-Bas.

La visualisation permet de d'explorer les données à travers deux représentations graphiques :

  • Représentation radiale : elle montre comment se distribuent les votes de chaque ville comparativement à une ville sélectionnée et placée au centre de la représentation.
    • Une échelle sémantique de similarité facilite une lecture rapide avec la représentation d'anneaux concentriques (très similaire, similaire, différent, très différent, extrêmement différent)
    • La sélection d'une ville (par la listbox ou par clic sur un disque) la place au centre de la représentation, replace les autres villes comparativement à la ville sélectionnée et met à jour le diagramme en bâtons avec les données de distribution des votes de cette ville.
  • Représentation géographique : elle géo-localise les villes représentées par des bulles sur le territoire des Pays-Bas afin d'analyser la proximité des villes aux votes similaires.

 

Le nom de la ville sélectionnée dont les votes sont à comparer est affichée dans une listbox en bas à droite de la visualisaiton.

Chaque ville est représentée par une bulle de couleur.

Deux options peuvent être utilisées pour dimensionner la taille des bulles. 

  • Population: la taille de la bulle est proportionnelle à la population de la ville
  • Similarité: chaque ville est représentée par une bulle dont la taille est proportionnelle à son degré de similarité avec la ville sélectionnée. La bulle de la ville sélectionnée est celle dont la taille est la plus grande. Plus la similarité diminue, plus la taille de la bulle diminue.

La ville sélectionnée est représentée avec la couleur la plus claire (rose saumon). Plus la similarité de vote diminue, plus la couleur tend vers le bleu foncé.

La distribution des votes de la ville sélectionnée apparait en haut à gauche de la représentation sous la forme d'un diagramme vertical en bâtons. Le survol d'une ville à la souris positionnent les résultats de la ville survolée à l'aide d'un curseur comparativement aux résultats de la ville sélectionnée sur le diagramme en bâtons et permet une analyse de similitude des votes parti par parti.

Le projet est réalisé avec le framework logiciel D3.js.

Analyses remarquables

Quelques analyses remarquables apparaissent grâce à cette visualisation. Par exemples :

  • Un important groupe géographique de même similarité autour d'Eindhoven, mais de similarité très différente à Eindhoven elle même
  • Urk, la ville la plus religieuse des Pays-Bas (Vote majoritaire pour le Le Staatkundig Gereformeerde Partij (SGP), le parti politique néerlandais fondamentaliste chrétien protestant
  • La "Ceinture Biblique", un groupe de villes chrétiennes
 Eindhoven

   Urk

   La Ceinture Biblique


DataViz, RFID et infections nosocomiales : une étude des voies possibles d'épidémie

Source : article "RFID Tags Track Possible Outbreak Pathways in the Hospital" paru en novembre 2012 sur le site du magazine Scientific American.

L’hôpital ne devrait pas vous rendre malade. Mais dans certaines régions, de nombreuses personnes tombent malades au cours de leur hospitalisation. Ces infections dites nosocomiales affectent plus de 10% des patients.

Afin d'étudier les voies de transmission possibles, des chercheur européens ont équipé 119 personnes d'un service de pédiatrie avec des badges munis de puces RFID (Radio-Frequency Identification). Un des modes possibles de propagations des pathogènes est celui de la transmission par voie aérienne. Les badges enregistrent les interactions de proximité entre les personnes détectées avec une résolution spatiale de 1,5 m sur une durée de 20 secondes. Près de 16 000 contacts ont été enregistrés sur  une période d'une semaine, ce qui représente une moyenne de 20 contacts par jour et par personne.

Les résultats montrent que ce sont les infirmières puéricultrices qui interagissent avec la plus grande variété de personnes à travers le service — les patients, les docteurs, les autres infirmières, ... L'étude montre que les infirmières doivent être au cœur des priorités des stratégies de prévention et de contrôle des voies de contaminations dans les hôpitaux.

La représentation graphique de données réalisée par Jan Willem TULP peut être consultée de manière interactive sur le site SCIENTIFIC AMERICAN ONLINE.

L'étude a été publiée le 28 février 2011 dans PLOS One, Vol. 6, No. 2 : "Close Encounters in a Pediatric Ward: Measuring Face-to-Face Proximity and Mixing Patterns with Wearable Sensors"

 

La représentation graphique ci-dessous permet de synthétiser un ensemble important de données numériques de l'étude qu'il n'aurait pas été intuitif d'analyser simplement et spontanément avec une ou plusieurs représentations classiques sous forme de tableaux de données numériques. le point important à noter est que la représentation ne montre aucune donnés chiffrées. Seules les proportions et les relations sont représentées. Sans aucun besoin d'analyser numériquement les données, l'attention se porte de manière naturelle sur les personnes ou les services que l'on veut identifier dans cette étude comme étant les voies majeures et critiques de propagation des épidémies dans le service de pédiatrie.

Les données numériques représentées sous forme graphique dans cette représentation sont :

  • les catégories de personnel
  • le nombre de personnes par catégorie
  • les interactions entre les patients et le personnel du service
  • le nombre de contacts total par personne représenté par un cercle gris dont la taille dépend du nombre de contacts
  • le nombre de contacts entre une personne et un service en particulier représenté par un cercle dont la couleur reprend celle du service et dont la taille dépend du nombre de contacts avec ce service

La représentation étant dynamique, cette dernière peut servir de requêteur graphique ou de filtre. L'interactivité est limité ici à une fonctionnalité simple de filtrage par service.

 

 

L'importance grandissante de l'expert DataViz

Photo : Jacques Deneux (Paris - Grand Palais)

Cet article est une traduction de l'article "
Tech hotshots: The rise of the dataviz expert" publié le 23 mai 2013
sur COMPUTERWORLD par Tam Harbert, journaliste spécialisée en technologies, business et politiques publiques.

Le Big Data ne sert à rien si les décideurs ne sont pas en mesure d'en appréhender toute la signification. L'expert en Data Visualisation entre en jeu pour démêler tout cela.

Computerworld - Une image vaut mieux qu'un million de points de données. C'est le mantra du moment en Business Analytics.

Alors que le phénomène Big Data s'intensifie et que l'analyse de données est de plus en plus utilisée dans les sociétés, le besoin de présenter les données d'une manière facilement intelligibles par tous est grandissant. L'automne dernier, Gartner prédisait qu'il y aurait 4,4 millions d'emplois dans le Big Data en 2015, dont un grand nombre nécessitant de nouvelles compétences moins traditionnelles comme la visualisation de données.

Mais qu'est-ce exactement que la visualisation de données? Qui exactement réalise cette visualisation, et en quoi est-ce différent d'un graphique en couleurs ou d'une infographie originale ?

 

DataViz: Un bref How-To

Connaître vos données, connaître votre public, et déterminer le message que vous souhaitez communiquer.

Réduire les données à ce qui est nécessaire pour communiquer votre message, en se souvenant que, sans contexte, les chiffres ne signifient rien.

Déterminer les meilleurs moyens d'expression.

  • Certains messages quantitatifs sont mieux communiqués avec des mots, d'autres avec des tableaux de chiffres, d'autres encore avec des graphiques spécifiques — barre, ligne, nuage de points, etc — et certains avec une combinaison de tout cela.
  • Ces principes ne sont pas intuitifs, ils nécessitent de comprendre et d'évaluer la façon dont nos yeux et notre cerveau traitent l'information visuelle. Consultez un spécialiste en visualisation de données pour cette étape (ou entraînez votre personnel ou vous-même).

Concevoir l'affichage pour communiquer de façon simple, claire et précise.

  • Ne pas inclure tout ce qui n'est pas des données, sauf si cela est nécessaire pour comprendre les données.
  • Évitez les variations inutiles de couleurs et d'effets visuels, voire même les lignes de quadrillage dans un graphique quand elles ne sont pas nécessaires.
  • Faire en sorte que les éléments de non-données soient juste assez visibles pour faire leur travail, ils ne doivent jamais occulter l'information.
  • Mettre Visuellement en évidence les informations les plus importantes pour faire passer le message.

Proposer des actions en regard des données. La plupart des messages quantitatifs ne sont pas présentés seulement pour informer, mais aussi pour motiver une réponse utile.

Source: Stephen Few

 

Paradoxalement, il est difficile de donner une image claire d'un expert DataViz. La fonction n'est pas encore bien définie, et il est rare de voir ce titre dans les offres d'emploi ou dans la dénomination même de la fonction, comme le disent les recruteurs en Technologies de l'Information. Il s'agit plutôt d'un ensemble de compétences que de plus en plus d'entreprises demandent dans le cadre d'autres fonctions, notamment pour les emplois en business intelligence et analyse de données.

La "Visualisation de Données" en tant que compétence exigée dans la description des offres d'emploi a augmenté de 12% au cours des six derniers mois, selon Todd Nevins, co-fondateur de icrunchdata , un site d'offres d'emplois spécialisé dans les postes en analyse des données. En revanche, l'exigence «Big Data» dans les descriptions d'offres d'emploi est en hausse de 63%. La «Visualisation de Données" en est encore à ses balbutiements, mais prend de plus en plus d'importance alors que les entreprises développent leurs stratégies autour de l'extraction et de l'utilisation des données", résume Nevins.

Le Département Informatique n'est pas moteur pour mener ces activités - ou ne vas en tout cas pas aussi loin que souhaité. D'après les experts, il a un rôle assez limité dans l'analyse de données et un rôle encore moindre dans la visualisation. "Il est généralement responsable de la génération de la plupart des tableaux de bords et de la BI aujourd'hui", explique Gregory Lewandowski, directeur de l'analyse à Cisco . "Mais nous le voyons souvent intervenir en tant que preneur d'ordres au lieu d'essayer de comprendre les enjeux".

Declines in bank market values

Un graphique conçu par Stephen Few, un des gourous de la DataViz, utilise des barres empilées avec un jeu de couleur simple pour aider les décideurs à faire facilement des comparaisons entre les trois ensembles de données. Une flèche et une annotation mettent en avant l'objet du graphique. Cliquez ici pour voir une image un même graphe avant l'application de quelques principes de base.

Le département informatique se base généralement sur une technologie qui permet de visualiser mais qui n'utilise pas la technologie elle-même, explique Stephen Few, directeur et fondateur de Perceptual Edge, une société de conseil spécialisée dans la visualisation de données. Few, qui a une formation en informatique et en Business Intelligence, a fondé le cabinet de conseil en 2003 après avoir assisté à un workshop donné par le gourou de la visualisation, Edward Tufte. Tufte est reconnu pour développer la visualisation de données en tant que discipline et a écrit un livre de référence sur le sujet en 1983, The Visual Display de l'information quantitative . Few est devenu lui-même connu en tant qu'un expert en DataViz et a écrit plusieurs livres, dont Show Me the Numbers: Conception de tables et graphiques pour éclairer .

Même dans les départements informatiques qui ont un expert en Business Intelligence, cette personne construit le plus souvent des rapports de production à la demande, dit Few. «Mais généralement, ils ne comprennent pas les données. Ils ne savent pas vraiment comment les gens utilisent les données qu'ils mettent dans ce rapport," dit-il.

"Il y a un décalage entre les personnes qui travaillent réellement avec les données pour prendre des décisions et les personnes de l'informatique qui fournissent les données dont ils ont besoin," ajoute Few. "Trouver des gens qui comprennent vraiment les données et comprendre les technologies que possède l'organisation pour diffuser les données — trouver ces deux compétences en une seule personne — est relativement rare."

Les qualités d'un bon expert en DataViz

 

    • Aimer résoudre des énigmes et jouer avec les données
    • Connaître et comprendre son public et ses besoins en informations
    • A la patience de comprendre de nouveaux outils et de nouvelles façons d'afficher des données
    • A un intérêt et un goût pour l'art et la bonne conception visuelle
    • A un diplôme en mathématiques, en ingénierie, en statistiques, en business ou en finance
  • Peut employer les compétences de son cerveau gauche et droit, parfois simultanément
 

 

 

Few et d'autres représentent le sens esthétique le plus aiguisé qu'exige aujourd'hui la visualisation de données. Boris Evelson, vice-président et analyste principal chez Forrester Research, dit qu'il ya deux niveaux de compétences de visualisation de données émergents. Un niveau se réfère à la capacité d'une personne à utiliser les dernières technologies et outils pour analyser et présenter des informations. Plutôt que d'utiliser Excel ou encore Cognos, par exemple, les analystes de données utilisent Tableau ou Spotfire pour créer des graphiques et des diagrammes visuellement plus agréables et plus facilement compréhensibles . (Voir 22 outils gratuits pour la visualisation de données et l'analyse pour plus de suggestions.)

Mais pour certaines applications, ce n'est pas suffisant. Récemment, Evelson cite une grande banque de New York qui cherchait quelqu'un avec des compétences plus approfondies pour présenter une analyse visuellement sophistiquée et complète d'un portefeuille d'activités ; analyse sur des milliers de clients avec différents types de placements et de risques. Bien que la banque avait «tous les outils et les experts», dit-il, il cherchait quelqu'un avec une connaissance spécialisée de la façon dont le cerveau réagit et digère l'information visuelle.

"Ce n'était pas de la technologie de visualisation de données, mais de la psychologie de perception visuelle", dit-il. La banque voulait quelqu'un qui connaîtrait quels types de techniques de visualisation fonctionnent le mieux pour les différents types de données, ainsi que les limites de certaines techniques. Par exemple, «une proportion significative [ environ 7% ] de la population est daltonienne», remarque-t-il. "Alors peut-être qu'ils ne devraient pas compter exclusivement sur la couleur."

La banque a fini par faire venir un professionnel ; mais en tant que consultant à temps partiel plutôt qu'à un membre du personnel à temps plein, une tendance que les analystes disent probablement se répéter dans de nombreuses entreprises, comme cela se fait dans le domaine brûlant du moment : le Big Data. Une troisième option consiste à externaliser ce type de projets de visualisation de données à des cabinets de consultants.

Les entreprises semblent reconnaître, dans le même temps, la nécessité d'une formation de visualisation de données non seulement pour leurs business analystes, mais pour toutes leurs organisations.

 

Gregory Lewandowski, qui dirige les travaux d'analyses, de visualisations et de reporting du partenariat mondial chez Cisco, a suivi les cours de Few il y a six ans. "Ça m'a vraiment ouvert les yeux sur le rôle important, mais subtile, des choses sur lesquelles beaucoup de gens passent à côté," dit-il. "Il y a tellement de choses différentes que vous pouvez ne pas remarquer tout de suite, mais qui font toute la différence dans le monde."

Comme de nombreux spécialistes de la visualisation de données, Lewandowski gravitait dans le domaine. Il a commencé dans le domaine des ventes et du développement commercial chez Cisco il y a 14 ans. Puis il s'est installé dans un rôle de gestion des relations avec les partenaires, où il a commencé à utiliser des applications de BI. Il a progressivement étendu son expertise en BI et en analyse des données, et dirige maintenant une équipe de trois personnes au sein des Opérations Cisco Global Business où il est responsable des prestations  de business intelligence à travers l'entreprise. Il décrit son unité comme une organisation hybride business/informatique, bien qu'il ne considère pas la visualisation de données comme une fonctionnalité informatique.

L'équipe de Lewandowski passe beaucoup de son temps sur la visualisation des données, à la fois sur des visualisations de données spécifiques de Cisco et sur la promotion des meilleures pratiques dans toute l'entreprise. L'équipe espère que "un peu plus d'éducation pourrait permettre de débarrasser le monde de ce satané camembert 3D", dit-il. "À la fin de la journée, tout le monde a la responsabilité d'essayer de mieux communiquer."

Text about this image
Ici, Few choisi un simple graphique avec des lignes pour rendre la signification principale des données parts de marché facile à voir, avec des labels directement à côté des lignes de données plutôt que dans une zone de légende séparée. L'intégration d'un tableau au bas du graphique fournit des valeurs précises pour ceux qui veulent les connaître sans encombrer l'image principale. Cliquez ici pour voir une image du même graphe «avant» l'application de ces quelques principes.

Pour les professionnels de la visualisation de données, toutefois, l'objectif final n'est pas nécessairement de présenter des données qui répondent spécifiquement aux questions, fait remarquer Lewandowski. "Une partie des données permet à nos dirigeants d'être en mesure de se poser les questions qu'ils n'ont jamais eu auparavant parce qu'ils voient les choses d'une manière qu'ils n'ont jamais vu auparavant», explique t-il. «Si nous réussissons, les gens peuvent aborder les sujets d'une manière qui leur permet de se poser les bonnes questions, ce qui conduit à une meilleure stratégie et, au final, à une meilleure entreprise."

Une bonne visualisation de données s'est avérée avoir de vrais avantages commerciaux de fond chez Cisco, explique Lewandowski. Il a développé un graphique appelé «pyramide de Lewandowski," par exemple, qui «a entraîné des changements dans la stratégie globale." C'est si stratégiquement important, en fait, qu'il n'en a pas donné beaucoup de détails. «Il s'agit essentiellement d'un modèle de segmentation, ou stratification, où nous comptons des choses par exemple, le nombre de commandes ou le nombre de clients que nous segmentons en différentes couches."

 

Au fil du temps, le modèle permet aux dirigeants de suivre les changements (en quoi, il ne le dit pas) et d'identifier les facteurs qui expliquent ces changements pour, par exemple, être mieux positionnés, pour faire une correction de cap ou profiter d'un marché émergent. "Nous illustrons cela d'une manière qu'ils n'ont jamais vu avant, d'une manière qui rendent les choses très claires par rapport aux types de questions que les parties intéressées doivent se poser", dit Lewandowski.

Dana Zuber, une manager de l'équipe d'analyse de données d'entreprise de Wells Fargo, a déclaré qu'elle n'était pas familière avec la visualisation de données jusqu'à ce qu'elle rejoigne la banque, il y a six ans, même si elle avait été en charge d'analyser des données dans une variété d'emplois au cours de ses 12 ans de carrière. La banque lui a fait suivre un programme de formation interne sur la visualisation de données, ainsi que des séminaires externes, dont un par Tufte. "Avant cela, je n'avais pas compris que la visualisation de données était une discipline," dit-elle.

Les dirigeants de la banque estiment manifestement que la visualisation de données est devenue une compétence essentielle, et pas seulement pour les analystes de données. La formation en interne est accessible à tous dans l'entreprise, dit Zuber. "Comme plus de gens ont suivi la formation, l'intérêt pour la visualisation de données vient de se répandre dans toute l'organisation", dit-elle. «Plus de gens en voient la valeur ajoutée et comprennent comment elle peut les aider dans leur travail."

 

C'est le genre de progrès que Few aimerait voir plus souvent. Bien que le Big Data ait attiré l'attention sur la visualisation de données, c'est une compétence qui a cruellement fait défaut dans les entreprises pendant longtemps, dit-il. Et même si les entreprises commencent à reconnaître son importance, beaucoup d'entre elles se concentrent sur les mauvaises choses. Dans les descriptions d'offres d'emploi, par exemple, ils demandent des compétences techniques, comme la façon de faire un tableau dans Cognos, plutôt que de l'expertise de conception graphique.

"Le type de compétences qu'ils recherchent ne sont pas nécessairement les compétences dont ils ont besoin", dit-il. Sans une compréhension des aspects les plus subtils, y compris la manière dont le cerveau humain perçoit la couleur et la forme", vous finissez par obtenir des visualisations de données vraiment flashy avec toutes ces couleurs et ces choses qui tournent, qui volent, et ainsi de suite», explique-t-il. "C'est juste un plaisir pour les yeux, mais l'histoire que vous essayez de raconter avec les données se perd derrière les effets."

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