Parce qu’un croquis – ou dans notre cas, une image – vaut mieux qu’un long discours, la data visualisation permet d’appréhender les données collectées en entreprise. Pour être efficace et aider à la prise de décision, la dataviz doit ainsi être judicieusement réalisée afin de faciliter la compréhension. 

En matière de design de data visualisation, comme pour les toiles des grands maîtres, il existe des règles de composition visant à présenter la data de manière claire et harmonieuse. 

On vous propose une petite sélection des meilleures pratiques de data visualisation design pour vos présentations, outils de monitoring et dashboards. 

 

Privilégier la clarté à la beauté

Un des principes essentiels de la dataviz consiste à épurer et à simplifier au maximum la présentation de vos données.

En effet, la data visualisation se fonde sur les concepts de la théorie de Gestalt – ou psychologie de la forme. Cette dernière part du postulat que le cerveau humain, face à un ensemble d’informations complexe, cherche à structurer visuellement ce dernier afin d’en faciliter la compréhension. 

En d’autres termes, il est préférable de jouer sur les procédés visuels suivants afin de mettre en forme les données : 

  • Couleurs : de préférence limitées, distinctes et cohérentes. 
  • Taille des éléments : selon leur ordre d’importance
  • Formes : afin de distinguer plusieurs éléments si nécessaires.
  • Disposition des éléments : également selon leur pertinence et leur importance. 

Ne conserver que l’essentiel

Inutile de chercher à mettre toutes vos données en valeur : il s’agit de ne sélectionner que les plus importantes pour la cible à laquelle elles sont adressées. 

Les données les plus signifiantes seront donc mises en avant grâce à un visuel travaillé, plus grand et plus central que les données mineures. L’idée est ici de créer une harmonie et un équilibre entre vos informations. 

En d’autres termes : ne surchargez pas vos visuels ! 

 

Choisir le graphique le plus adapté 

Rappelez-vous que la data visualisation n’est autre que la traduction de données chiffrées en données visuelles. Aussi, il convient de traduire chaque idée avec le plus de justesse possible en vous basant sur des principes universels. 

Par exemple, il n’est pas très judicieux de choisir un camembert pour visualiser une comparaison ou une tendance. 

Nous empruntons donc ses bonnes pratiques à Camille Gicquel, UI designer chez OVH UX Labs qui nous livre quelques exemples de visualisation catégorisées selon le message que vous voulez transmettre : 

  1. La temporalité, c’est-à-dire montrer l’évolution d’une valeur dans le temps on privilégie les graphiques en courbes, les sparklines, les nuages de points ou dans le cas d’une répartition dans le temps, un diagramme de Gantt. 
  2. La répartition par entités, donc comment divers éléments se partagent une valeur, on opte plutôt pour un camembert, un histogramme ou une carte proportionnelle.
  3. L’idée de connexion ou comment des éléments se lient et se dissocient d’autres, on portera notre choix sur un plan de métro ou un diagramme de Venn. 
  4. La spatialisation ou l’évolution d’une variable en fonction de l’espace : rien de plus efficace qu’une map ! 
  5. Les flux ou les évolutions de données d’un point d’entrée vers un point de sortie) seront exprimées par un diagramme de flux. 
  6. L’arborescence : un treemap ou dendrogramme… 

Grâce à ces bonnes pratiques, vous devriez pouvoir être en mesure de présenter des dashboards complets et clair pour ainsi faciliter la compréhension des différents utilisateurs métiers de votre entreprise. Retrouvez tous les outils incontournables de la data visualisation dans notre article dédié.