Comment la visualisation de données peut-elle transformer la prise de décision en entreprise ?

La visualisation de données (appelée aussi plus familièrement la “dataviz”) est une pratique de plus en plus courante dans les entreprises et organisations. Celle-ci permet de transformer des données brutes en graphiques, tableaux, cartes ou toute autre forme visuelle afin de fournir des informations de manière claire et efficace, et ce, pour tous les types de publics. 

Imaginez que vous soyez dirigeant ou manager et que vient le moment de la prise de décision : devez-vous suivre votre instinct pour être en conviction avec vos choix ou vous baser sur des éléments concrets pour maximiser vos résultats ? Cruel dilemme…

Cet article explore comment la visualisation de données peut transformer la prise de décision en entreprise, en mettant en lumière ses avantages clés et en partageant des exemples concrets de son application.

Définition de la prise de décision axée sur les données

Pour pouvoir prendre des décisions éclairées grâce aux données, vous aurez besoin de recueillir des informations en lien avec les indicateurs de performance (KPIs en anglais) de votre entreprise. Sans eux, difficile d’aller plus loin…

Ensuite, vous devrez rendre ces informations exploitables.

C’est ce que l’on appelle avoir une stratégie d’entreprise dite “data-driven” : une pratique consistant à baser les décisions sur l’analyse et l’interprétation des données, plutôt que sur l’intuition ou l’expérience personnelle uniquement. Cette approche s’appuie sur des données factuelles collectées à partir de diverses sources, comme les transactions commerciales, les interactions avec les clients, les sondages, les médias sociaux, et d’autres formes de données numériques.

La compréhension rapide des informations

Pour y parvenir, vous avez la possibilité de faire appel, par exemple, à des outils d’informatique décisionnelle (Business Intelligence, comme Looker Studio, Power BI ou Tableau) dédiés au reporting, qui rendront la collecte massive de données aussi rapide que productive. 

Vous pourrez ainsi visualiser au mieux les données et rendre leur analyse accessible à aux personnes ne possédant pas ou peu de connaissances techniques, ce qui permet à tous les membres de l’équipe de participer au processus décisionnel.

Aussi, la visualisation convertit ces données en graphiques ou tableaux qui mettent en évidence les tendances, les patterns et les anomalies difficilement visibles autrement. Par exemple, un graphique linéaire montrant les ventes au fil du temps peut révéler des pics saisonniers, tandis qu’une carte de chaleur (heatmap) peut mettre en évidence les régions géographiques présentant la plus forte demande de produits. Vous vous voyez identifier ce genre de phénomène dans une feuille de calcul ? Vous le pourriez mais cela prendrait beaucoup plus de temps. Qui a envie de lire des tableaux indigestes en longueur de journée ?

Avec un rapport, les décideurs saisissent rapidement les implications des informations présentées, réduisant ainsi le temps nécessaire à l’analyse et à l’interprétation des données…

En quelques mots, axer sa stratégie d’entreprise sur les données revient à s’efforcer de prendre des décisions de manière la plus neutre possible, sans partialité. De plus, les rapports permettant de rendre vos chiffres plus “sexy”…

Pourquoi cette prise de décision axée sur les données est-elle importante ?

Voilà une très bonne question ! 

Vous le savez maintenant : en rendant les informations accessibles et compréhensibles, la datavisualisation encourage une culture où les décisions sont prises sur la base de preuves plutôt que d’intuitions ou de suppositions. Elle conduit donc à prendre des décisions plus éclairées et, en fin de compte, à de meilleurs résultats pour l’entreprise.

Stop aux biais, place aux faits ! 

De plus, ce concept de reporting se démocratise désormais dans de nombreux secteurs. Pour prendre ces décisions éclairées, il vous faudra vous baser sur des données alimentées en temps réel, qui vous permettront de quantifier vos objectifs (commerciaux, marketing, RH, etc.).

Cela tombe bien, les outils cités précédemment le permettent aisément. Vous pourrez même effectuer quelques prédictions si vous souhaitez aller plus loin !

• comment améliorer les performances de mes équipes ? ;
• comment anticiper les tendances de marché avec mes données ? ;
• comment améliorer l’expérience utilisateur ? ;
• etc.

Comment prendre des décisions à partir de données ?

Vous voulez tirer pleinement parti de vos données brutes ? Dans ce cas, vous allez devoir respecter ces quelques étapes pour transformer ses données.

Connaître votre contexte et vos cibles

Règle numéro 1 en data : s’il n’y pas d’utilisateurs, il n’y a pas de rapport !

« Les meilleurs tableaux de bord commencent par les personnes qui les utilisent réellement. »

La première étape, l’une des plus importantes, est de connaître vos objectifs et cibles.

• qui va créer le rapport et le maintenir (car oui, un rapport évolue constamment) ? ;
• qui va l’utiliser ? Ces utilisateurs sont-ils débutants ou confirmés en matière de lecture de données ? ;
• que feront-ils de ce rapport ? ;
• à quelle(s) question(s) le rapport répondra-t-il pour eux ? ;
• ce rapport sera consulté sur un PC ? Un mobile ? Une tablette ? Les trois ?

Consultez vos équipes.

N’hésitez pas à fixer les objectifs et résultats clés (OKRs) pour vous aider à prendre des décisions basées sur les données.

Ayez également une vision claire de votre entreprise pour l’avenir. Quoi de mieux pour votre futur que de visualiser votre passé et votre présent ?

Utilisez la narration pour engager vos équipes et trouvez les bons indicateurs

Vous souhaitez raconter l’histoire de votre entreprise avec l’aide des données ? Bonne idée. Il existe même un terme pour désigner cela : le data storytelling. 

Un tableau de bord ou un rapport se présente comme une interface unique rassemblant les KPIs les plus importants. Tout comme vos objectifs fixés lors du point précédent, il est impératif que votre rapport soit à la fois clair et percutant. Chaque graphique doit transmettre un message aux utilisateurs. 

Vos rapports doivent mettre en évidence des indicateurs clés ciblant une question spécifique. Chaque organisation et métier a ses particularités qui influencent la configuration de ces derniers.

Votre but est de fournir une vue d’ensemble complète de l’activité. En créant plusieurs onglets, vous pourrez approfondir le sujet et atteindre un niveau de détail toujours plus affiné.

Collecter et organiser vos données

Vous avez identifié votre contexte, vos objectifs et cibles et vos KPIs ? Parfait, il est temps pour vous de commencer à collecter vos données. 

Commencez par rassembler les données nécessaires à votre prise de décision. Ces données peuvent provenir de sources internes ou de données publiques. L’objectif est de disposer d’un ensemble de données complet et pertinent pour le problème à résoudre.

Les outils et sources de données utilisés dépendent du type de données à collecter. Par exemple, pour une analyse de données associée aux processus internes de l’entreprise, l’utilisation d’un outil de reporting global est préconisée pour organiser rapidement et facilement vos données. En effet, ils sont utiles pour connaître le progrès des activités au sein de votre organisation. Microsoft Power BI ou Google Looker Studio offrent la possibilité de rassembler des informations provenant de diverses sources externes, via des connecteurs.

Pensez également à l’endroit où vous allez stocker vos données.

Préparer vos données

Les données collectées doivent être nettoyées et préparées avant l’analyse. Cela inclut la correction des erreurs, le traitement des valeurs manquantes, et la normalisation des formats de données. C’est indispensable pour assurer la fiabilité et la précision des analyses ultérieures !

Préparez vos données pour que l’association entre vos sources de données et vos rapports se fasse correctement.

Voilà un exemple d’une feuille de calcul dans Google Sheets correctement préparée !

Analyse des données

Nous y sommes enfin, l’étape qui vous a probablement amené à effectuer toutes les précédentes.

Après avoir préparé vos données, procédez à leur analyse en utilisant des méthodes statistiques, des modèles prédictifs, ou des techniques d’analyse exploratoire. L’objectif ici est d’extraire des résultats pertinents qui éclaireront votre décision. Les outils d’analyse de données et de Business Intelligence facilitent grandement cette étape en offrant des visualisations interactives et des capacités d’analyse poussées.

Selon vos objectifs, vous pourriez tenter de confronter les données affichées par votre tableau de bord à celles obtenues lors de vos tests d’utilisabilité si vous en possédez afin d’intégrer pleinement l’expérience client à vos analyses finales.

Interprétation des résultats et conclusions

Dernière étape, qui est fortement reliée à la précédente : l’interprétation des résultats de votre analyse pour comprendre ce qu’ils signifient dans le contexte de votre décision. 

Posez-vous des questions critiques sur les implications des données, les tendances identifiées, et les corrélations ou anomalies observées. 

Sur la base de l’interprétation des données, faites vos conclusions, prenez vos décisions et partagez-les à vos équipes. 

Voici quelques exemples de questions à vous poser au moment de tirer vos conclusions :

• qu’est-ce que je savais déjà concernant ces données ? ;
• quelles nouvelles informations ai-je pu obtenir grâce à l’analyse des données ? ;
• comment puis-je appliquer ces nouvelles informations pour réaliser mes objectifs ?

Si vous arrivez à répondre à ces trois questions, c’est que votre analyse est pertinente. Félicitations !

Conclusion

La dataviz facilite la prise de décision en entreprise en transformant des informations complexes en tableaux de bord accessibles et compréhensibles par tous. 

Ces présentations visuelles intuitives permettent aux décideurs de saisir rapidement les tendances, les anomalies et les opportunités à partir de données qui ne sont pas toujours évidentes à lire. 

Ce phénomène améliore à la fois la communication interne, la collaboration entre les équipes et soutient une culture de décision basée sur des preuves concrètes. 

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