Le top 8 des meilleurs outils de data visualisation en 2024

Qu’est-ce que la data visualization ?

La data visualization ou dataviz ou encore visualisation de données en français, c’est l’art de présenter ses données de la manière la plus claire et la plus engageante. Les méthodes de dataviz servent à prendre de meilleures décisions grâce à une meilleure compréhension des données, elles permettent également aux professionnels de gagner en conviction.

Si vous souhaitez vous former en data visualisation, nous vous proposons nos formations sur les technologies phares de cette discipline. Découvrez notre formation Power BI, notre formation D3js ou encore notre formation Qlik Sense.

L’équipe Ambient IT

Les principes de la visualisation de données

1) Comprendre son audience

Il s’agit certainement du principe le plus important, bien que les visualisations de données doivent être compréhensibles au plus grand nombre, les messages véhiculés diffèrent selon la personne adressée. En effet, vous devez communiquer différemment face à des inconnus, des collègues ou encore votre supérieur hiérarchique.

2) Se fixer des objectifs clairs

Afin que la présentation de vos données soit structurée, informative et convaincante, il est nécessaire de déterminer vos objectifs. Si, par exemple, vos données montrent une opportunité d’investissement en Île-de-France, votre exposé doit pouvoir convaincre de la pertinence de cet investissement.

3) Choisir les bons modèles de présentation

Une règle fondamentale et essentielle pour garantir la clarté et l’intégrité de vos données. Voici des recommandations générales pour le choix d’un modèle de présentation des données :

• Pour informer :
  • Un grand chiffre seul
  • Les graphiques donut
  • Les pictographes
• Pour comparer :
  • Les bar charts
  • Les bubble charts
  • Les mots en nuage
  • Les tree charts
  • Les stack bar charts
• Pour suivre une évolution :
  • Les timelines
  • Les graphiques en courbe
  • Les cartes

Les pie charts et les effets 3D sont déconseillés pour la bonne compréhension des données. Pour certains projets, les graphiques ne sont pas utiles, n’ayez pas peur d’afficher uniquement de grands nombres ou seulement des pictographes.

4) Simplicité

Une erreur de débutant consiste à créer des visuels complexes pour impressionner son manager. Si vous souhaitez que votre message soit compris, faites dans la simplicité. Ne surchargez pas vos visualisations d’informations inutiles.

5) Intégrité

Si ce principe n’est pas respecté, vous courez peut-être à la catastrophe. Voici 4 conseils pour garantir la véracité de vos données :

• Afficher toutes les données pertinentes
• Utiliser les échelles correctement (commencer par 0 et garder la même unité de mesure tout le long du graphique)
• Une légende claire
• Éviter la confusion en choisissant les bons visuels

6) Bien utiliser les couleurs

Il est important d’éviter de surcharger son graphique avec des couleurs trop nombreuses et variées. Il est souvent préférable d’opter pour un dégradé pour comparer les données entre elles.

7) Fournir du contexte

Ne pas oublier d’ajouter du contexte pour que les chiffres soient compréhensibles. Cela inclut les titres, les légendes et parfois même des explications.

8) Captiver son public

Un public captivé sera convaincu de la fiabilité de vos recommandations. La création d’un plan et l’utilisation de techniques de storytelling vous permettront de garder votre audience envoûtée.

Les différents types d’outils de data visualisation

Passons au cœur du sujet, les outils de dataviz ! Avant de vous révéler notre classement, il est important de savoir que ces outils sont extrêmement variés. Plutôt que de créer un grand nombre d’articles sur chaque sous-famille de logiciels, nous avons décidé de regrouper les meilleures technologies en vous expliquant les différences de chacune d’entre elles.

Les outils d’analytics

Ce sont les outils de data visualisation traditionnels. Lorsque l’on pense aux outils de dataviz, nous pensons rapidement à eux. Des outils comme Tableau, Looker Studio, Qlik Sense ou encore Power Bi.

Ces outils ont la particularité d’être des logiciels professionnels avec un nombre importants de fonctionnalités poussées allant même au-delà de la visualisation de données.

À l’aide d’une interface, vous pourrez visualiser et manipuler de grands ensembles de données sans connaissances en programmation. Ils sont facilement intégrables à diverses sources de données les rendant particulièrement intéressants pour les grandes entreprises.

Les frameworks de programmation

Une technologie totalement opposée aux autres types. Les frameworks fonctionnent avec des langages de programmation du type Python, JavaScript ou encore R pour pouvoir créer des visualisations hautement performantes et personnalisables.

Programmer pour vos tâches de data visualisation comporte de nombreux avantages comme la possibilité de manipuler d’importants volumes de données rapidement, une grande flexibilité et un coût très faible. En revanche, cela nécessite une formation importante du langage de programmation et du framework associé.

Les outils de design

Nous présentons peu ces logiciels comme des outils de dataviz. Pourtant, Canva ou Visme peuvent faire l’affaire si vous souhaitez créer de beaux visuels sans compétences et sans intégration de données.

Ces outils sont généralement abordables aussi bien techniquement que financièrement. Ils sont parfaits pour un usage privé ou en complément d’un outil de visualisation de données traditionnel.

Comment choisir son outil ?

L’outil de data visualisation idéal diffère selon chaque organisation. Pour savoir lequel choisir, nous vous avons concocté une liste de critères à évaluer :

Intégration des données

L’outil doit pouvoir intégrer le maximum de sources et de formats de données possibles, des fichiers excels aux systèmes de gestion de base de données. Sans une intégration fluide, vous risquez une perte significative d’informations.

Fonctionnalités

Par « fonctionnalités », nous entendons un large choix de modèles de visualisation dont les diagrammes ou les graphiques, mais aussi la capacité de connecter des sources de données différentes ou encore de pouvoir les préparer. Les fonctions interactives sont aussi appréciées pour que vous puissiez explorer vos données en profondeur.

Facilité d’utilisation

Un outil ergonomique et accessible vous fera gagner un temps considérable, il nécessitera, par ailleurs, peu de temps de formation et vous profiterez d’une expérience d’utilisation agréable.

Collaboration

Pour le travail en équipe, cette feature est indispensable. Vous devriez pouvoir publier des rapports en ligne, partager des tableaux de bord avec des membres de votre équipe ou exporter des visualisations dans différents formats.

Volume de données

L’outil doit être capable de gérer le volume de données avec lequel vous travaillez actuellement et à l’avenir. Vos performances ne doivent pas se dégrader pour ces raisons.

Le prix

Le coût est aussi un facteur important, les politiques de prix varient grandement pour chacun de ces outils.

Sécurité et gouvernance des données

Votre outil doit répondre aux normes de sécurité les plus strictes, surtout, si vous traitez des données sensibles ou propriétaires. Des fonctionnalités de gouvernance sont appréciables.

Le top 8 des outils de datavisualization à choisir en 2024

1) Tableau

Le leader alliant performance et simplicité

Tableau est l’outil de visualisation de données leader sur le marché, il permet à tous types d’utilisateurs, la création de visualisations interactives et des tableaux de bord via une interface épurée et intuitive.

Avantages

• Facile à prendre en main
• De nombreuses fonctionnalités pour la conception des visualisations
• Grande capacité d’intégration
• Communauté active et ressources abondantes pour apprendre

Inconvénients

• Coût élevé, en particulier pour les petites entreprises et les utilisateurs individuels
• Peut nécessiter un ordinateur puissant pour gérer de grands ensembles de données

2) Power BI

Un outil très complet et intégrable à la suite Microsoft

Power BI est la suite Microsoft pour la Business Intelligence. Ce logiciel très complet permet de préparer, d’analyser des données et de concevoir des rapports puissants et diversifiés.

Avantages

• Bonne intégration avec les produits Microsoft
• Prix compétitif, avec une version gratuite
• Capable de traiter de grandes quantités de données

Inconvénients

• Manque de personnalisation pour les visualisations
• Une interface peu intuitive

3) Qlik Sense

Une alternative sérieuse à Tableau

Qlik Sense est un célèbre SaaS de data visualisation. Il utilise le Cloud pour pouvoir gérer de grands flux de données. Il est célèbre pour ses fonctionnalités de découverte guidée et d’exploration interactive.

Avantages

• Forte capacité d’association des données, permettant une exploration intuitive
• Moteur en mémoire efficace pour un traitement rapide des données
• Interface conviviale et facile à utiliser

Inconvénients

• Manque de personnalisation pour les visualisations
• Coût élevé, en particulier pour les petites entreprises et les utilisateurs individuels

4) Matplotlib et Seaborn

Pour les développeurs souhaitant une personnalisation maximale

Matplotlib et Seaborn sont des librairies de visualisation de données Python. Elles permettent le développement rapide de graphiques hautement personnalisables.

Avantages

• Grande personnalisation et grande diversité pour les visualisations
• Intégration simple avec l’écosystème Python
• Gratuit
• Open-source

Inconvénients

• Complexe surtout pour les non-développeurs
• Le temps de création du fait de la nécessité de produire du code

5) Apache Superset

Le meilleur outil de data visualisation open-source

Apache Superset est un outil puissant, léger, gratuit et open-source. Via une interface épurée, vous pourrez l’utiliser pour produire de magnifiques dashboards. L’outil s’autohéberge, ce qui est un atout pour se conformer au RGPD.

Avantages

• Open-source
• Gratuit
• Interface utilisateur plutôt intuitive et riche en fonctionnalités

Inconvénients

• Très peu d’assistance en cas de problème
• Nécessité de posséder des compétences techniques pour l’installation et la configuration de l’outil

6) Canva

Le meilleur outil pour un usage simple et rapide

Canva est le leader des services de design en ligne. Son interface simple et épurée a conquis des millions d’utilisateurs à travers le monde. Il s’agit d’un outil très complet qui peut servir pour de simples visualisations de données.

Avantages

• Très facile à utiliser, avec une interface en drag and drop
• Un large éventail de modèles et de designs prêts à l’emploi
• Convient aux utilisateurs sans compétences techniques
• Des prix compétitifs et une offre gratuite

Inconvénients

• N’est pas adapté pour les visualisations complexes ou interactives.
• N’est pas adapté pour gérer de grands volumes de données

7) D3js

Pour les développeurs souhaitant concevoir des visualisations sur le web

D3js est une bibliothèque JavaScript pour produire des visualisations de données interactives sur un navigateur web.

Avantages

• Grande personnalisation et grande diversité pour les visualisations
• Large communauté et de nombreuses ressources disponibles
• Gratuit
• Open-source

Inconvénients

• Complexe, surtout pour les non-développeurs
• Le temps de création du fait de la nécessité de produire du code

8) Looker Studio

L’outil préféré du marketing pour l’analyse web

Looker Studio est l’outil de dataviz de Google, il permet de créer des présentations et des rapports à travers plusieurs sources de données, dont les services de la firme de Mountain View.

Avantages

• Gratuit
• Simple d’utilisation
• Bonne intégration avec les produits Microsoft
• Possibilité de partager facilement les rapports et de collaborer

Inconvénients

• Manque de personnalisation pour les visualisations
• Dépendance à l’écosystème Google
• Ralentissement lorsque de nombreuses sources de données sont utilisées en version gratuite

Tableau Comparatif des meilleurs outils d’analytics

Critères	Tableau	Power BI	Qlik Sense	Apache Superset	Looker Studio
Fonctionnalités	Très avancées et variées	Très avancées et variées	Avancées, axées sur l’exploration de données et les visualisations interactives	Avancées	Avancées avec l’intégration de Google Cloud
Volume de données	Traite efficacement de grands volumes de données	Traite efficacement de grands volumes de données	Traite efficacement de grands volumes de données	Peut gérer de grands volumes de données, mais cela dépendra de l’infrastructure sur laquelle Superset est déployé	Traite efficacement de grands volumes de données en version payante
Intégration des données	Excellente, très large éventail de sources de données	Excellente avec une forte intégration des outils Microsoft	Grande quantité de sources de données	Grande quantité de sources de données, mais peut nécessiter des ajustements	Forte intégration des outils Google
Facilité d’utilisation	Une interface très intuitive	Assez simple d’utilisation	Une interface intuitive, mais, demande une courbe d’apprentissage modérée	Des compétences techniques sont nécessaires pour l’installation et la configuration de l’outil. L’interface est conviviale.	Interface intuitive, mais il est courant de rencontrer des problèmes de chargement en utilisant la version gratuite
Collaboration	Excellente, avec Tableau Server/Online	Excellente, intégration avec Teams	Bonne, grâce au cloud et au partage intégré	Variable, dépend de l’installation et de la configuration de l’entreprise	Très bonne, intégration avec les services Google
Coût	Modéré à élevé selon l’entreprise	Modéré, avantageux pour les entreprises utilisant les autres produits Microsoft	Modéré à élevé, se basant sur le nombre d’utilisateurs	Gratuit, mais il existe des coûts pour maintenir l’application hébergée	Une version gratuite et une version payante pour un usage avancé
Sécurité et gouvernance des données	Sécurité très élevée avec des options avancées pour la gouvernance des données	Sécurité élevée grâce à Azure Security, les outils de gestion renforcent la gouvernance des données	De très nombreuses options de sécurité et de gouvernance des données	Dépends de la manière dont l’outil est configuré ou déployé	Sécurité et option de gouvernance des données élevées grâce à Google Cloud

Conclusion : Quel outil choisir ?

De manière générale, Tableau est l’outil préféré des professionnels. Très puissant et intuitif, il est souvent considéré comme étant la meilleure option.

Cependant, Tableau est un logiciel onéreux, si vous disposez d’un budget limité, des solutions autohébergées comme Apache Superset ou des frameworks de programmation (si vous disposez de compétences en développement) pourront faire l’affaire.

En outre, Qlik Sense et Power BI sont des concurrents sérieux à Tableau. Si vous avez besoin de fortes capacités en exploration des données, Qlik Sense est pour vous. Par ailleurs, nous vous conseillons Power BI, si vous disposez d’un abonnement aux services Microsoft.

À l’instar de Power BI, Looker Studio gagne en intérêt si vous utilisez les services de Google. Cet outil pouvant rencontrer des problèmes de performance peut être utilisé gratuitement.

Enfin, si vous souhaitez créer de belles visualisations rapidement pour un besoin temporaire, vous pouvez utiliser le célèbre Canva.