DATAVIZ DEBATE TO EXPLAIN
- Atelier Mady
- 14 juil. 2020
- 4 min de lecture
Faire parler les données et même raconter une histoire
La dataviz est un domaine absolument passionnant bien qu'ardu du graphisme : la représentation de données brutes, parfois indigestes pour les comprendre et en tirer des informations.
Les développeurs de l’application Tableau se sont fait plaisir avec un vrai/faux débat Dataviz rassemblant deux spécialistes du domaine pour partager leurs points de vue opposés (?) sur les questions les plus conflictuelles (?) du secteur de la visualisation de données.
Au-delà de l’aspect ludique et plein d’humour de la méthode – les débats sont savoureux, je vous les conseille -, voilà un bon moyen de faire le tour de la méthodologie et des points essentiels à toujours avoir en tête lorsque l’on conçoit des graphiques de données.
La plus grande valeur d’une image
c’est quand elle nous oblige à remarquer
ce que nous ne nous attendions pas à voir
J Tukey, Exploratory Data Analysis, 1977
Round 1 - Bar chart races, patient zero ?
En confrontant leurs points de vue sur les formes de graphique possibles pour représenter les données, Andy Cotgreave et Andy Kirk nous rappellent un des principes fondamentaux en dataviz : la lisibilité.
Le choix de la forme ne dépend pas de sa facilité d'exécution (un peu facile, les histogrammes à longueur de pages) ni des dernières tendances (la folie des treemaps dans les rapports d'activité) mais avant tout de sa capacité à mettre en exergue le propos, à montrer ce que le tableau de données ne nous laisse pas à voir.
La couleur par elle-même exprime quelque chose, on ne peut s’en passer
Lettres de V Van Gogh à son frère Théo
Round 2 - Blue and Orange
Eternel débat entre bleu et orange, les deux teintes les plus fréquentes dans les rapports statistiques du monde entier... Mais l'essentiel est ailleurs. Les données ne parlent pas d'elles-mêmes. Elles auraient même tendance, au contraire, à rester organiquement obscures et incompréhensibles.
Mais si tous les leviers du design d'information sont utilisés à bon escient, y compris la couleur au même titre que les formes sélectionnées, nous parvenons alors à révéler et à traduire ce que les données cachent derrière leur alignement de chiffres.
Les faits sont têtus.
Il est plus facile de s’arranger avec les statistiques
M Twain
Round 3 - Color or title ?
Un "bon" graphique a t-il encore besoin d'une légende et d'étiquettes ? Ne se suffit-il pas à lui-même. Dans la pratique rarement. Il est toujours judicieux de se poser la question de la présence ou non des légendes, titres et étiquettes - véritable petit kit de compréhension de la dataviz.
Pas question de les laisser envahir l'espace juste parce que c'est techniquement possible ou parce que "on a toujours fait ainsi" mais toujours envisager leur présence maîtrisée pour la compréhension des données.
Il ne suffit pas de « voir » un objet jusque là invisible pour le transformer en objet d’analyse… Il faut encore qu’une théorie sont prête à l’accueillir
F Jacob, La logique du vivant
Round 4 - Business executives
Un round pour rappeler combien il faut faire oeuvre de pédagogie face aux besoins des dirigeants grands consommateurs de données statistiques à tout va jusqu'à l'excès qui leur fait obtenir tout et son contraire.
Tout ne doit pas être dit, tout ne peut pas être dit et l'essentiel est de savoir ce que l'on veut dire car il est aussi un fait établi en dataviz : on peut aussi faire dire ce que l'on veut aux chiffres.
En dépit des perfectionnements électroniques il advient parfois que la bonne vieille feuille imprimée soit le moyen d’information le plus pratique
A C Clarke, L’odyssée de l’espace
Round 5 - Long Form or Single Screen?
Au final, comment partage t-on ce long travail de recherche, compilations, extractions, vérifications et quand même un peu de conception graphique ? Andy Cotgreave et Andy Kirk sont là pour nous rappeler l'importance de l'UX et le fait de regarder sa dataviz de l'autre côté du miroir, du point de vue du néophite.
C'est essentiel de se placer au niveau de celui qui, lui, ne verra pas du premier coup d'oeil "l'augmentation de plus de 20% du nombre de consommateurs xxx en 2015 en raison de yyyy", parce qu'au final, c'est quand même à lui que s'adresse toute cette information. Notre support doit donc aussi s'adapter à son ergonomie de lecture et d'analyse.
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