Une Data Visualisation vaut mille discours – mais comment faire son choix parmi tous les outils ?
La data visualisation (ou DataViz) consiste à représenter des données de façon graphique, afin de rendre leur compréhension efficace et accessible à tous – et ainsi en tirer tout le potentiel. Ajoutez de l’interactivité et des fonctions de partage à ces visualisations, et vous pourrez alors questionner vos données, les communiquer, faciliter la prise de décision et favoriser l’action dans votre entreprise.
Les solutions de data visualisation se sont multipliées ces dernières années pour répondre à tous ses besoins. Gartner cite 21 éditeurs leaders internationaux dans sa dernière étude des plateformes de BI et d’analytics [1]. À côté de ces leaders, des solutions alternatives et plus récentes existent dont des solutions open source, sponsorisés parfois par des géants du numérique, et quelques champions français.
Cet article présente 4 logiciels représentatif de cette diversité de solutions :
Tableau est le leader historique du marché, pour la création de dashboards et les fonctionnalités analytiques poussées.
SuperSet est une alternative open source très puissante.
Toucan Toco et Reeport sont des solutions de dashboards clé en main, qui s’adressent aux preneurs de décision.
Tableau Software : le leader historique du marché
Peut-être le logiciel le plus connu du monde de la DataViz, Tableau est une solution générique et présente des fonctionnalités sur l’intégralité du workflow data. C’est un outil très puissant permettant d'explorer visuellement n'importe quelle donnée brute, de la raffiner et enfin de la diffuser sous forme de dashboard / tableau de bord.
Le logiciel est directement prêt à l'emploi, son ergonomie est agréable et intuitive, mais l'éventail de possibilités qu'il offre nécessite une formation poussée pour le maîtriser et devenir un "creator" de dashboards. Il bénéficie cependant d’une importante communauté mondiale d’utilisateurs, les nombreux forums et tutoriels sont d’une grande aide pour se former.
Les concurrents directs de Tableau sont les deux autres leaders du marché : Qlik, et Microsoft Power BI.
L’interface de Tableau vous permet de créer des visualisations et dashboards à volonté
Superset : la boîte à outil open source lancée par AirBnB
Superset est un outil open source, développé initialement par les équipes de AirBnb. Il représente depuis quelques années une alternative sérieuse aux leaders du marché. Il offre toutes les briques logicielles pour faire tout ce que fait Tableau Software.
Il permet surtout d’adapter l’outil de DataViz à vos besoins spécifiques, ni plus ni moins. Il nécessite évidemment un temps d’installation et de développements initiaux, mais une fois l’outil en place il offre une grande ergonomie aux utilisateurs métier, qui pourront naviguer dans leurs dashboards comme avec les solutions payantes du marché, et cela sans couts de licence annuels.
Les Dashboards de Superset n’ont rien à envier à ceux de Tableau
Toucan Toco : le data-storyteller
Toucan Toco est une pépite de la French Tech, qui en 5 ans a déjà conquis une dizaine d’entreprises du CAC40, en général déjà équipées d’outil de BI. Pourquoi ? Car Toucan Toco est complémentaire des outils classiques : il s’occupe des « derniers mètres » de la donnée, en aval de ces outils. La solution se veut un véritable média pour communiquer autour de la donnée.
C’est en effet par son extrême simplicité d’usage que Toucan Toco se démarque. Il est aussi rapide à prendre en main que n’importe quelle application smartphone. Il permet aux collaborateurs de laisser des commentaires et de discuter sur les dashboards. Il convient aussi bien aux exécutifs, comme assistant personnel pour la prise de décision, qu’aux commerciaux, comme support de vente sur tablette.
La page d’accueil de votre Data-story Toucan Toco – chaque tuile mène à un dashboard
Reeport : pour connaître enfin l’impact de vos reportings
Également français, Reeport ressemble à beaucoup d’égards à son concurrent Toucan Toco, par son âge, sa présence dans de nombreux grands groupes, et son positionnement sur la démocratisation de la donnée. Leur positionnement : améliorer l’efficacité du reporting.
Il permet d’une part d'automatiser l'export de vos rapports dans les formats les plus utilisés au sein de votre organisation (PPT, XLS, PDF, CSV et emails). Il propose également le monitoring de vos dashboards : suivre et analyser leur utilisation, de la même manière que via les web analytics. Fini les reportings envoyés tels une bouteille à la mer, avec Reeport vous mesurez l’intérêt qu’ils suscitent et vous pouvez les améliorer en conséquence.
Les dashboards de Reeport sur vos devices mobiles
Quatre étapes pour définir la solution adaptée et comparer les offres
1. Définir les usages cibles
Avant de comparer les outils, une analyse préalable a permis de cerner les différents périmètres d’utilisation envisagée et les critères associés.
La DataViz peut adresser différentes populations : du top management aux clients finaux. L’objectif de ces populations peut être d’avoir une simple information de tendance ou d’être en mesure de faire leur propre analyse exploratoire.
Deux catégories d’utilisateurs sont d’ailleurs définies par les éditeurs de ces solutions : le consommateur de Dashboard et leur créateur. Le profil et les compétences a priori de ces deux profils, ainsi que leur nombre, sont des critères clés de choix.
Afin d’être parfaitement en phase avec ses équipes, des entretiens utilisateurs internes peuvent être menées afin de qualifier plus finement les besoins.
2. Définir les contraintes techniques
Une fois, les usages-cibles clairement définis, il faut passer aux contraintes techniques potentielles : hébergement, sécurité, connecteurs qui peuvent s’avérer bloquants pour certaines solutions.
3. Estimer le coût complet
L’estimation du coût complet nécessite une spécification détaillée du besoin et de l’architecture technique envisagée et souvent une interrogation directe des éditeurs qui ont rarement un affichage clair de leur tarif public.
Et même dans le cas d’un devis, il faudra rajouter les coûts de formation pour les uns, les coûts d’installation et d’hébergement pour les autres …
4. Définir un planning de mise en place
Enfin, comme dans toute l’implémentation d’outil, un planning est nécessaire afin que le projet aboutisse vraiment. Selon les besoins et la taille de l’entreprise, il faudra entre 1 et 3 semaines pour mettre en place un outil de data visualisation.
Plus le délai sera court (ce qui signifie une mise en œuvre simple et rapide), plus l’outil aura de chance d’être adopté en interne.
Pour aller plus loin : un article de Martin Heller « 10 BI tools for data visualization », ou sa version en français « 10 outils dataviz pour surveiller et mieux comprendre ses données »
[1] https://www.gartner.com/en/documents/3900992
