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Quels outils pour le Data Reporting ?

Evelina est Data Designeuse. En quelques mots, son travail consiste à communiquer la donnée de façon visuelle, claire, efficace et accessible à tous. Elle a travaillé pour Warner Bros et IziWork, et est aujourd’hui freelance pour Data4Change.

Le data reporting, c’est la clef pour suivre et piloter son activité. Cela permet d’agréger des données venues de différentes sources pour avoir une vue d’ensemble graphique de sa data.

On peut classer les outils de data reporting dans 3 catégories principales. Les outils qui permettent uniquement de voir les données, ceux qui permettent d’avoir accès à la construction derrière et ceux qui permettent de pousser le design.

Les dashboards classiques

Dans la première catégorie Evelina met les tableaux et les outils (comme Data Studio) qui permettent de faire des dashboards efficaces et automatisés. Ils nécessitent cependant d’avoir des experts pour les construire et les paramétrer (data analysts etc). L’utilisateur qui va voir ces dashboards ne va pas forcément comprendre ce qu’il y a derrière. Il va utiliser les filtres, mais n’ira pas dans le code.

Les dashboards donnant accès aux calculs

La différence avec les outils de la deuxième catégorie, comme Looker par exemple, c’est que cet outil va recouvrir toutes les fonctionnalités citées précédemment, mais permet en revanche aux autres utilisateurs de voir la construction derrière. A chaque fois que quelqu’un crée une modélisation de données, les autres utilisateurs peuvent non seulement voir le résultat mais aussi prendre le calcul et le modifier.

Les outils design

La troisième catégorie contient des outils moins connus dans les entreprises. Ce sont des outils un peu plus design, mais disponibles en Open Source. Ce sont des outils comme Flourish, Datawrapper… qui permettent de télécharger le visuel de sa dataviz et même de le modifier pour ajouter des commentaires, des annotations, mettre de la couleur… Ça prend plus de temps puisque ce ne sont pas des visuels qui se mettront à jour automatiquement mais ça peut être utile et efficace pour des présentations auprès des investisseurs par exemple. Ce ne sont pas des applications pour tous les jours mais plutôt pour être professionnel et esthétique.

Quels outils pour quelle typologie d’utilisateurs ?

Il y a des outils qui sont très faciles d’accès, comme Data Studio ou Excel.

Pour les utilisateurs un peu plus expérimentés il y aurait Power BI et Tableau par exemple. 

Pour ce qui est de Looker ça dépend vraiment de l’utilisation que l’on souhaite en faire. Si l’on a des Data Analysts, des BI Analysts dans l’entreprise, ils vont s’occuper de la partie SQL et l’utilisateur final, en tant que lecteur, pourra juste utiliser la fonctionnalité drag&drop sans rentrer dans le code. Même si Looker est très puissant, selon Evelina, la première fois que les gens non-data l’utilisent ils sont submergés. Il leur faut quelques semaines pour maîtriser et comprendre la puissance de l’outil.

Les outils préférés d’Evelina

Evelina choisit ses outils en fonction du projet. Si c’est un projet entreprise/dashboard, elle utilise Tableau, notamment parce-qu’on peut customiser ses choix visuels beaucoup plus facilement qu’avec Power BI ou Looker. Si c’est pour un projet plus statique, elle privilégie Flourish qui permet de télécharger en .svg, pour importer dans Illustrator ou Figma et ajuster le design. Et si jamais la tâche est beaucoup plus complexe à faire, il y a aussi l’option de coder. On peut le faire avec Python, même si c’est laborieux, ou avec JavaScript.

Ce micro-learning s’appuie sur un échange entre Evelina Judeikytė, Data Designeuse chez Data4Change et Guillaume Coulomb, Co-founder d’On train. Retrouvez l’intégralité de cette discussion dans le podcast dédié !

Evelina Judeikytė
Data Designeuse @Data4Change

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