Quentin poiraud clic data-measurecamp

1. Quelle est la différence entre un bon et un
mauvais dashboard?
Ou les erreurs à ne pas commettre dans la dataviz.

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Qui sommes nous?
• Start up:
“Nous pensons que les outils de BI
actuels sont trop complexes et statiques.
Chaque entreprise devrait être en
mesure de tirer le meilleur parti de ses
données, simplement.”
• Bureau en France et aux US
• > 15000 utilisateurs partout
dans le monde

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Les dashboards et la
visualisation des données.
Le top 10 des trucs &
astuces pour éviter le pire!
Ou
Vous ne croirez jamais ce
que Kanye a fait sur son
tableau de bord!

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T.M.I.
• Trop d’informations
• Certaines informations
sont très difficilement
lisibles sur le graphe.
• Certaines tranches sont
représentées par des
flèches.

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La 3D
• La 3D n’est pas forcement
la panacée! Elle rend les
indicateurs difficiles à
interpréter.
• L’utilisation du même
schéma de couleur laisse
penser qu’il y a un lien
entre les deux éléments du
tableaux de bord mais cela
n’est pas le cas.

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Pie What?
• FACT, la représentation
n’est pas du tout en
rapport avec les chiffres.

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Le Fluo, c’était cool
dans les 80’s

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Open Bar Chart
• Il est très difficile de faire
des comparaisons entre
les différents pays.
• La carte n’apporte rien, on
doit se focaliser sur les
barres et leurs titres pour
comprendre l’information.

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Open Bar Chart 2
• La taille des barres n’est pas
proportionnelle aux chiffres qu’elles
représentent.

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On fait dire ce qu’on
veut aux chiffres
• Juxtaposition de deux
charts qui ne sont pas à la
même échelle.
• L’interprétation de la
donnée est faussée.

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Donkey Kong
• Réaliser une visualisation
originale n’est pas
forcement la meilleure
façon de représenter
l’information.
• Quelle est la relation entre
l’échelle et les chiffres
présentés?

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Alors, c’est quoi un bon dashboard?
• C’est celui qui permet de comprendre
l’information en un coup d’œil, et permet
ensuite d’explorer les données en détails si
nécessaire.
• Il rapporte une situation la plus proche de la
réalité possible. (mises à jour fréquentes)
• K.I.S.S. it, Keep It Simple (but) SMART.

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Qualités d’un bon tableau de bord
• Régularité : Selon la fréquence de mise à jour des données, la
consultation des indicateurs peut varier de quotidien à trimestriel.
• Automatisme : On parle ici du travail en collaboration avec tous
les acteurs de l’entreprise. Cela renvoie à l’automatisation de la
remonté d’informations et à l’automatisation de la saisie
d’informations.
• Historique : Retracer l’historique de l’activité de la société pour
comparer les périodes entre elles (mois, trimestres, années…),
voir les progressions qui ont été réalisées, mais aussi de pouvoir
identifier rapidement ce qui est à améliorer.
• Accessible : Le tableau de bord doit pouvoir être accessible le
plus facilement possible et par le plus grand nombre.

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Quid de la création d’indicateurs?
 SPECIFIC: “Augmenter nos ventes du produit X par 10% sur le marché Y” plutôt que “augmenter nos ventes”
 MEASURABLE: “Notre évènement doit rassembler 10,000 visiteurs” plutôt que “Il nous faut le plus de monde
possible”
 ATTAINABLE: Ne découragez pas vos équipes ni vous mêmes en mettant en place des objectifs que vous
savez non-atteignables
 RELEVANT: Si votre équipe de développement a pour but de sortir une nouvelle version d’un produit au
début de l’année, vous voulez mettre en place un objectif pour mesurer les ventes spécifiques à cette
nouvelle version
 TIME-BOUND: Soyez clair sur vos deadlines, forcez-vous à mettre des dates. Evitez les “bientôt” ou “le plus
tôt possible”
Get S.M.A.R.T goals !

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Les Nouvelles Technos
& Les Dashboards
• Aujourd’hui les applications qui permettent de
réaliser des dashboards / rapports évoluent et
bénéficient des nouvelles technologies.
• Ils permettent de créer du contenu dynamique
qui rapporte l’information en temps réel et dont
le canevas est entièrement paramétrable.
• Dans cet exemple sur l’évolution du cours du
BitCoin, le dernier élément est interactif.
• Les rapports évoluent et deviennent des
éléments d’exploration et de manipulation de la
donnée.

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Product Analysis – Exemple

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Customer Management – Exemple

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