. Trefiswhat's driving the stockest une solution d'analyse financière qui permet de comprendre l'impact des produits des sociétés cotées sur la valeur de son action. Concrètement, l'outil répond à des questions du type : Quel % représente la Business Intelligence dans la valeur de l'action SAP ?
. Les résultats des analyses sous Trefis sont proposés en utilisant le composant graphique 'Sankey Diagram' (diagramme de flux). Ce type de visuel permet d'analyser la composition d'un ensemble à la manière d'un pie chart, l'épaisseur du flux variant en fonction du poids des éléments le constituant.
“Sankey Diagrams are attention grabbing flowcharts that help in quick visualisation of the distribution and losses of material and energy in a process. The width of the lines used in drawing the flowchart is proportional to the quantum of material or energy.”
. Le sankey diagram est très efficace en terme de communication visuelle (beaucoup plus puissant qu'un pie chart), celui proposé par l'outil Trefis constitue un bon exemple des qualités de restitution de ce composant.
. A l'origine le sankey diagram vient du monde de l'ingénierie, on le retrouve aujourd'hui dans les mondes de l'infographie, du data journalism et de la data visualization.
. A ce jour, il est regrettable qu'aucun outil de Business Intelligence ne propose ce composant dans sa bibliothèque graphique.
. Il existe cependant des solutions spécifiques, le blog sankey-diagrams.com fournit une liste exhaustive d'outils permettant de générer un sankey diagram.
. Le dernier post du site Information Is Beautiful - What are the Wall St Protestors So Angry About? - propose un visuel sur les inégalités de revenus de 135 pays. La donnée utilisée est le coefficient de GINI qui correspond à une mesure statistique de la distribution des revenus au sein d'un pays.
. Ci dessous un aperçu du visuel créé par l'équipe de David Mc Candless:
. La liste continue - x 135 pays - ainsi jusqu'à la Namibie qui détient le triste record du pays où les inégalités de revenus sont les plus élevées (Gini = 70,7).
. Le visuel liste donc les données brutes (Pays + Coeff GINI) sans prendre en compte aucun contexte (Géographie, % de développement, etc.), un jeu de couleur est utilisé pour appliquer un système de tranche et la barre verticale croit en fonction de la valeur du coefficient de GINI. Au final, le visuel est un exercice purement esthétique, dommage ...
. En ajoutant simplement une dimension aux données présentées - zone géographique - et en utilisant une autre forme de représentation graphique, le visuel gagnerait en lisibilité et en capacités d'analyse versus la distribution des inégalités de revenus.
. A titre d'illustration, la visualisation intéractive ci-dessous affiche le coefficient de GINI par pays et zone géographique (créé avec Tableau Public).
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. Des universitaires d'Harvard et du MIT ont collaboré sur un projet de création d'Altlas économique : The Atlas of Economic Complexity: Mapping Paths to Prosperity.
. Le résultat: Un document PDF de 360 pages - très visuel - et un outil d'analyse intéractif disponibles sur le site du projet atlas.media.mit.edu.
. La 1er partie de l'Atlas What, WhY aND hoW? présente le scope de l'étude, les méthodes de mesure utilisées et la liste des pays analysés (x128). Le document contient de nombreux éléments visuels issus de la data visualization (Diagramme en réseau, TreeMap)
. La seconde partie établit un classement des pays en fonction de 5 indicateurs (Index de complexité économique, Historique / Prévision de croissance du PIB ...), la dernière permet de visualiser les tableaux de bord économiques des pays inclus dans l'étude.
. La conclusion des auteurs:
'A map does not tell people where to go, but it does help them determine their destination and chart their journey towards it.
A map empowers by describing opportunities that would not be obvious in the absence of it.If the secret to development is the accumulation of productive knowledge, at a societal rather than individual level, then the process necessarily requires the involvement of many explorers, not just a few planners.
This is why the maps we provide in this Atlas are intended for everyone to use.'
. Topsy - Real time search for the social web - est un moteur de recherche dédié au réseau social Twitter. Topsy indexe et classe les résultats de recherche sur la base des conversations les plus influentes parmi les millions de tweets (150) rédigés quotidiennement.
. Depuis peu le site met à disposition un outil analytique - Topsy Analytics - qui permet de comparer le volume de tweets générés en fonction de 3 variables au maximum (noms de domaine ou utilisateurs ou mots clés). Les analyses peuvent être réalisées pour un jour, une semaine ou sur un mois.
. La visualisation est intéractive, elle affiche les tweets les plus influents pour une journée donnée et redirige vers l'ensemble de toutes les conversations publiées pour la journée sélectionnée. Un tableau affichant les liens les plus populaires pour les thèmes analysés est également généré.
. Ci dessous un exemple d'analyse réalisée avec l'outil. Les paramètres en entrés sont les mots clés business intelligence et data visualization, la période d'analyse est le mois de juin - si Twitter est dans votre scope business (marketing - social crm), Topsy Analytics est un 'must have' -
. La conception d'applications analytiques dans l'écosystème de la datavisualization implique la connaissance des processus cognitifs relatifs à l'acquisition de l'information.
. Un des défis actuels pour tous concepteurs d'applications analytiques est bien le visual design, autrement dit, la réponse à la question suivante : Comment organiser et présenter les informations business efficacement afin que celles ci soient rapidement assimilées par les décideurs et facilitent leur prise de décision ?
. Ces processus font références aux mécanismes de perception visuelle et de prise de décision qui se doivent aujourd'hui d'être connus et appliqués par les 'data designers' pour que leurs travaux génèrent une réelle valeur ajoutée pour les consommateurs d'applications analytiques.
' Figure 8 : Organizations expect that the ability to visualize data differently will be the most valuable technique in two years. other techniques and activities that are currently delivering the most value today will still be done, but will be of less value '
. Les créateurs de Juice Analytics ont développé deux visualisations qui permettent aux détenteurs d'un compte google analytics de visualiser les données de traffic et de contenu de leur site.
. Le treemap permet de visualiser quelles sont les pages consultées et l'origine des visiteurs. Une barre verticale permet d'analyser pour une journée donnée le nombre de consultation unique pour chaque page vue sur votre site. La visualisation aurait gagné en pertinence si il avait été possible de sélectionner une période d'analyse et ne pas se limiter à une analyse quotidienne.
. Le word tree permet de visualiser les mots clés / phrases qui génèrent du traffic sur votre site ainsi que leurs performances respectives.
. Ci dessous le treemap du blog pour la journée du 9 mai et le key word tree pour le mot Tableau.
. Eidosearch ou la démonstration de la puissance analytique des time series. Eidosearch est un outil analytique qui se base sur les corrélations entre des séries temporelles de données.Une démonstration de l'outil ci dessous :
. Hello, on avait déja présenté les caractéristiques du Treemap et fourni des liens vers les sites qui l'ont mis en oeuvre de façon effective (voir post Treemap).
. Parmi cette liste, ajoutons la visualisation créée récemment par le New York Times et publiée sur leur site : Obama’s 2012 Budget Proposal
. La visualisation s'intèresse au Budget US pour l'année 2012. Le treemap remplit pleinement sa fonction d'outil d'analyse intéractif. Il permet de visualiser en un instant l'ensemble des postes de dépenses du Budget Americain, les plus gros consommateurs de $$$, d'identifier l'augmentation ou la diminution du budget alloué vs. 2010, de zoomer sur une section donnée etc.
. C'est dans ce genre de contexte - importante quantité d'informations à présenter - et de mise en oeuvre - réussie tout simplement - que ce composant analytique révèle tous ses atouts et son efficacité en termes d'analyse visuelle intéractive.
. Le treemap est un concept / visualisation créé par Ben Shneiderman en 1991 (Professeur de l’université du Maryland), un des pionniers du domaine de la visualisation de l’information.
. Cette visualisation a été conçue pour permettre l’affichage et l’analyse d’une quantité très importante de données au sein d’un espace limité (votre écran), tout en gardant un niveau de lisibilité performant.
L’écran est divisé en régions, chaque région étant ensuite divisé en zones (les zones représentant un niveau d'une hiérarchie).
Elle peut aussi constituer une clé d’accès à des informations plus détaillées (Drill down).
Les exemples les plus connus - et les plus réussis - dans la mise en œuvre d’un Treemap sont la visualisation de SmartMoney MarketMap (outil lancé depuis 1998) qui permet d’analyser en un coup d’œil et quasiment en temps réel les données du marché financier de plus de 500 entreprises (Gain / Perte) ET la visualisation NewsMap, créée par Marcos Weskamp, qui permet de visualiser en temps réel l’ensemble des news collectées et agrégées par le moteur Google News (5 000 sources EN, 500 FR, etc.). Les nouvelles valorisées dans la visualisation sont thématisées et hiérarchisées en fonction de la variable « Nb de publication de l'information ».
. Coté software, le treemap est une visualisation qui est disponible dans de nombreuses solutions de visualisation d’information et de Business Intelligence … Devant l’offre pléthorique de d’outils il sera difficile de faire le bon choix (à l’exception des pure players, Panopticon, The Hive group), dans tous les cas la mise en œuvre réussie de cette visualisation passe une réflexion amont nécessaire et par l’application de best practices sur la phase de conception (étapes qui paraissent triviales mais au combien négligées chez de nombreux clients)
