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30 cas concret d’infovis

L’EBG (Electronic Business Group) et l’éditeur de solutions décisionnelles SAS ont récemment publié un livre blanc de 150 pages intitulé “Dataviz, 30 cas concrets pour comprendre la data visualization”. 

Le livre, écrit par Jérome Delacroix, est construit sur la base de témoignages croisés de pas moins de 38 contributeurs issus de grandes entreprises (L’Oréal, SFR, Ubisoft, Orange, SNCF…), d’agences ou de sociétés de conseil. 

Les témoignages portent sur la définition de la data visualization, les bénéfices attendus (compréhension, communication, décision, motivation, innovation), les caractéristiques des projets dataviz et enfin les perspectives. 

L’intérêt principal de ce livre blanc est l’illustration concrète des notions abordées avec des projets opérationnels réels et de notre temps. A ce titre, il s’agit là d’un témoignage rare et précieux sur la maturité des acteurs en matière d’infodesign. 

Sur ce plan, le bilan est équilibré entre un champ dynamique en pleine effervescence et les progrès qu’il reste à accomplir. 

A titre d’illustration, les exemples de tableaux de bord présentés sont à la fois représentatifs d’initiatives concrètes et des limites des choix de représentation sous la forme d’histogrammes (empilés ou non) ou de jauges difficilement lisibles et exploitables, même avec l’interactivité inhérente à ce type réalisation. Dans le même esprit, le radar concurrence d’Ubisoft serait sûrement plus lisible si les cinq marques représentées n’étaient pas superposées. Une représentation sous forme de plusieurs radars (ou d’histogrammes) selon le principe du “small multiple” permettrait probablement une meilleur lecture. A l’inverse, certaines initiatives, tel que le tableau de bord de la présence sociale d’une marque L’Oréal sur Internet apparaît à la fois simple dans sa réalisation et efficace en tant qu’outil de reporting et de communication. Dans la catégorie des experiences convaincantes et cette fois-ci au niveau de l’exploration des données, l’interface de détection des erreurs de catégorisation des requêtes dans les PagesJaunes est pariculièrement convaincante. Un panorama contrasté donc et qui mérite de s’y arrêter un instant. 

infografx:

Which birth dates are more common

infografx:

Indian land

brianlucid:

A collection of classic and foundational research papers on the subject of information visualization. From Enrico Bertini’s blog “Fell in Love with Data”.

barneycouch:

A first attempt at data visualisation with Illustrator. I’ve been sitting on this for a while so it feels good to release it.

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