Reporting : comment choisir le bon graphique pour ses données

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Nous traitons des données tous les jours au travail. Nous devons être capable de comprendre des données de performance sur le trafic d’un site web, des données de performances commerciales, en passant par la gestion des employés. Chacun de vous tente d’en extraire de l’information. Mais il est difficile de choisir le bon graphique pour la bonne donnée : celui qui vous permettra d’illustrer du mieux possible vos indicateurs.

 

 

 

Avant toute chose, une petite définition du reporting. Le terme « Reporting » désigne une famille d’outils de Business intelligence destinés à assurer la réalisation, la publication et la diffusion de rapports d’activité selon un format prédéterminé.

Avec le temps, les grands groupes ont acquis autant de données qu’il y’a de morts dans les films de Q.Tarantino. Une montagne pour ainsi dire. Ceci est dû à l’héritage des dix dernières années d’investissement en collecte de données : La ruée vers le Big Data.

L’enjeu aujourd’hui est d’être capable d’utiliser ces données à disposition. Or, nous ne savons ni en extraire des informations ni les rendre actionnables.

En bref, le reporting est inexistant ou embryonnaire dans la majorité des organisations. Cela tient au fait que, jusqu’à maintenant, les outils de business intelligence ne s’adressaient qu’à des utilisateurs experts en traitement de données. Par ailleurs peu de formations existent sur les sujets de la restitution des données. Les opérationnels sont souvent livrés à eux même.

C’est ici que cet article sur la visualisation de données prend tout son sens. Savoir bien représenter des informations, c’est offrir la possibilité à son équipe de comprendre des sujets complexes en un coup d’oeil. Que cela soit à des fins de pilotage de la performance, de communication ou de présentation. Cette approche permet de démocratiser l’accès à la donnée à l’ensemble des membres d’une organisation. Experts, décisionnaires, opérationnels ou autres responsables photocopieuse.

Qu’importe l’outil que vous utilisez pour représenter vos données, nous voulons vous partager notre expérience et expertise sur ce sujet. Dans cet article, nous répondrons aux deux questions suivantes :

Qu’est-ce qu’un bon reporting ?

Quels sont les meilleurs graphiques pour représenter vos données ?

Comment construire un reporting pertinent ?

Choisir le type de graphique à utiliser pour représenter ses données en entreprise n’est pas une science infuse, et ne comptez pas sur Jammy Gourmand pour vous aider sur ce sujet, même les plus grands puits de science ont leur limite.  Choisir une mauvaise visualisation peut entraîner la confusion de l’audience ou mener à des erreurs d’interprétation des données.

 

Le reporting, c'est pas sorcier
Le reporting, c’est pas sorcier

Voici 5 étapes que vous devez avoir en tête lorsque vous construisez vos graphiques :

Etape 1 : Hiérarchisez vos indicateurs

Votre reporting doit être clair lors de sa lecture. L’exhaustivité est votre premier ennemi. Trop souvent, le manque de définition des besoins nous pousse à créer des graphiques avec l’ensemble des données mises à notre disposition. Résultat : nuage de points illisible, et reporting aussi peu pertinent qu’une intervention de Franck Ribéry en conférence de presse.

Le lecteur sera ainsi perdu perdu face à ces graphiques trop compliqués, et se retrouvera dans l’obligation de faire une des informations à retenir. Vous n’êtes donc pas certain de communiquer le bon message.

Définissez votre audience, ses besoins et sélectionnez les indicateurs les plus importants. Une fois le périmètre définit, tenez-y vous ! Toutes autres idées sortant de ce périmètre doivent être adressées dans un nouveau reporting, par exemple.

Etape 2 : Schématisez et testez vos graphiques

Lors de cette seconde étape, n’investissez pas vos efforts dans le rendu. Faites des schémas sur papier avec les vrais indicateurs. Parlez avec votre audience, et définissez avec eux les améliorations à faire et l’utilité des graphiques que vous êtes en train de construire.

Itérez plusieurs fois jusqu’à ce que votre reporting soit pertinent. Gardez en tête que pour réaliser un bon tableau de bord, une règle prime : un graphique = un message.

Etape 3 : Intégrer vos données

C’est le moment d’intégrer les volumes de données suites aux graphiques et message que vous avez défini. Vous pouvez avoir des surprises ou des questionnements sur le rendu. Reprenez votre processus de retours auprès de vos collaborateurs.

Etape 4 :  Racontez une histoire

Souvenez-vous, un graphique = un message. La visualisation de données ne doit pas s’arrêter aux courbes et aux barres. Ce qu’on appelle le data storytelling, c’est la capacité de raconter une histoire avec les données afin d’en simplifier la compréhension.

Cela passe par une contextualisation poussée : des commentaires, une légende, des couleurs adaptées, un glossaire …
Offrez toutes les chances à votre interlocuteurs de bien comprendre les informations que vous souhaitez partager. Got it ?

Etape 5 :  Un bon reporting est actionnable

Que ce soit pour le pilotage de la performance commerciale ou de la communication financière, la présentation des indicateurs de performance de votre département doit amener à prendre des actions.

Imaginons le cas où le département commercial n’a pas atteint ses objectifs. Comment les aider ? Quelles étaient les performances à n-1 ? Est-ce un problème de saisonnalité ou de sous-performance dû à l’absence d’un des commerciaux ? Recoupez les données et offrez-leur des points d’actions.

Reporting: Cas d’usages

1. Comment montrer une relation entre plusieurs données ?

 

Bubble chart

Objectif : Permet de mettre en relation 3 indicateurs afin d’illustrer des corrélations. Parfait pour comparer des ensembles complexes.
Application :  Les graphiques à bulles sont généralement utilisés pour comparer et montrer les relations entre des labels et des catégories, par l’utilisation du positionnement et des proportions. Le bubble chart peut être utilisé pour analyser des modèles / corrélations.

Trop de bulles peuvent rendre le graphique difficile à lire. Ce graphique a donc une capacité en volume de données limitée. Cela peut être pallié par l’interactivité : cliquer sur des bulles permet de faire apparaître des informations cachées, pour aller dans plus de détails.

Ex : ici Bubble Chart des relations entre les différentes maisons de Game Of Thrones. En cliquant sur les bulles, on pourrait découvrir des informations précises sur les actions effectuées par les différents protagonistes des familles, et leur impact sur les relations entre elles. Data viz is comin’.

Game of graphs
Game of graphs

 

Force directed graph

Objectif : Ce graphique est idéal pour analyser des réseaux ou des liens entre plusieurs entités.
Application : Souvent complexe à mettre en place, ce graphique est unique en son genre. Il permet d’identifier des liens entre canaux, en termes de volume ou de flux, et permet des comparaisons deux à deux.

Force-Directed-Graph

 

Bar and line chart

Objectif : Permet de corréler un volume et une variation
Application : La superposition d’un bar chart et d’un line chart est idéale pour corréler un volume et une variation.

Le graphique en courbes révèle les tendances ou le progrès à travers le temps et peut être utilisé pour montrer différentes catégories de données. Vous pouvez l’utiliser pour exposer un ensemble de données continues.

Ce graphique est pertinent dès que vous souhaitez montrer deux métriques qui ont des échelles de valeur très différentes : 3% et 3 000 k€. Par exemple, vous pouvez utiliser ce combo de graphs pour évaluer votre consommation énergétique à travers le temps, tout en évaluant son évolution.

bar-line-chart

 

Scorecard

Objectif : Ce graphique offre la possibilité d’illustrer des dizaines d’indicateurs n’ayant pas (ou peu) de rapports direct entre eux.
Application: La théorie veut que ce graphique soit utilisé en dernier recours. Pour les puristes de la dataviz, c’est une visualisation de données qui n’apporte pas de vrai valeur en terme de lecture.
Utilisez ce graphique afin de présenter des données de différentes valeurs et unités.

Exemple le plus connu d’un Scorecard Graph ? Le classement hebdomadaire de la Ligue 1, un scorecard avec un label correspondant à chaque équipe, et plusieurs KPI’s correspondant aux points glanés, matchs gagnés, buts marqués, etc..

Ligue 1 Score Card

Un Score Card qui n’est évidemment plus d’actualité (Toulouse devant Lyon ? Vous y croyez ?)

(Voilà, vous pourrez maintenant “briller” dans vos soirées foot en demandant naïvement : “Quel est le scorecard après la 5ème journée ?”  tout en sirotant votre kro tiède. Pas de quoi.)

2. Comment comparer ses données ?

Barchart

barchart | Toucan Toco | dashboard

Objectif : Comparaison classique de volume ou de flux. La dimension peut aussi être temporelle.
Application : Utilisez plusieurs indicateurs dans un même groupe afin de comparer vos données. Restez simple, ne comparez pas plus de 3 indicateurs à la fois.

Lien de l’exemple de Bar Chart interactif 

Le lien parle de lui-même, les stats sont criantes…

Horizontal Barchart

Horizontal barchart | Toucan Toco | tableau de bord

Objectif : Cette visualisation de données permet de comparer des entités entre elles, comme la performance d’une entreprise par rapport à son concurrent.

Application : Un histogramme horizontal peut être utilisé lorsque qu’il y a plus de 10 labels à comparer. Ce type de visualisation peut comparer jusqu’à 3 types de données différentes.

Exemple de chart horizontal très parlant

 

Centered average leaderboard

centered average leaderboard | Toucan Toco | visualisation de données

Objectif : Idéal pour comparer des indicateurs en volume ou des flux par entité en fonction d’une moyenne.
Application : Utilisez la moyenne de référence afin de représenter des données de performance. Comparez la performance de plusieurs entités ou individus par rapport à un objectif.

Ce genre de graph est souvent utilisé pour étudier une répartition (genre/âge/catégorie socio professionnelle).

Notre cocotte l’illustre bien dans cet exemple 


Slopegraph

Slopegraph | Toucan Toco | dataviz

Objectif : Montre la tendance d’une variation entre une date t et t+1 par entité.
Application : Analyse l’évolution entre deux situations. Plus vos barres sont entremêlées plus le classement de départ a été bouleversé.
Ce type de visualisation est utilisé pour le traçage de données variées. Ce graphique est idéal pour comparer de nombreuses variables et voir les relations entre elles. Par exemple, si vous deviez comparer la performance d’un éventail de produits sur deux années.

Lien de l’exemple interactif Toucan Cocotte


Dans l’exemple donné par notre cocotte, on étudie l’évolution du pourcentage des femmes qui jouent aux jeux vidéos sur 4 ans. Une statistique discutable quand on sait qu’on considère Candy Crush et Angry Birds comme des jeux vidéos. Good ol’ days are gone my friends, good ol’ days are gone…

 

Bullet Chart

Bulletchart | Toucan Toco | reporting

Objectif : Le bullet chart c’est le graphique de comparaison aux objectifs.

Application: Utilisez la barre jaune pour l’objectif, et la barre horizontale pour les performances en cours.

Lien interactif de l’exemple

Ce graphique révèle la progression de l’indicateur vers un but. Il vous permet de comparer cette mesure à une autre, et fournit un contexte sous la forme de taux ou de performance.
Très pertinent dans le cadre de définition d’objectif dans une équipe sales/marketin. Ou pour des objectifs personnels comme le nombre de dates Tinder accumulés sur un mois VS le nombre attendu. Oh yes we went there.

Heatmap

Heatmap | Toucan Toco | Tableau de bord

Objectif : Obtenir une vue globale sur la combinaison de plusieurs indicateurs et entités. Idéal pour recouper des données transverses.

Application: Une Heatmap visualise les données grâce à des variations de coloration. Le graphique est utile pour croiser des données variées, en plaçant les variables dans les lignes et les colonnes et en colorant les cellules dans la table.

Les modèles de chaleur sont bons pour montrer la variation entre de multiples variables. Une heatmap permet de révéler tous les modèles, affichant si des variables sont similaires les unes aux autres et pour détecter si des corrélations existent entre elles.

Lien interactif de l’exemple

 

Cartographie

Objectif : Visualiser des indicateurs géographiquement.
Application: Parfait pour représenter des données de géolocalisation combinées à des données de performance.
La cartographie permet d’afficher des zones géographiques divisées, des régions colorées ou des plans de centres commerciaux, par rapport à une variable de données. Cela permet de visualiser des valeurs sur une zone géographique et afficher des variations ou des tendances.

Exemple avec une cartographie des artistes préférés de nos amis américains par état. Malgré la domination des MCs Jay-Z et Drake, la présence de nos frenchies Daft Punk est à noter, cocorico.

 

Daft Punk au top à l'ouest des USA, COCORICO

Daft Punk au top à l’ouest des USA, COCORICO

 

3. Comment montrer des données temporelles ?

Linechart

linechart | Toucan Toco | reporting

Objectif :  Cette visualisation est principalement utilisée pour des données temporelles.
Application : Les graphiques linéaires sont utilisés pour afficher une valeur quantitative sur un intervalle ou une durée continue.

Ce graphique est le plus souvent utilisé pour montrer des tendances et des relations. Les graphiques linéaires aident également à fournir une vision globale sur un intervalle donné, pour voir comment il s’est développé au cours de cette période. Limitez à 3 lignes pour garder une lecture facile.

Exemple criant avec l’évolution de la présence des femmes dans les différents métiers. On remarque que le seul métier en baisse constante depuis 1983 est l’IT.

“01000111 01101001 01110010 01101100 00100000 01110000 01101111 01110111 01100101 01110010″ (à déchiffrer soi-même)

Timeline

Timeline | Toucan Toco | Data storytelling

Objectif: A utiliser dans la représentation d’événement ou de fait marquants pour une organisation ou un individu.

Application : Représentez graphiquement la biographie d’un individu ou l’histoire d’une organisation. Sélectionnez les données les plus importantes afin de garder une visualisation claire et simple.

Deux mots : Girl Power. 

Stacked Barchart

Stacked barchart | Toucan Toco | exemple de graphique

Objectif : Découper le volume total d’une entité en plusieurs catégories.
Application : Ce graphique est utilisé pour comparer les catégories d’une entité entre elles. Il permet de remarquer facilement les points forts et les points faibles de chaque sous-ensemble et leurs impacts sur l’activité d’un département par exemple.

Lien de l’ex… oh et puis vous savez comment ça fonctionne maintenant

Waterfall

Waterfall | Toucan Toco | exemples de visualisation de données

Objectif : Communément appelé le Mario Chart à cause des briques en suspension, le Waterfall est idéal pour illustrer des flux.

 

Letse go !

Let's go !

 

Application : Plus sérieusement, le waterfall permet de comprendre le cumul de valeurs positives et négatives sur une période donnée.
Un graphique en cascade peut être utilisé pour montrer comment une valeur initiale est affectée par des valeurs intermédiaires, positives ou négatives, et aboutit à une valeur finale.

Il peut révéler la composition d’un résultat. Par exemple, il permet de mieux comprendre l’impact de différents magasins à la recette globale d’une entreprise dans la grande distribution.

Tree map

Treemap | Toucan Toco | graphiques animés

Objectif : Visualiser des hiérarchies ou des structures complexes.
Application : La Treemap est un moyen de visualiser un vaste répertoire de données et de variables, sans occuper trop d’espace sur l’écran.

Le tree map est une option plus compacte et plus efficace pour l’affichage des hiérarchies, et donne un aperçu rapide d’une structure. C’est également un moyen pertinent de comparaison entre différentes entités.

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Verbatims

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Objectif : Illustrez vos performances par des verbatims clients et explorez des données en format texte.
Application: Présente des commentaires par catégorie, ainsi qu’une représentation graphique de leur répartition.

 

 

 

Data storytelling : racontez une histoire grâce à votre reporting

1. Contextualiser

Un bon reporting n’est rien sans contexte. Ajoutez des commentaires, des sources, des unités, des légendes, des glossaires …

2. Enrichir votre contenu

Une image vaut mille mots. C’est avec cette logique que vous pouvez enrichir vos tableaux de bord avec du contenu vidéo ou des images. Cela permet d’accompagner et de contextualiser l’information que vous partagez à votre audience ou à votre équipe.
Avouez que vous n’auriez jamais compris le waterfall sans l’illustration Mario, avouez-le.

3. Valoriser les informations importantes

Une visualisation de données réussie met en valeur les éléments essentiels à retenir en valeur. Elle raconte une histoire et accompagne la transmission de l’information grâce à des éléments de couleur et de contexte. Valoriser les informations importantes, c’est permettre de les rendre actionnables et opérationnelles.

Vous l’aurez compris, construire un bon reporting ne revient pas à essayer de condenser le maximum d’informations techniques dans un support le plus court possible, mais bien de rendre ces informations compréhensibles au plus grand nombre.

Sélectionnez les informations les plus pertinentes et mettez-vous à la place de vos lecteurs.
Il faut que votre tableau de bord parle de lui-même. Si vous pouvez l’envoyer à vos équipes sans plus d’explications, c’est que vous avez réussi l’exercice !

 

Kilian Bazin, co-fondateur et directeur général de Toucan Toco.

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A PROPOS DE TOUCAN TOCO

La mission de Toucan Toco : faire acte de pédagogie pour transformer des données brutes complexes en des Dataviz et des histoires interactives.

 

 

Nos utilisateurs : Les métiers des directions Marketing, Production, Financières, Ressources Humaines ou Commerciales de grandes organisations.

De 4 associés à 115 collaborateurs en 6 ans, nous étions autofinancé jusqu'en 2019. Aujourd'hui, Toucan Toco compte plus de 140 clients grands comptes, pour 200 projets, parmi lesquels Renault, Total, Axa, BPCE, EDF, JCDecaux, Téréos, Psa, Marques Avenue, lvmh, Euler Hermes, Vinci, DCNS, BIC, sncf, seb, Moët Hennessy, La Banque Postale…

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