Visualisation de données: notre cerveau a besoin de moins de 250 millisecondes pour saisir, comprendre et répondre à une information sous forme visuelle. À l’inverse, comparer plusieurs tableaux de données brutes, exige un effort d’abstraction et de mémoire qui n’est plus atteignable à partir d’un certain volume de données.
Une data visualisation de qualité donne aux managers le moyen de manipuler de larges volumes de données pour faire émerger des tendances. Grâce à des outils de comparaison et de croisement dynamiques, les managers font apparaître des informations insoupçonnées, qui ne peuvent se révéler qu’avec une analyse massive des données.
Avec les instruments de Data Visualisation, Netflix obtient des données déjà comparées, triées et mises en perspectives. Il n’y a plus qu’à se concentrer sur la prise de décision.
Exemple d’une visualisation de donnée chez Netflix :
Cette visualisation offre une vue en temps réel des connexions aux États-Unis sur la plateforme Netflix. La dataviz met en évidence des indicateurs de performances avec une vue cartographique en écran principal. À droite de l’écran, nous regardons un suivi des incidents, complété par des indicateurs de performance dans le temps, comme le nombre d’appels clients et la latence.
L’écran est dynamique et personnalisable par chaque utilisateur. Il permet d’avoir une compréhension en temps réel des incidents par rapport aux connexions. Avant cet écran, l’évaluation de ces métriques devait être laborieuse. Les données proviennent de plusieurs supports et sont difficiles d’accès pour un employé lambda. Cette data visualisation permet de monitorer son activité chaque jour et de faire des présentations simples et pertinentes aux différents acteurs. C’est ce que Netflix appelle la visibilité opérationnelle.
L’importance de la visualisation de données chez Netflix
Une des prochaines évolutions de l’outil mettra en valeur des récurrences à partir des données. Les données seront actualisées en temps réel et offriront une vision optimale du marché. L’objectif, faire émerger des anomalies ou des tendances afin d’aider les décisionnaires, rapporte le blog tech de Netflix.
Cette même logique s’applique à la création de séries. Par exemple House of cards. La série phare de Netflix, a été créée en se basant sur l’analyse des données des abonnés.
Créer des séries à partir des goûts des consommateurs
Les data analyst ont analysé l’audience de la série originale anglaise. Ils ont découvert que cette même audience était fan de l’acteur Kevin Spacey et des films du réalisateur David Fincher, suite à l’analyse des intérêts des abonnés.
Cette stratégie permet à Netflix de créer des séries à succès en chaine. L’entreprise renouvèle plus de 80 % de ses saisons. La moyenne de l’industrie est de 25%. L’analyse de données offre un avantage concurrentiel évident. Elle permet de comprendre les besoins des consommateurs et de fournir une offre ciblée.
À ce propos, Netflix a réalisé 10 bandes-annonces différentes pour la série House of Cards. Chacune ciblée en fonction des audiences. Les fans de Kevin Spacey ont donc regardé une bande-annonce le mettant en valeur. Tandis que les fans de séries aux protagonistes féminins ont vu une bande-annonce centrée sur les personnages féminins de la série.
Unifier la compréhension de la donnée
La Data Visualization est la solution mise en place par des entreprises comme Netflix, Twitter, ou Amazon pour valoriser leurs données.
Netflix doit sa croissance à son utilisation stratégique des données récoltées. Grâce à ses 75 millions d’abonnés, l’entreprise dispose d’une quantité phénoménale d’informations sur ses utilisateurs. Cette stratégie de gestion du Big Data offre une nouvelle approche du reporting et de la création de séries.
Par ailleurs, la visualisation de données unifie le discours. Les jeux de données brutes créent de l’ambiguïté, tous les lecteurs peuvent tirer leurs propres conclusions.
La visualisation de données annule cet effet et rend les données faciles à partager et accessibles. Netflix utilise les outils de dataviz pour atteindre des objectifs de communication, de reporting et de production. Les managers disposent de leurs données en temps réel. Ils suivent l’activité de l’entreprise tout en bénéficiant d’analyses prédictives, leur permettant de prendre des décisions plus informées.
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