Visualisations Tableau Desktop, comment les améliorer ?
S’il y a une notion que j’aimerais transmettre dans cet article c’est le “bruit” autour de la donnée sur tableau desktop. Nous ne parlerons pas ici du bruit statistique qui est un tout autre débat mais du bruit visuel.
Nous définissons le bruit visuel comme tout ce qui pollue la transmission d’une information. Moins l’information est polluée par du bruit cognitif, plus elle sera compréhensible.
Des exemples de détails pouvant créer du bruit sont le nombre d’éléments affichés, le nombre de couleurs utilisées, la disposition des éléments que vous représentez. En réalité, le bruit est tout ce qui se met entre l’information et le cerveau de l’utilisateur.
A travers cet article, j’essaie donc d’attirer votre attention sur quatre points clefs améliorerons vos visualisations sur Tableau Desktop.
L’objectif, s’assurer que l’information que vous voulez transmettre arrive jusqu’à votre audience.
A noter que nous nous plaçons ici au moment où les données ont déjà été explorées. Il ne nous incombe donc plus de creuser la donnée mais de la dépeindre.
Quatre règles essentiels pour une visualisation efficace
1 – Pas plus de 5 éléments.
Pour commencer, j’aimerais vous convaincre de ne pas afficher un trop grand nombre de repères sur vos visualisations en vous dirigeant vers ce lien https://humanbenchmark.com/tests/chimp.
Il s’agit d’un jeu qui vous fera comprendre que nous ne sommes pas très forts pour repérer à la volée un grand nombre d’éléments visuels.
En outre, il est estimé qu’il est significativement plus difficile d’appréhender et enregistrer six éléments dans sa mémoire instantanée que cinq. Voilà pourquoi nous recommandons de ne pas afficher plus de cinq repères dans une visualisation lorsque cela est possible.
2 – Pas plus de 3 couleurs.
Lorsque nous choisissons de véhiculer des informations par des couleurs, nous devons avoir deux bonnes pratiques en tête : une couleur doit correspondre à une information et nous ne devons pas surcharger notre représentation de couleurs.
Ici, la même logique s’applique qu’en matière de quantité de repères affichés. La nouveauté est de penser également à la cohérence de vos couleurs lorsque vous construisez un tableau de bord (par exemple, le même bleu pastel ne doit pas représenter les bénéfices ET le chiffre d’affaires).
En complément, nous renvoyons vers un article avec de bonnes pratiques de l’utilisation des couleurs dans Tableau.
Exemples
Voici une palette de couleurs avec objectivement trop de tons et avec des couleurs s’assemblant mal (le jaune et le bleu).
En épurant la palette et en harmonisant les tons, nous arrivons à un résultat nettement meilleur.
Cependant, une palette tout à fait harmonieuse reste le meilleur choix.
3 – Les légendes.
La lecture d’une visualisation paraît évidente à qui l’a construite. Il n’en est rarement automatiquement autant pour les autres utilisateurs. Dans ce sens, une légende bien pensée et bien positionnée est une aide précieuse.
Donc, si vous n’affichez pas les en-têtes de vos graphiques, pensez tout de même à en décrire les axes ou à afficher une mesure explicite.
Quel graphique transmet le mieux l’information sous-jacente ?
A –
B –
Je vous accorde que cet exemple est peu grossier, mais l’idée est de vous faire comprendre qu’il s’en faut de peu pour rendre une information limpide. Alors oui, il ne faut pas surcharger ses viz’ de légendes mais il faut que le tout reste parfaitement compréhensible.
4 – Le positionnement dans un tableau de bord.
Ici, un concept est à retenir : la lecture en Z. Il est conjecturé que nous avons tendance à lire du contenu en Z.
Le concept a d’abord été théorisé dans le monde de la communication mais il s’applique pertinemment à notre lecture des contenus numériques.
En voici une représentation schématique :
Il s’agit d’une notion à prendre en compte lorsque que vous agencez des visualisations dans un tableau de bord. Ainsi, vous pouvez anticiper le sens de lecture des utilisateurs de votre tableau de bord et ainsi en positionner les informations importantes au bon endroit.
Deux exemples concrets
Prenons maintenant l’exemple de deux tableaux de bord abordant la même thématique, à savoir la météo.
Premier tableau de bord :
Deuxième tableau de bord :
Laquelle de ces deux exemples préférez-vous ?
Le premier tableau de bord tente d’afficher beaucoup trop d’éléments avec des couleurs peu adaptées.
Mais je vous vois venir : vous allez me dire qu’il y a plus que mes quatre conseils d’écart entre les deux exemples.
Et vous auriez raison.
Toutefois, parmi ce qui différencie les deux visualisations, il y a le nombre d’éléments affichés, le nombre et la cohérence des couleurs, des légendes bien pensées et un positionnement réfléchi des éléments du tableau de bord.
J’aimerais que vous retiriez de cet article le sentiment qu’en appliquant mes quatres conseils/points clefs, vous construirez des visualisations qui mettent en lumière une information pertinente.
A présent j’aimerais vous laisser avec une citation qui vise le domaine artistique mais qui convient parfaitement à la visualisation de données.
Antoine de Saint-Exupéry : “La perfection est atteinte, non pas lorsqu’il n’y a plus rien à ajouter, mais lorsqu’il n’y a plus rien à retirer.”
Nous renvoyons toute personne intéressée par le sujet à s’orienter vers notre formation Tableau Visual Analytics : .
