Analyser et dimensionner les données • Journaliste – Trouver un angle, une histoire • Designer – Choix de représentation, esthétique et interaction • Développeur – Traitement des données, visualisation, fonctionnalités
concept • RECHERCHE DE REPRÉSENTATION – Représenter différentes combinaisons d'indicateurs – Mettre l'accent sur l'une ou l'autre dimension (temps, espace, population, argent, etc) – Essayer des modes de représentation simples pour valider « si ça marche »
concept • PENSER À L'INTERACTION – Étapes principales pour « plonger dans l'information » – S'agit-t-il de montrer ou d'explorer – Quelle durée d'utilisation/longévité pour la visualisation?
• TRAITER LES DONNÉES – Extraire : seulement celles qui sont nécessaires – Normaliser : assurer le bon type et le bon format – Agréger : ajuster la résolution – Composer: créer des nouveaux indicateurs à partir de ceux existants déjà
– Outil de base et de collaboration que tout le monde doit maîtriser – Aide à dimensionner et analyser rapidement les données – Permet de vérifier rapidement (et visuellement) des hypothèses sur les données
/ MATHEMATICA / SAS – Maîtrise plus complexe, réservée aux analystes et aventureux – Utiles pour de l'analyse poussée de données et trouver des corrélations entre des indicateurs – Peuvent s'avérer très puissants pour de la visualisation rapide (mais apprentissage long et difficile)
/ Ruby / Lisp / JavaScript – Un langage dynamique, interprété devrait être connu/maîtrisé par tous – Donne une grande flexibilité pour le traitement et l'analyse des données (mieux qu'un tableur) – Ouvre la voix au prototypage de visualisation plus complexe
/ Tableau / ManyEyes – Permet d'essayer rapidement plusieurs représentations des données – Permet de valider ou d'invalider des hypothèses, de vérifier « que ça marche » – DANGER : s'enfermer dans les représentations pré- définies. A considérer comme un outil parmi d'autre, pas comme la solution.
/ GraphViz / Gephi – Outils plus ciblés : représentations non-triviales, représentation et exploration de graphes – Nécessite une bonne connaissance des données et une bonne compétence en outils « techniques » – Permettent d'avoir rapidement une idée de la structure d'ensemble des données, et de découvrir des tendances
/ Protovis / D3 / SVG – Outils très flexibles, qui offrent le plus grand spectre d'exploration – Nécessitent des compétences de base en programmation, mais beaucoup de designers et d'artistes ont prouvé qu'ils sont capables de le prendre en main – À terme, tout membre de l'équipe devrait être familier d'une de ces technologies
– Développer de nouvelles compétences : la visualisation est multi-disciplinaires et chacun doit être familier des concepts et capable de faire une partie du travail – Maîtriser les outils : apprendre les outils, mais ne pas s'enfermer dans ceux-ci.
PROCESSUS – Être capable d'itérer rapidement (moins d'une semaine) – Réutiliser ce qui a déjà été fait par le passé, tout en l'améliorant / le transformant – Développer une capacité à faire un transfert de connaissance rapide, de manière à intégrer rapidement de nouvelles personnes
OUTILS / TECHNOLOGIES – Au service de la créativité : ne doit pas influer sur le choix de représentation – Au service de l'organisation : doit permettre à une personne détenant les compétences de base requises de s'intégrer facilement dans le travail – Au service du processus : les outils doivent accélérer le processus et le rendre transparent
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