Data VIZ, nos constats en 2 min

Article écrit par Makrem DJEBALI & Alan PERESSE – Périclès Group.

La data visualisation est l’art de représenter des données de manière visuelle pour en faciliter la compréhension. Elle est devenue un élément clé de la prise de décision dans de nombreux domaines, notamment dans les entreprises. Le choix de l’outil dépend de la structure de l’entreprise, le besoin des équipes et de l’utilisation au quotidien. 

Dans cet article, nous allons examiner trois outils open source de data visualisation, à savoir Rshiny, Python et Datawrapper, ainsi que trois outils payants, à savoir PowerBI, Tableau et Qlik.

Les outils open source de data visualisation

1. Rshiny

Rshiny est un outil open source de data visualisation qui permet de créer des applications web interactives à partir de données. Il est basé sur le langage de programmation R et permet de créer des graphiques, des tableaux de bord et des applications web interactives. Rshiny est facile à utiliser et offre une grande flexibilité pour la création de visualisations de données. R est un langage plus couramment utilisé en statistique au niveau académique. Les packages utilisés pour la visualisation de données sont ggplot, plotly, highcharter, leaflet, dygraph.

2. Python

Python est un langage de programmation open source qui est largement utilisé dans le domaine de la data science. Il offre de nombreuses bibliothèques pour la visualisation de données, souvent partagés avec R, notamment Matplotlib, Seaborn, Plotly, Highcharts et Dygraph. Ces bibliothèques permettent de créer des graphiques, des tableaux de bord et des visualisations interactives.

3. Datawrapper

Datawrapper est un outil open source de visualisation de données qui permet de créer des graphiques et des cartes interactives. Il est facile à utiliser et offre une grande flexibilité pour la création de visualisations de données. Datawrapper est utilisé par de nombreux journalistes et développeurs pour créer des visualisations de données pour leurs sites web. 

Les outils payants de data visualisation 

Le cadran Gartner est un outil d’analyse qui permet de comparer les différents outils de data visualisation en fonction de leur capacité à exécuter leur vision et leur capacité à exécuter leur vision de manière complète. Les outils sont classés en quatre catégories : les leaders, les challengers, les visionnaires et les acteurs de niche. Les 3 outils payants considérés comme leader dans le domaine de data visualisation basée sur le cadran Gartner sont Microsoft Power BI, Salesforce Tableau et Qlik.

1. PowerBI

Power BI est une plateforme de visualisation de données qui permet de connecter et de visualiser des données à partir de différentes sources. Avec la sortie de Microsoft Fabric, les développeurs d’applications peuvent désormais tirer parti des nouvelles fonctionnalités de Microsoft Fabric tout en maintenant leur utilisation de Power BI Embedded. Microsoft Fabric est une plateforme d’analyse unifiée de bout en bout qui rassemble tous les outils et données d’analyse dont les organisations ont besoin. Elle intègre des technologies telles que Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics et Power BI en un seul produit unifié, permettant aux professionnels des données et des affaires de débloquer le potentiel de leurs données et de poser les bases de l’ère de l’IA. Les nouveautés de Microsoft Fabric incluent : 

• Un modèle de capacité unifié pour les charges de travail de Power BI Premium
• Des expériences de données alimentées par Data Factory, Synapse et Power BI
• Des améliorations de la connectivité des données pour les sources de données locales et cloud
• Des améliorations de la sécurité et de la conformité

La valeur ajoutée de l’utilisation de Power BI avec Microsoft Fabric est la possibilité de rassembler toutes les données et les outils d’analyse en un seul endroit, ce qui permet aux utilisateurs de débloquer le potentiel de leurs données et de poser les bases de l’ère de l’IA. Les nouveautés de Microsoft Fabric offrent également des améliorations de la connectivité des données, de la sécurité et de la conformité, ce qui permet aux utilisateurs de travailler plus efficacement et en toute sécurité.

2. Tableau

Tableau est un outil de data visualisation payant qui permet de créer des visualisations de données interactives à partir de données stockées dans des fichiers Excel, des bases de données SQL Server et d’autres sources de données. Tableau offre une grande flexibilité pour la création de visualisations de données et est largement utilisé dans les entreprises.

3. Qlik

Qlik est un outil de data visualisation payant qui permet de créer des visualisations de données interactives à partir de données stockées dans des fichiers Excel, des bases de données SQL Server et d’autres sources de données. Qlik offre une grande flexibilité pour la création de visualisations de données et est largement utilisé dans les entreprises.

• Comparaison des outils
• Fonctionnalités

Les outils open source de data visualisation offrent des fonctionnalités similaires aux outils payants. Ils permettent de créer des graphiques, des tableaux de bord et des visualisations interactives à partir de données. Les outils payants offrent cependant des fonctionnalités supplémentaires, telles que la possibilité de se connecter à des sources de données en temps réel et la possibilité de collaborer avec d’autres utilisateurs.

4. Coût

Les outils open source de data visualisation sont gratuits, tandis que les outils payants ont un coût. Le coût des outils payants dépend de la taille de l’entreprise et du nombre d’utilisateurs. Les outils payants peuvent être coûteux pour les petites entreprises, tandis que les outils open source sont plus accessibles. L’utilisation d’outils open source nécessite d’internaliser la compétence pour développer ces outils, les mettre en production et les maintenir. Le risque dans ce cas précis, est de rendre l’entreprise dépendante des ou plus souvent du seul concepteur.

5. Accessibilité

Les outils open source de data visualisation sont accessibles à tous, tandis que les outils payants sont souvent réservés aux grandes entreprises. Les outils open source sont également plus faciles à utiliser pour les débutants, tandis que les outils payants peuvent être plus complexes. 

Dans cet article, nous avons examiné trois outils open source de data visualisation, à savoir Rshiny, Python et Datawrapper, ainsi que trois outils payants, à savoir PowerBI, Tableau et Qlik. Les outils open source offrent des fonctionnalités similaires aux outils payants, mais sont plus accessibles et plus faciles à utiliser pour les débutants. Cependant, PowerBI et Tableau sont considérés comme des leaders dans le domaine de la data visualisation, tandis que Qlik est considéré comme un challenger. Les outils payants offrent cependant des fonctionnalités supplémentaires et sont largement utilisés dans les entreprises.  Le choix de l’outil dépendra des besoins de l’entreprise et de son budget. Par exemple, chez Périclès, nous avons développé des outils de data visualisation en Rshiny et Python pour un besoin en interne mais également pour couvrir les besoins de certains de nos clients. Pour découvrir plus en détail notre offre data, cliquez ici.

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Citations : 

[1] https://www.toucantoco.com/blog/10-outils-visualisation-de-donn%C3%A9es 

[2] https://academy.visiplus.com/blog/analytics-2/data-visualisation-5-outils-de-dashboard-open-source-incontournables-2017-06-12 

[3] https://towardsdatascience.com/5-more-open-source-tools-to-get-started-with-data-visualisation-a03373972f81 

[4] https://www.10h11.com/article/outils-open-source-visualisation-donnees 

[5] https://www.appvizer.fr/magazine/analytique/bi/outil-dataviz 

[6] https://www.cartelis.com/blog/outils-data-visualisation/ 

[7] https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-2D773G95&ct=230411&st=sb