PDMA France - juin 2012 - Data visualization & Innovation

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Présentation du domaine de la data visualization lors de l'évènement '6ème Rencontre Réseaux de l'innovation' organisé par PDMA France

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PDMA France - juin 2012 - Data visualization & Innovation

  1. 1. DATA VISUALIZATION - Innover dans la visualisation des informations pour de meilleures décisions -KI Analytics 1 PDMA France - 27 Juin 2012 - Présentation Réseaux de l’innovation
  2. 2. 1. Introduction -2. Data Visualization -3. Mise en œuvre -4. Crédits - 2
  3. 3. Introduction 3
  4. 4. Bonjour, je m’appelle Stéphane Nardin 4
  5. 5. ans - Consulting enBusiness Intelligence 5
  6. 6. Un marché porteur Des clients10 milliards de dollars en 2011 Geodis+ 9,7% vs. 2011 Kraft Foods Veolia SFR Orange Sofinco Becton NMPPDes méthodes Des outilsData Integration SAP Business ObjectsDatawarehousing IBM CognosReporting SQL ServerDashboarding OracleBalanced ScoreCard Power AMCABC /ABM MegaProject Management Excel Power Point 6
  7. 7. Bref, ça allait bien 7
  8. 8. En 2008, sur internet j’ai découvert 8
  9. 9. “ There are only two industries that describe their illegal drugs customers as users: and software companies. -Edward R. Tufte ” 9
  10. 10. “ PowerPoint is Evil. -Edward R. Tufte ” 10
  11. 11. “ fall far short of their Dashboards that are used in Business today potential.” -Stefen Few 11
  12. 12. “ Traditional software ” has hit the Wall. -Stefen Few 12
  13. 13. “ Toss your PowerPoint presentations. -Dr John Medina ” 13
  14. 14. Edward Tufte “ The leonardo da vinci of data ” New York Times14 9
  15. 15. Stefen Few Leading expert in data visualization Visual Business Intelligence Guru159
  16. 16. John Medina Molecular biologist, Author of brain rules New York Times Best Seller16 9
  17. 17. 1117
  18. 18. Une remise en question 18
  19. 19. Suivie d’une analyse de leurs travaux 19
  20. 20. Data-Sense Effective Making CommunicationConclusion 20
  21. 21. Data Visualization
  22. 22. La datavisualization est une discipline 13 22
  23. 23. “ data visualization is the use of computer support interactive visual representations of abstract data to amplify cognition* ”* Colin Ware - Readings in Information Visualization: Using Vision to Think 23
  24. 24. Cognition1524
  25. 25. 1525
  26. 26. La perception visuelle 70%26
  27. 27. La perception visuelle Les attributs du processus cognitifCatégorie Attributs Informations interprétées rapidementForme Orientation Longueur Largeur Taille Courbure Marqueurs ClôtureCouleur Teinte IntensitéPosition 2D positionMouvement Direction 27
  28. 28. La perception visuelle Les attributs du processus cognitif - IllustrationThe value of data visualization http://spotfire.tibco.com/flash/data-viz.aspx 31
  29. 29. La mémoire est limitée29
  30. 30. Suivi des consultations Reporting RHPériode 2008 - 2011 30 26
  31. 31. Suivi des consultations Reporting RHPériode 2008 - 2011 31
  32. 32. Data visualization : Contributeurs et dates clés 1974 - 2012 F. Viegas US Edward Tufte US 2007 1983 D. Mc Candless UK 2011 J. Bertin FR 1974Stuart K. Card US 1999 Stefen Few US 2004Date Contribution1974 Sémiologie graphique1983 The Visual Display of Quantative Information1999  Using Vision to Think2004 Show me the numbers2005 Nicholas Felton : 2005 Annual Report2007 Many eyes2008 NYT Graphics : The Ebb and Flow of Movies2011  Information is Beautiful 32
  33. 33. "Best 100 books of the 20th century." AMAZON.COM "The most important contribution so far to the study of the graph." JOURNAL OF THE AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION "A tour de force. " JOHN W. TUKEY "The centurys best book on statistical graphics.” COMPUTING REVIEWS33
  34. 34. PrincipesLes leçons du professeur Tufte 34
  35. 35. Leçon n°1‘Above all else, show the data’ 35
  36. 36. Leçon n°1Data-Ink Data Ink Ratio = Total Ink Used to print the graphic = Rapport signal / bruit 36
  37. 37. Leçon n°137
  38. 38. Leçon n°138
  39. 39. Leçon n°2‘Focus on substance rather than graphic design or technologies’ 39
  40. 40. Leçon n°240
  41. 41. Leçon n°241
  42. 42. Leçon n°3‘Avoid distording the data’ 42
  43. 43. Leçon n°3L’œil humain n’est pas performant pour mesurer les angles Difficulté à comparer les séries Total Deaths in America by Cause 2010 La 3D complexifie la lecture du graphique 43
  44. 44. Leçon n°3Total Deaths in America by Cause 2010 44
  45. 45. Leçon n°4 ‘Encourage Eyes to Compare Data’45
  46. 46. Leçon n°446
  47. 47. Domaines d’application de la data visualization (Dataviz) El Pais #New York Times #Designers We Love Datavis WSJ Data Journalism Forbes #Data.gov Data.gov.fr Infographies The Guardian Open Data Visual.ly CNN The Guardian data blog Tableau Software Spotfire Business Intelligence MicroStrategy QlikviewYahoo Mail Visualization Web Newsmap Google Apps Dataviz MIT Recherche NASA Berkley Flowing data OECD #Word Economic Forum Blog Perceptual edge Organisation internationale Information is beautiful Unicef Greenpeace #General Electrics Corporate communication Facebook Nike Samsung Réseaux sociaux Twitter #Linkedin 47
  48. 48. Quelques référencesRéseaux sociaux Linkedin In Maps Facebook Timeline #socialnetwork Twitter API 48 19
  49. 49. Corporate Références General ElectricsCommunication Nike Samsung 49 19
  50. 50. Non profits Références World Economic Forumorganization OECD IEA 50 19
  51. 51. RéférencesData Journalism New York Times The Guardian #ddj Wall Street Journal 51
  52. 52. RéférencesInfographics Visual.ly WeLoveDatavis #infographic Column Five 52 19
  53. 53. RéférencesOpen Data Data.gov The guardian datablog #opendata Data.gov.fr 53
  54. 54. Mise en oeuvre 3
  55. 55. Outils Bibliograp Méthodologie hieDonnées 55
  56. 56. Visualiser vos données -L’explosion des volumes de DonnéesEvery day, we create2.5 quintillion bytes of dataSo much that 90% of the data in theworld today has been created in thelast two years alonehttp://www-01.ibm.com/software/data/bigdata/ 56
  57. 57. Visualiser vos données -MéthodologieMéthodologie : Overview VISUAL INTER- DESIGN Organiser et Mettre en évidence les + TEXT Aider dans la compréhension de la + ACTIVITY Engager le ‘viewver’ à explorer la visualisation, = données visualisation manipuler les données EFFECTIVE VISUALIZATION 57
  58. 58. Visualiser vos données -Outils de Business IntelligenceBusiness Intelligence toolbox Tableau Software Qlikview Tibco Spotfire Panopticon Ex Microstrategy SAS Visual Analytics Microsoft Power Pivot SAP Visual Intelligence Cognos Insight Oracle OBIEE BIME SAAS Analytics YellowFin GoodData Klipfolio Advizor 58
  59. 59. Visualiser vos données -Outils webWeb toolbox (Datavisualization.ch) 59
  60. 60. Visualiser vos données -BibliographieDatavisualization BibliographieAuteurs : . Edward Tufte . Stefen Few . Connie Malamed . Dona M. Wong . John Medina . Colin Ware . David McCandless . Julie Steele . Garr Reynolds 60
  61. 61. SHOW the DATA 61
  62. 62. DATA VISUALIZATIONInnover dans la visualisation des informations pour de meilleures décisions - PDMA France 2012 Contact KI Analytics stephanenardin@ki-analytics.com http://looking4datavisualization.fr Mobile : + 33 6 47 71 75 62 Twitter: @stephanenardin 62

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