Data Visualisation
Des tableaux de bord que vos équipes ouvrent vraiment. On part de la décision à prendre, pas du graphique à produire.
Un tableau de bord réussi se reconnaît à un signe simple : il est consulté sans qu’on le demande. La plupart ne le sont pas, parce qu’ils affichent ce qui était techniquement disponible plutôt que ce dont l’utilisateur avait besoin.
La méthode
La première question n’est jamais « quelles données avez-vous ? » mais « quelle décision devez-vous prendre, et à quelle fréquence ? ». Un directeur qui arbitre chaque trimestre et un chef d’atelier qui ajuste chaque matin n’ont pas besoin du même écran, même si les données sous-jacentes sont identiques.
Le choix de l’outil
Power BI
Le choix naturel si vous êtes déjà dans l’écosystème Microsoft. Intégration native avec Excel, Teams et SharePoint, et une licence souvent déjà incluse dans votre abonnement.
Tableau
La référence pour l’exploration visuelle. Quand l’analyste doit pouvoir creuser librement sans repasser par un développeur.
Looker
Pertinent quand plusieurs équipes doivent partager les mêmes définitions. Le modèle sémantique centralisé évite que chacun calcule son propre chiffre d’affaires.
Apache Superset
Open source, sans licence par utilisateur. Le rapport capacité/coût le plus favorable quand le nombre de lecteurs est élevé.
Le critère décisif est rarement technique. C’est le coût total à trois ans, le nombre d’utilisateurs à équiper, et la compétence disponible en interne. Je n’ai pas d’accord de revente avec ces éditeurs : la recommandation dépend de votre contexte, pas du mien.
Une règle que j’applique
Un tableau de bord utile tient sur un écran. Si l’utilisateur doit faire défiler pour trouver l’information, c’est que la hiérarchie n’a pas été tranchée. Mieux vaut trois indicateurs choisis que quinze accumulés.
Vos indicateurs sont-ils lus ?
Si vos rapports finissent en pièce jointe que personne n’ouvre, le problème est réparable.