Quelles fonctionnalités de dataviz dans les plateformes de veille ?
Depuis quelques années, les plateformes de veille intègrent de plus en plus de fonctionnalités de dataviz.
Dans la grande majorité des cas, les outils de veille intègrent la représentation visuelle au niveau de l’analyse des résultats de veille. Ils aident l’internaute à se repérer dans un vaste volume d’informations, à détecter plus rapidement et facilement des informations importantes qu’il ne connaît pas encore et à exporter ces visualisations pour les intégrer à des livrables.
Mais si tous les outils de veille parlent de dataviz ou de fonctionnalités analytiques, ce qui se cache derrière ce terme « vendeur » varie en réalité d’un outil à l’autre.
Tous proposent aujourd’hui des dashboards personnalisables avec différentes représentations visuelles. Certains ont choisi de continuer à développer leurs propres solutions de datavisualisation en interne là où d’autres ont préféré choisir des connecteurs avec des outils dédiés à la datavisualisation comme les outils de BI (Business Intelligence) dès qu’il s’agit d’aller plus loin. Ce qui va varier également, c’est le degré de personnalisation de ces datavisualisations, les corpus qui servent à la réalisation de ces visualisations ou encore l’existence ou non de graphes relationnels permettant de voir des liens entre les données.
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Quand on dispose déjà d’un outil de veille, il est intéressant de regarder en profondeur ce qu’il propose en matière de datavisualisation, car ce n’est pas toujours si intuitif, ni toujours très bien mis en valeur.
Si on est à la recherche d’une plateforme de veille, il va falloir déterminer en amont quelle place donner à la datavisualisation dans son processus de veille et ensuite examiner ce que chaque outil propose en la matière. Les sites Web des différents acteurs ou les brochures mettent finalement plutôt mal en valeur cette dimension dataviz et on ne peut comprendre les différentes fonctionnalités qu’en discutant avec les différents acteurs.
Attention à regarder précisément sur quel corpus il est possible de réaliser les visualisations : le Graal, s’il existe, étant de pouvoir y inclure des données de sources diverses (presse, réseaux sociaux, sites Web, brevets, informations scientifiques, informations issues de bases de données professionnelles, etc.). Si les données entrantes sont biaisées ou très incomplètes, l’analyse qui sera faite derrière sera nécessairement biaisée et incomplète (la fameuse théorie du Garbage in Garbage out).
Dans cet article, nous faisons donc un tour d’horizon de ce que proposent les outils classiques du veilleur en matière de représentation visuelle des données. Comment cela vient-il s’interfacer dans le processus de veille, quels sont les avantages de ses fonctionnalités, leurs limites et dans quels cas faut-il plutôt se tourner vers des outils dédiés à la datavisualisation.
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