Tableau, l'outil de Data Visualisation

Antoine Krajnc
Par 
Antoine Krajnc
CEO & Fondateur
Dernière mise à jour le 
09
 
November
 
2023
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Tableau : outil, fonctionnement, méthodes
Sommaire

Facile à utiliser et populaire auprès des professionnels, Tableau fait partie des références en matière d'outils analytiques de données. En effet, cet outil de Data Visualisation permet de connecter, de traiter et de modéliser les données en se basant sur les différents éléments de la suite. Voici ce qu'il faut savoir sur cet outil de Data Visualisation, son fonctionnement, son utilité, ses avantages et ses inconvénients.

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Qu'est-ce que Tableau ?

Créée en 2003 par Chris Stolte, Pat Hanrahan et Christian Chabot, Tableau Software est un outil de Data Visualisation et de business intelligence. Il aide les professionnels à comprendre le fonctionnement et l'utilisation des données. Ce logiciel en ligne offre la possibilité d'analyser les données d'entreprise avec une approche tableau de bord et Data Visualisation complètement intuitive.

Nommé plus de quatre fois leader des solutions BI-Self-service, Tableau aide les utilisateurs à changer la façon dont ils utilisent les données pour résoudre des problématiques complexes. En effet, cet outil transforme les données brutes dans un format facilement compréhensible, même pour les personnes qui ne possèdent aucune compétence technique en programmation informatique.

Tableau propose une gamme complète dans son offre BI dont les principales caractéristiques sont la facilité d'utilisation, la rapidité et l'interactivité. En dehors du processus de visualisation, Tableau supporte également le processus de préparation et de modélisation des données structurées, document, web et aussi Big Data.

Formation Tableau

Malgré sa simplicité d'utilisation, il est nécessaire de suivre une formation adaptée pour maitriser toutes les fonctionnalités de cet outil de visualisation. Jedha propose à cet effet des formations de qualité pour maitriser l'outil Tableau. L'organisme propose également des formations aux métiers de Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer et même des modules en cybersécurité. Grâce à cette formation, il est possible de mieux appréhender le fonctionnement de ces outils et d'approfondir ses connaissances en Data Visualisation.

Data Visualisation formation

Tableau : quelle est son utilité ?

Grâce à ses nombreuses fonctionnalités, Tableau joue plusieurs rôles pour les entreprises. Il permet entre autres de créer et de partager plus facilement les dashboards et les stories via la solution « Tableau Desktop ». En effet, cet outil self-service business intelligence offre à l'utilisateur une parfaite autonomie dans la création de ses propres visualisations grâce à l'outil Tableau Desktop. Ce logiciel de visualisation et de Big Data se connecte facilement à toutes les sources de données.

Tableau Desktop aide aussi à distinguer et à mesurer les informations exploitables qui se cachent dans les données. Tableau offre également la possibilité à l'utilisateur de bénéficier d'un aperçu instantané en transformant les données en visualisations interactives également appelées « Tableau de bord ». Cet outil permet aussi aux utilisateurs une solution d'avoir plusieurs possibilités de connexion aux données.

Grâce à l'outil « Device Designer », Tableau offre aux utilisateurs la possibilité de concevoir, de personnaliser et de publier des tableaux de bord optimisés pour tout support (ordinateur, smartphone, tablette…). L'outil Tableau peut aussi être utilisé en ligne grâce aux services Cloud et On Premise, Online et Public. L'outil « Tableau Server » ou « Tableau Online » aide à partager les visualisations en toute sécurité afin de communiquer les données de manière fiable et innovante. En effet, une fois le dashboard construit, il est accessible à toute l'organisation à partir d'un browser.

Tableau propose enfin des techniques avancées de nettoyage et de transformation de données avec la solution « Tableau Prep ». Semblable à un ETL (Extract-transform-load), cette solution fournit des solutions avancées d'intégration de données.

Comment fonctionne Tableau ?

Le logiciel Tableau est un outil de visualisation qui offre la possibilité de créer des dashboards qui facilitent la lecture des données. En effet, le logiciel permet de générer des graphiques avec des courbes de tendances ou une Data Visualisation sous forme d'infobulles. Plébiscitée par les entreprises, cette plateforme analytique présente un fonctionnement simple et intuitif. Ce dernier dépend en grande partie de la solution choisie. Il s'agit entre autres de :

  • tableau Desktop,
  • tableau Server,
  • tableau Online,
  • tableau Prep,
  • tableau CRM,
  • tableau Public.

Pour la création d'une feuille de calcul par exemple, l'entité de base s'appelle « Workbook » ou « Classeur ». Le classeur contient au moins deux éléments, à savoir une source de données et une feuille de calcul (Sheet). La source de données peut se présenter sous plusieurs formes (fichiers CSV, Excel, OpenOffice…). La feuille de calcul aide quant à elle à créer une visualisation à partir des données importées. En plus des dashboards, il est également possible de créer d'autres objets dans le classeur comme les stories ou de nouvelles feuilles de calcul.

Avantages et inconvénients de Tableau

Tableau est un outil qui dispose de nombreux avantages pour les utilisateurs, mais il présente aussi quelques points faibles.

avantages inconvénients Tableau

Les avantages de Tableau

L'outil de visualisation de données Tableau offre la possibilité de bénéficier de multiples avantages.

Une expérience utilisateur simplifiée

Grâce aux multiples fonctionnalités qu'il propose, Tableau est un outil particulièrement intuitif et simple à utiliser. Il offre en effet une prise en main facile pour créer des tableaux de bord simples, même sans connaissance en programmation. Pour les développeurs expérimentés, Tableau offre la possibilité de créer des formules plus complexes grâce à un langage de programmation dont la syntaxe se rapproche des formules Excel.

La flexibilité des analyses

Grâce aux principes de paramétrages, Tableau Software donne des analyses beaucoup plus flexibles. Les paramètres peuvent en effet être utilisés pour simuler des scénarios « What If », mais aussi pour donner à l'utilisateur la possibilité de choisir interactivement sa vue d'analyse. L'autre avantage de Tableau réside dans l'utilisation des niveaux d'agrégation également connus sous le nom de LOD (Level Of Detail). En effet, les LOD permettent d'avoir un meilleur contrôle sur le niveau de granularité que l'utilisateur souhaite calculer.

Une « Hyperpersonnalisation »

L'autre point fort de Tableau réside également dans sa personnalisation à tous les niveaux de la chaine de développement de visualisation. En d'autres termes, tout champ peut être mis soit en ligne, soit en colonne, soit en taille, en étiquette, en couleur, en infobulle, en forme ou en détail. Tableau offre aux utilisateurs la possibilité de personnaliser chacun de ces « marqueurs » à volonté. Tout champ peut être déposé dans tout marqueur, ce qui favorise une hyperpersonnalisation des graphiques.

Une analytique avancée

En plus de ses capacités de Data Visualisation, Tableau intègre également une analytique avancée. Grâce à cela, il est possible de réaliser au sein de Tableau des prévisions de séries temporelles (en utilisant des modèles BJ, SARIMA…) ou des segmentations (clustering avec un k-means+++). Cela permet de répondre efficacement à des cas d'usage de prévision de chiffre d'affaires, de stock, ou de segmentation de population entre autres.

De plus, avec la fonctionnalité « Parler aux données », Tableau aide à poser des questions en langage naturel à ses data. Cet outil offre également la possibilité aux Data Scientists et aux développeurs d'implémenter des modèles Python, R ou Matlab. En effet, Tableau prend en charge ces modèles afin de les exécuter en temps réel. Il est ainsi possible de donner à ses dashboards des capacités analytiques avancées.

L'analyse des sources de données

L'autre particularité de Tableau est qu'il permet d'analyser des données qui proviennent de sources multiples d'une part, et de les joindre ou les lier entre elles, d'autre part. Tableau dispose des connecteurs vers des bases de données (Hadoop, OLAP, NoSQL…), mais aussi des connecteurs à des fichiers plats comme CSV et Excel. Lorsque l'utilisateur ajoute plusieurs données, Tableau les relie automatiquement en se basant sur les noms des champs.

En effet, cet outil propose également aux utilisateurs des options de configuration et de création de liaisons en fonction de leurs besoins et de leurs préférences. Le stockage des données est enfin possible grâce au moteur Hyper qui aide à stocker les données in memory pour un mode Extract plus rapide.

Les inconvénients de Tableau

Malgré ses nombreux avantages, Tableau présente néanmoins quelques points faibles. En effet, cet outil ne dispose pas de la fonctionnalité d'actualisation automatique des rapports à l'aide de la planification. En d'autres termes, Tableau ne fournit pas d'option de planification automatique ou de notification de rapports. Par conséquent, pour mettre à jour les données dans le back-end, l'utilisateur doit toujours procéder manuellement.

Contrairement à d'autres outils comme Power BI, Tableau n'est pas un outil qui favorise l'importation visuelle personnalisée des données. Tout nouveau visuel doit ainsi être créé par les développeurs au lieu d'être directement importé. De plus, l'affichage limité des tableaux à 16 colonnes ainsi que la mise en forme conditionnelle de Tableau sont des points faibles pour de nombreux utilisateurs.

Les paramètres de Tableau sont statiques et à valeur unique. En effet, chaque fois que les données sont modifiées, l'utilisateur doit également mettre à jour manuellement ces paramètres.

Au cours des dernières années, Tableau a su s'imposer comme l'outil numéro un sur le marché de Data Visualisation. Très utilisées par les entreprises, ses fonctionnalités avancées offrent la possibilité au Data Scientist et aux ingénieurs de créer des rapports analytiques avancés. Ces derniers sont capables d'intégrer le Machine Learning dans l'outil.

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Antoine Krajnc
Antoine Krajnc
CEO & Fondateur
Antoine est le CEO et fondateur de Jedha. Diplômé d’Audencia Business School et de UC Berkeley, Antoine a travaillé pendant plus de 3 ans en tant que Business Analyst à San Francisco et à Paris. Il a ensuite fondé sa première entreprise Evohé qu’il a vendu pour repartir dans la Silicon Valley et fonder le cours de Data Analytics de Product School, le plus grand bootcamp de Product Management des US, qu’il a enseigné pendant 2 ans. De retour en France, il a fondé Jedha Bootcamp.

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