La visualisation des données a émergé comme une discipline scientifique clé en réponse au volume croissant d'informations générées par les calculs informatiques. Cette discipline se divise en deux branches : la Visualisation Scientifique, qui représente des données dérivées d'expériences scientifiques sur des processus physiques, et la Visualisation de l'Information, une extension de l'interaction homme-machine conçue pour interpréter et comprendre les données à travers des graphiques.
Tout au long de l'histoire, en particulier depuis le XVIIIe siècle, l'intérêt pour le développement de méthodes efficaces de visualisation de l'information a augmenté. L'évolution de ces techniques, comme illustré dans l'image suivante, a progressé de manière significative, s'améliorant constamment grâce à la sophistication technique.
Grâce aux avancées technologiques des dernières décennies, le domaine de l'analytique de la visualisation (Visual Analytics) a émergé, défini comme la science du raisonnement analytique facilité par des interfaces visuelles interactives. Cette discipline innovante fusionne la visualisation et l'analyse de données, intégrant des éléments tant de la visualisation de l'information que de la visualisation scientifique. Sa principale distinction réside dans l'utilisation de diverses techniques (comme les graphiques 2D/3D, les transformations géométriques et les images hiérarchiques) ainsi que des outils de visualisation (comme les nuages de mots, les graphiques animés ou les tableaux de bord).
Industrie 4.0, digitalisation et transition vers “Smart Factory”
Au début du XXIe siècle, la digitalisation est en plein essor, tirée par des tendances comme l'Internet des Objets (IoT), les Smart Cities et l'Industrie 4.0. Cette ère numérique a entraîné la génération massive d'informations et de bases de données de tous types. En conséquence, des technologies comme l'intelligence artificielle ou le big data se projettent comme des outils très puissants pour extraire de la valeur de ces informations. Ces technologies permettent de combiner des données non structurées et structurées, offrant une flexibilité sans précédent. Cela profite à des secteurs comme les sciences physiques et sociales, le secteur financier, le commerce électronique et l'industrie, en transformant les données en connaissances qui améliorent la prise de décisions et créent des expériences innovantes pour le client.
Quelles sont les outils de visualisation de données ?
Les outils de visualisation de données sont des applications et des logiciels conçus pour transformer des informations complexes en représentations graphiques intuitives et faciles à comprendre. Ces outils permettent aux utilisateurs de créer des diagrammes, graphiques, cartes et tableaux de bord interactifs qui révèlent des motifs, tendances dans de grands ensembles de données.
Pour qu'un outil de visualisation soit efficace, il doit tenir compte des propriétés cognitives et perceptives du cerveau humain. La visualisation améliore la clarté et l'apparence des informations présentées, et ses objectifs sont : identifier des motifs cachés ou anomalies, augmenter la flexibilité dans la recherche de valeurs, comparer des données, et faciliter l'interaction humaine en temps réel.
Avantages de la visualisation de données
Dans le secteur industriel, l'intégration des capteurs IoT optimise la collecte de données lors des processus de production, de l'exploitation des données des machines et des lignes de production, jusqu'à des usines complètes.
La visualisation des données peut améliorer considérablement l'efficacité, centraliser la surveillance, et fournir des informations en temps réel pour une prise de décision plus agile. Parmi ses applications clés figurent :
Grâce à l'analytique en libre-service (self-service analytics) elle améliore la production, réduit les coûts de production et les dépenses en matériel, identifie les goulets d'étranglement, anticipe la pénurie de stocks et améliore les processus de fabrication agile.
En extrayant et en combinant des données de diverses sources (data blending), elle facilite la prédiction et l'optimisation du plan d'opérations et de ventes.
Comprendre la demande des clients en connaissant ce qu'ils recherchent.
L'Engagement de IMMERSIA envers l'innovation en Visualisation de Données
IMMERSIVE ANALYTICS
Chez IMMERSIA, nous savons qu'il est nécessaire d'appliquer des techniques avancées de visualisation des données à l'ère de l'Industrie 4.0. Avec notre vaste expérience dans ce domaine, nous avons développé TOKII, une plateforme qui non seulement intègre des jumeaux numériques et des technologies émergentes, mais se distingue aussi par ses interfaces intuitives et ses visualisations conçues pour être efficaces au niveau cognitif.
Avec ses technologies avancées, TOKII porte la visualisation des données à un nouveau niveau connu sous le nom d'Immersive Analytics. Cette discipline représente une évolution des Visual Analytics. Avec notre logiciel de jumeaux numériques TOKII, nous veillons à ce que les entreprises puissent non seulement voir leurs données mais également interagir avec elles de manière plus intuitive et efficace. En combinant réalité virtuelle et autres technologies immersives, il transforme la complexité des données en informations précieuses qui impulsent la prise de décisions en temps réel. Pour nous, la clé réside dans le fait de faire travailler ensemble la technologie et l'imagination, créant de nouvelles façons de visualiser et de traiter les données.
