« Tout seul on va plus vite, ensemble on va plus loin.«
Chacun apporte une compétence spécifique pour garantir que l’information diffusée soit claire, pertinente et exploitable.
Les 4 rôles qui feront de vos data visualisation un succès
Chacun est essentiel
Le Data Analyst – le traducteur des données
Transforme les données en insights compréhensibles.
Choisit les indicateurs pertinents pour répondre aux besoins métiers.
Construit les premiers dashboards ou rapports analytiques.
Il est le pont entre les données brutes et la prise de décision.
Le product manager – maitre de l’appropriation
S’assure de la corrélation entre le support produit et la qualité attendue
Met en place des ateliers d’appropriation
Garantit la performance et la fiabilité du produit livré
Sans lui, trop d’inertie et des livrables non utilisés
Le Designer / Data Viz Specialist – le metteur en scène visuel
Maîtrise les règles de design de l’information (couleurs, hiérarchies, lisibilité).
Travaille sur l’ergonomie des dashboards pour une navigation fluide.
Veille à l’accessibilité et à l’impact visuel des graphiques.
Il transforme des chiffres en histoires visuelles convaincantes.
Le Sponsor métier – le garant du sens et de la valeur
Définit les objectifs de la data viz à produire, ce qu’elle doit faire comprendre.
Valide que les indicateurs reflètent la réalité opérationnelle.
Favorise l’adoption et l’utilisation des dashboards par les équipes.
C’est lui qui assure que la data viz sert réellement la décision.
méthodologie
Étape 1 : Identifier les rôles clés
Cartographier qui, dans l’organisation, occupe ou pourrait occuper ces rôles.
Définir les responsabilités précises de chacun.
Étape 2 : Mettre en place un fonctionnement collaboratif
Instaurer des points réguliers entre analystes, ingénieurs, designers et métiers.
Clarifier les circuits de validation avant diffusion des dashboards.
Étape 3 : Outiller les rôles
Product manager → Outils de gestion de projet type Jira ou autres
Analyste → Power BI, Tableau, Qlick,.. .
Designer → Figma, guidelines de design visuel.
Sponsor → outils de pilotage et communication.
Étape 4 : Favoriser la montée en compétences
Former les métiers aux bases de la data viz.
Sensibiliser les data teams aux besoins business.
Organiser des ateliers croisés pour améliorer la collaboration.
Pour une conception efficace :
Mettre en place une collaboration efficace entre les différentes parties prenantes dans un objectif commun est le but du document que vous trouverez ci-contre.
Il explique qui fait quoi dans chaque étape et couvre les objectifs suivants :
– S’aligner sur les priorités métiers et clarifier l’utilité des visualisations.
– Garantir la fiabilité et la pertinence des données utilisées.
– Transformer les indicateurs en visualisations compréhensibles et adaptées au public cible.
– S’assurer que les dashboards sont utilisés, compris et intégrés dans les pratiques.
Ce que vous allez trouver ici :
À retenir dans cette section
Collaboration
La data viz est une discipline collaborative réunissant analystes, ingénieurs, designers et sponsors métiers.
Complémentarité
Chaque rôle apporte une brique : fiabilité, lisibilité, pertinence, adoption.
La gouvernance et la communication entre ces rôles garantissent la cohérence des projets.
Trouvez l’équilibre
Une data viz réussie est le fruit d’un équilibre entre technique, design et stratégie métier.
