Veiller à l'utilisation de données de qualité
La qualité de vos données, pas votre choix de l'outil, détermine la valeur de votre visualisation. Dans un article 2013 dans le Harvard Business Review intitulé «Quand la visualisation de données Works - et quand il n'a pas," l'auteur Jim Stikeleather souligné trois éléments qui influent sur l'efficacité des données:
Qualité des données: Évidemment, si vos données sont incomplètes ou plein d'erreurs, votre visualisation de données sera inutile. Mais il est pas toujours facile de déterminer ce que les données sont manquantes et, par conséquent, la fiabilité des prédictions que vous effectuez avec ce sera. Il est important de prêter attention à la qualité de vos données à l'avant pour vous assurer que vos conclusions sont utilisables. Travaillez avec votre département informatique et les principaux intervenants afin de déterminer autant sur vos données que vous le pouvez. Renseignez-vous sur ses origines et combien de fois il est mis à jour.
Contexte: Contexte réfère à votre capacité à tirer des conclusions à partir de vos données. Si vous ne comprenez pas comment les données ont été adjugé, comment il est courant, et ainsi de suite, vous risquez de tirer des conclusions erronées de lui.
Biais: Il est important de reconnaître les biais que vous avez sur les données avant de créer votre visualisation. Voulez-vous les conclusions de soutenir une théorie pour animaux de compagnie? Etes-vous faire de la visualisation de données regarder une certaine manière pour appuyer vos conclusions? Vous devez vous départir de ces notions avant de commencer.
En ce qui concerne les préjugés, quand vous regardez toute la visualisation de données, il est une bonne idée de vous demander si les données a été créé par quelqu'un qui peut avoir un intérêt dans un certain résultat. Parfois, la partialité du développeur peut être inconscient. Faire un accord avec les principales parties prenantes que les données que vous utilisez doit être certifiée par IT afin de vous éviter tout biais qui pourrait être introduit lorsque les intéressés eux-mêmes fournissent les données.
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