Fondées sur les 10 commandements du Design Industriel de Dieter Rams, une adaptation aux problématiques de la Data-Visualisation. Check-list, bonnes pratiques et principes clefs pour faire des #dataviz à fort impact visuel

1. Les 10 règles d’une
bonne data-visualisation
Un
bon
Design
Une
bonne
Data-­‐visualisa.on
est
innovant
Il
faut
sor+r
des
sen+ers
ba0us
et
dépasser
le
triptyque
courbe
/
camembert
/
histogramme.
Redevenez
curieux
et
faîtes
vous
confiance.
rend
un
produit
u.le
Une
bonne
data-­‐visualisa+on
est
là
pour
faire
parler
les
données
et
perme0re
de
voir
des
évidences
cachées.
est
esthé.que
La
construc+on
graphique
doit
être
élégante
&
agréable
à
lire.
rend
un
produit
compréhensible
Une
bonne
data-­‐visualisa+on
permet
d’appréhender
facilement
des
dimensions
complexes.
n’est
pas
intrusif
Une
construc+on
graphique
qui
s’insère
facilement
dans
son
contexte
d’u+lisa+on
(Tableau
de
bord,
Pitch,
Présenta+on
efficace)
et
délivre
son
message
en
perme0ant
au
lecteur
une
appropria+on
facile.
est
honnête
On
ne
fait
pas
men+r
les
données
en
optant
pour
de
vils
mécanismes
de
tromperie
visuelle.
a
une
longue
durée
de
vie
Un
bon
graphique
est
capable
de
résister
à
l’épreuve
du
temps.
Souvenez-­‐vous
de
la
Retraite
de
Russie
de
Minard
ou
de
la
Rose
de
Nigh+ngale.
est
mé.culeux
dans
les
moindres
détails
Le
placement
de
chaque
objet
graphique,
l’u+lisa+on
de
la
couleur
&
des
marqueurs,
la
créa+on
d’une
légende
efficace
sont
tous
les
fruits
d’une
réflexion
spécifique
par
rapport
aux
données,
au
contexte
&
à
la
finalité
recherchée.
est
respectueux
de
l’environnement
Le
data-­‐ink
ra+o
doit
être
op+male.
Outre
un
rendu
aéré,
cela
libère
l’énergie
du
lecteur
qui
ne
doit
plus
assimiler
des
informa+ons
visuelles
inu+les.
aussi
simpliste
que
possible
Je
vois
ce
que
vous
voulez-­‐dire
!
En
un
clin
d’œil
et
sans
besoin
d’une
bande-­‐son…
Une
bonne
data-­‐visualisa+on
se
passe
de
mots.
D’après
les
fondamentaux
du
Design
par
Dieter
Rams
Symboles
via
The
Noun
project
:
Test
Tube
(Zach
Graham)
/
Thinking
(Dirk
Rowe)
/
Bu0erfly
(Benni
)
/
Competency
(Duke
Innova+on
Co-­‐Lab)
/
Enter
(Andrea)
/
Fact
(Iconathon)
/
Ecology
(Diego
Naive)
/
Surveying
(Luis
Prado)
/
Date
&
Time
(Johan
H.
W.
Basberg)
/
Design
(Pham
Thi
Dieu
Linh)
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2013
Release
v1.1