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12/02/2014

Dataviz & BigData :
Mythes & réalités
Jean-Daniel Fekete
Directeur de Recherche,
Resp. équipe-projet AVIZ
INRIA
Jean-Daniel.Fekete@inria.fr, www.aviz.fr, @jdfaviz

Innovation Recherche

1
12/02/2014

La révolution Big Data
Les solutions de stockage croissent exponentiellement
Les capteurs génèrent toujours plus de données :
 Pollution, logs, température, photos, vidéos, monitoring
Les données collectées sont mises en ligne
Les données sont analysées et les analyses sont mises en ligne
L’univers numérique explose :
 2007 : 281 Exa-octets
(281 milliards de Giga-octets)
 2010 : barrière du Zeta-octet
franchie
 2011 : 1.8 Zeta-octets
 2020 : 40 Zeta-octets
http://www.emc.com/leadership/digital-universe/iview/executive-summary-a-universe-of.htm

Data, Information, Knowledge, Wisdom
Where is the Life we have lost in living?
Where is the wisdom we have lost in knowledge?
Where is the knowledge we have lost in information?
-- from T.S. Eliot, "Choruses from 'The Rock'
Comment :
• transformer des données en information ?
• utiliser l’information pour prendre des bonnes décisions et apprendre de nouvelles
connaissances
• avoir des réponses à des questions fondamentales dont on n’a aucune idée aujourd’hui ?

Transformer le déluge de données en opportunités !

2
12/02/2014

Utiliser la vision
•
•
•
•
•
•

Sens ayant la plus grande bande passante
Rapide, parallèle
Reconnaissance de formes
Pré-attentif
Etend les capacités cognitives et mémorielles
On pense visuellement

• On utilise des connaissances issues de la psychologie cognitive
– Psychologie de la forme (Gestalt)
– Perception pré-attentive
– Psychophysique

Dataviz, InfoGraphics, InfoVis ? [Wikipedia]
• Dataviz: Une représentation graphique de données
statistiques ou visualisation de données statistiques est
un résumé visuel des données chiffrées
• InfoGraphic: L’infographie de presse désigne le
domaine professionnel ayant pour objet les graphes
destinés à mettre en image des informations
généralement statistiques au moyens de diagrammes.
• InfoVis: La Visualisation d'Information est un domaine
informatique pluri-disciplinaire dont l'objet d'étude est
la représentation visuelle de données, principalement
abstraites, sur une Interface graphique [interactive]
#mstechdays

Innovation Recherche

3
12/02/2014

#mstechdays

Innovation Recherche

Engouement pour la dataviz et l’infovis
• Depuis 2010, la dataviz devient populaire dans
les journaux
– New York Times, Guardian, Le Monde, Liberation

• La dataviz est omniprésente sur le web
• De nouveaux produits mettent en avant leurs
composants dataviz
– Business Intelligence, Tableurs

• Les entreprises dataviz sont en forte croissance
– Tableau Software lève au NASDAQ 254m$ en mai 2013

#mstechdays

Innovation Recherche

4
12/02/2014

Questions :
• Est-ce vraiment aussi efficace ?
• Toutes les dataviz sont-elles utiles ?
• Comment reconnaitre une bonne dataviz
d’une mauvaise dataviz ?
• La dataviz est-elle efficace sur du Big Data ?
#mstechdays

Innovation Recherche

Stratégie américaine en Afghanistan

[We Have Met the Enemy and He Is PowerPoint, NY-Times, 26/4/2010]

#mstechdays

Innovation Recherche

5
12/02/2014

Lire les visualisations
• Tout le monde sait lire les visualisations

congruentes

– Lorsque les questions sur les données utilisent les mêmes
termes que les questions sur la représentation visuelle

• Quelle est la valeur la plus petite/grande ?
– Quelle est la barre
la plus
petite/grande ?

Lire les visualisations
• Plusieurs visualisations sont congruentes
pour des tâches simples :

6
12/02/2014

Budget de l’état 2012 par Ministère

Bon début mais … plusieurs résultats

7
12/02/2014

Visualisation : exemples

http://www.smartmoney.com/map-of-the-market/

15

8
12/02/2014

Montrer 2 dimensions à la fois…

9
12/02/2014

Des tables à 12 dimensions ?
• Demo !

#mstechdays

Innovation Recherche

19

Matrices de Scatter Plots

http://labs.data-publica.com/emploi/

10
12/02/2014

Au-delà de 20 dimensions ?

#mstechdays

Innovation Recherche

Des réseaux sociaux toujours plus gros
InfoVis Co-authoring (K. Börner et al.)

11
12/02/2014

En réalité, lorsqu’on visualise les données
brutes …

23

FaceBook

12
12/02/2014

Les choix esthétiques interfèrent avec la lisibilité

13
12/02/2014

Réseau Professionnel LinkedIn

http://inmaps.linkedinlabs.com/network

Graphes
• Diagrammes en nœuds • Matrices d’adjacence
et liens

14
12/02/2014

Communicate

Explore

February 10, 2014

Nathalie Henry

Exploring Social Networks with Matrix-Based
Representations

29

Visualisation pour le Big Data

15
12/02/2014

Conclusion
• La visualisation est très efficace

– À condition de suivre des règles strictes
– Dans certaines limites de taille

• Beaucoup de graphiques ne respectent pas les règles
de lisibilité et les limites de taille
– Il faudra un peu de temps pour que les graphistes apprennent ces
règles

• Les visualisations efficaces nécessitent un
apprentissage

– Il faudra un peu de temps pour que la population apprenne à lire les
visualisations

#mstechdays

Innovation Recherche

Conclusion 2
• Au-delà d’une certaine taille de données, la
visualisation seule ne suffit pas
– Il faut combiner visualisation et analyse de données

• Les méthodes combinant visualisation et analyse
de données ne sont pas encore disponibles pour
des non-spécialistes
– Le champ de recherche est passionnant pour les 10 prochaines
années

• Pour la majorité des données, il existe déjà des
logiciels relativement simples de visualisation
#mstechdays

Innovation Recherche

16
12/02/2014

Recherches sur les visualisations engageantes à
AVIZ
• Nouvelles métaphores pour
visualiser les données
temporelles
–

http://www.visualsedimentation.org/

–

http://www.aviz.fr/Research/SketchyRendering

• Utilisation du style crayonné
• Raisonnement Bayesien
compréhensible

– http://www.aviz.fr/bayes

• Visualisation pour le peuple
–

http://peopleviz.gforge.inria.fr/trunk/

17
12/02/2014

Bibliographie
• Ben Fry, “Visualizing Data”, O'Reilly
• Robert Spence, “Information Visualization: Design for Interaction“,
Prentice Hall
• Colin Ware, “Information Visualization: Perception for Design“, Morgan
Kaufmann
• Jacques Bertin, « Sémiologie graphique : Les diagrammes - Les réseaux
- Les cartes », Editions de l'Ecole des Hautes Etudes en Sciences
• Edward R. Tufte, “The Visual Display of Quantitative Information“,
Graphics Press

18

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Dataviz & BigData :Mythes & réalités

  • 1. 12/02/2014 Dataviz & BigData : Mythes & réalités Jean-Daniel Fekete Directeur de Recherche, Resp. équipe-projet AVIZ INRIA Jean-Daniel.Fekete@inria.fr, www.aviz.fr, @jdfaviz Innovation Recherche 1
  • 2. 12/02/2014 La révolution Big Data Les solutions de stockage croissent exponentiellement Les capteurs génèrent toujours plus de données :  Pollution, logs, température, photos, vidéos, monitoring Les données collectées sont mises en ligne Les données sont analysées et les analyses sont mises en ligne L’univers numérique explose :  2007 : 281 Exa-octets (281 milliards de Giga-octets)  2010 : barrière du Zeta-octet franchie  2011 : 1.8 Zeta-octets  2020 : 40 Zeta-octets http://www.emc.com/leadership/digital-universe/iview/executive-summary-a-universe-of.htm Data, Information, Knowledge, Wisdom Where is the Life we have lost in living? Where is the wisdom we have lost in knowledge? Where is the knowledge we have lost in information? -- from T.S. Eliot, "Choruses from 'The Rock' Comment : • transformer des données en information ? • utiliser l’information pour prendre des bonnes décisions et apprendre de nouvelles connaissances • avoir des réponses à des questions fondamentales dont on n’a aucune idée aujourd’hui ? Transformer le déluge de données en opportunités ! 2
  • 3. 12/02/2014 Utiliser la vision • • • • • • Sens ayant la plus grande bande passante Rapide, parallèle Reconnaissance de formes Pré-attentif Etend les capacités cognitives et mémorielles On pense visuellement • On utilise des connaissances issues de la psychologie cognitive – Psychologie de la forme (Gestalt) – Perception pré-attentive – Psychophysique Dataviz, InfoGraphics, InfoVis ? [Wikipedia] • Dataviz: Une représentation graphique de données statistiques ou visualisation de données statistiques est un résumé visuel des données chiffrées • InfoGraphic: L’infographie de presse désigne le domaine professionnel ayant pour objet les graphes destinés à mettre en image des informations généralement statistiques au moyens de diagrammes. • InfoVis: La Visualisation d'Information est un domaine informatique pluri-disciplinaire dont l'objet d'étude est la représentation visuelle de données, principalement abstraites, sur une Interface graphique [interactive] #mstechdays Innovation Recherche 3
  • 4. 12/02/2014 #mstechdays Innovation Recherche Engouement pour la dataviz et l’infovis • Depuis 2010, la dataviz devient populaire dans les journaux – New York Times, Guardian, Le Monde, Liberation • La dataviz est omniprésente sur le web • De nouveaux produits mettent en avant leurs composants dataviz – Business Intelligence, Tableurs • Les entreprises dataviz sont en forte croissance – Tableau Software lève au NASDAQ 254m$ en mai 2013 #mstechdays Innovation Recherche 4
  • 5. 12/02/2014 Questions : • Est-ce vraiment aussi efficace ? • Toutes les dataviz sont-elles utiles ? • Comment reconnaitre une bonne dataviz d’une mauvaise dataviz ? • La dataviz est-elle efficace sur du Big Data ? #mstechdays Innovation Recherche Stratégie américaine en Afghanistan [We Have Met the Enemy and He Is PowerPoint, NY-Times, 26/4/2010] #mstechdays Innovation Recherche 5
  • 6. 12/02/2014 Lire les visualisations • Tout le monde sait lire les visualisations congruentes – Lorsque les questions sur les données utilisent les mêmes termes que les questions sur la représentation visuelle • Quelle est la valeur la plus petite/grande ? – Quelle est la barre la plus petite/grande ? Lire les visualisations • Plusieurs visualisations sont congruentes pour des tâches simples : 6
  • 7. 12/02/2014 Budget de l’état 2012 par Ministère Bon début mais … plusieurs résultats 7
  • 10. 12/02/2014 Des tables à 12 dimensions ? • Demo ! #mstechdays Innovation Recherche 19 Matrices de Scatter Plots http://labs.data-publica.com/emploi/ 10
  • 11. 12/02/2014 Au-delà de 20 dimensions ? #mstechdays Innovation Recherche Des réseaux sociaux toujours plus gros InfoVis Co-authoring (K. Börner et al.) 11
  • 12. 12/02/2014 En réalité, lorsqu’on visualise les données brutes … 23 FaceBook 12
  • 13. 12/02/2014 Les choix esthétiques interfèrent avec la lisibilité 13
  • 14. 12/02/2014 Réseau Professionnel LinkedIn http://inmaps.linkedinlabs.com/network Graphes • Diagrammes en nœuds • Matrices d’adjacence et liens 14
  • 15. 12/02/2014 Communicate Explore February 10, 2014 Nathalie Henry Exploring Social Networks with Matrix-Based Representations 29 Visualisation pour le Big Data 15
  • 16. 12/02/2014 Conclusion • La visualisation est très efficace – À condition de suivre des règles strictes – Dans certaines limites de taille • Beaucoup de graphiques ne respectent pas les règles de lisibilité et les limites de taille – Il faudra un peu de temps pour que les graphistes apprennent ces règles • Les visualisations efficaces nécessitent un apprentissage – Il faudra un peu de temps pour que la population apprenne à lire les visualisations #mstechdays Innovation Recherche Conclusion 2 • Au-delà d’une certaine taille de données, la visualisation seule ne suffit pas – Il faut combiner visualisation et analyse de données • Les méthodes combinant visualisation et analyse de données ne sont pas encore disponibles pour des non-spécialistes – Le champ de recherche est passionnant pour les 10 prochaines années • Pour la majorité des données, il existe déjà des logiciels relativement simples de visualisation #mstechdays Innovation Recherche 16
  • 17. 12/02/2014 Recherches sur les visualisations engageantes à AVIZ • Nouvelles métaphores pour visualiser les données temporelles – http://www.visualsedimentation.org/ – http://www.aviz.fr/Research/SketchyRendering • Utilisation du style crayonné • Raisonnement Bayesien compréhensible – http://www.aviz.fr/bayes • Visualisation pour le peuple – http://peopleviz.gforge.inria.fr/trunk/ 17
  • 18. 12/02/2014 Bibliographie • Ben Fry, “Visualizing Data”, O'Reilly • Robert Spence, “Information Visualization: Design for Interaction“, Prentice Hall • Colin Ware, “Information Visualization: Perception for Design“, Morgan Kaufmann • Jacques Bertin, « Sémiologie graphique : Les diagrammes - Les réseaux - Les cartes », Editions de l'Ecole des Hautes Etudes en Sciences • Edward R. Tufte, “The Visual Display of Quantitative Information“, Graphics Press 18