La jauge (gauge dans la langue de Shakespeare) est une visualisation des plus simples, des plus anciennes et, dans certains cas particuliers, des plus utiles.

Bien avant d’être utilisée pour analyser des données, cette dataviz était plus couramment employée pour mesurer. Pression, vitesse, niveau, etc. elle mesure toutes les données relatives sur une seule dimension. D’ailleurs, vous connaissez forcément : elle sert aujourd’hui (notamment) à indiquer le niveau de carburant dans vos véhicules ou le niveau de pression sur certaines pompes à vélo.

Et la jauge en visualisation de données ?

Bon, nous avons bien compris qu’elle servait à mesurer une valeur relative unique, sur une seule dimension. Mais en dataviz, nous avons des besoins bien plus complexes !

Hé bien… pas toujours.
Pour la simple consultation d’une valeur agrégée qui doit être visible et rapidement compréhensible, la jauge est parfaite.

D’ailleurs, nous pouvons agrémenter notre gauge d’un niveau de comparaison sous la forme d’une marque. Il est aussi possible d’employer des couleurs, avec une progression en dégradé (ou tranchée, selon l’importance du seuil).
Ainsi, d’un coup d’œil, nous voyons si la mesure est satisfaisante, ou si l’organisation se rapproche d’un niveau de risque.

Par exemple, nous voulons suivre le chiffre d’affaire de l’entreprise à la date du jour, par rapport au début de l’année. Il s’agit bien d’une mesure unique (somme des montants facturés) et relative (depuis le premier janvier).
Nous ajoutons sur notre visualisation le CA de l’année précédente (ou de toute autre année de référence) – notons que nous pourrions également symboliser le point mort.
Enfin, nous délimitons notre visualisation en trois zones de couleur. La première, en rouge, indique la part du chiffre d’affaire sous le seuil de rentabilité de l’organisation. La seconde, en jaune, représente le CA lorsque l’entreprise est rentable mais encore au-dessous de l’objectif poursuivi. Enfin, en vert, lorsque le chiffre est au dessus de l’objectif.

Cette représentation nous indique immédiatement la valeur du CA, son positionnement par rapport à l’année passée, à la rentabilité ainsi qu’à l’objectif. Mise à jour en temps réel (ou une fois par jour au moins), elle nous renseigne d’un coup d’œil sur le niveau d’activité.

Pour ce type d’utilisation, elle est parfaitement adéquate.
Pour beaucoup d’autres, elle est bien trop simple…

Exemple de jauge
Exemple de jauge (ou gauge)

Jaugeons donc notre caviste

Retrouvons notre caviste, spécialiste en vins et spiritueux.

Cette fois-ci, il cherche à mettre en œuvre une visualisation qui lui permettra de voir, rapidement et régulièrement, où il en est dans son activité.
Ses deux principales sources de revenus, souvenez-vous, sont les spiritueux et les vins. Il modélise donc son chiffre d’affaires sur deux jauges, une par activité, et décide d’en ajouter une troisième avec les totaux.

Jauge - DataViz - Caviste
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Ainsi, nous voyons ici apparaitre les ventes de produits ainsi que les seuils de rentabilité (en rouge), d’objectif (en jaune) et d’activité au delà des objectifs (en vert).
Sans avoir besoin d’analyser beaucoup, nous avons plusieurs informations :

  • Le montant des ventes ;
  • Le montant des ventes de l’année passée (notre caviste a fait mieux que l’an passé en spiritueux mais moins bien en vins… pour le moment !) ;
  • Les seuils (notre ami est rentable et a presque dépassé son objectif de vente total, il est encore un peu en retard sur les vins).

Le tout pour les deux familles d’articles et au total.
Il va sans dire que nous pourrions également ajouter des possibilité de filtres en matière de type de clientèle, de site de vente (puisque notre caviste possède deux magasins et bientôt d’une boutique en ligne) ou encore par date.
Bien entendu, selon les choix effectués au niveau des échanges de données, notre dataviz peut se mettre à jour – automatiquement – en temps réel ou une fois par jour.

Si vous être perdus dans tout ce vocabulaire, n’hésitez pas à consulter nos définitions dans cet article !
Nos dataviz sont réalisées à l’aide de la solution Qlik Sense, dont nous sommes intégrateur.

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