7 outils de data visualisation à tester en 2025

Juliette Lécureuil – publié le 04/09/2023

Nan mais moi de toute façon je suis absolument convaincu que la data, c’est l’avenir tu vois.

Cette phrase vous dit quelque chose ? C’est normal, c’est un grand classique. D’ailleurs, on parie que vous l’avez entendue de la bouche de quelqu’un qui n’y connaît absolument rien en data…

Et comme chez Tool Advisor, on aime vous aider à briller dans les dîners, on vous détaille dans cet article de quoi il s’agit, et on vous dit tout ce qu’il faut savoir sur la data visualisation.

La cerise sur le gâteau ? Notre sélection des meilleurs outils dédiés, rien que pour vous. Bonne lecture !

La data visualisation, c’est quoi ?

Le point sur la data

Avant de rentrer dans le dur de la data visualisation, il nous faut commencer par vous expliquer ce qu’est la data.

D’abord, il faut savoir que le mot “data” est utilisé pour parler des données numériques, et notamment lorsqu’il est question d’une quantité importante de données.

On parle d’ailleurs de big data pour qualifier le phénomène issu de l’augmentation massive de la production de données, dont le traitement “impose l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur” (merci Wikipédia).

Ce qui est intéressant avec cette définition, c’est qu’elle clarifie ce à quoi peut servir la data lorsqu’elle est bien utilisée : à créer de la valeur. Pour cela néanmoins, encore faut-il pouvoir la stocker… Mais surtout l’analyser.

En d’autres termes, une donnée stockée ne sert absolument à rien si on ne l’analyse pas. Quelque part, c’est un peu comme si l’on récoltait le fruit d’une année de travail au potager pour le laisser moisir dans le bac à légumes du frigo… Ça n’a tout simplement aucun sens.

De la data à la dataviz

Vous l’aurez compris : pour conférer de la valeur à une donnée, il est nécessaire de pouvoir l’analyser. Et pour cela, il faut évidemment une méthode. Et cette méthode (roulement de tambour pour ceux qui ne nous avaient pas vus venir à 30 kilomètres), c’est…

La data visualisation (oui vous aviez deviné, vous voulez une médaille ?!), qui consiste à traduire un ensemble de données en une représentation visuelle, afin de le rendre plus facilement compréhensible.

Une discipline qui existe depuis bien longtemps : étant donné que l’Homme a inventé la dataviz dès lors qu’il s’est mis à cartographier l’espace autour de lui pour mieux s’y repérer, on peut dire que le concept est vieux comme le monde (tout comme cette expression).

Aujourd’hui, son importance grandit au fur et à mesure que la production de données augmente. Parce que si l’on ne manque décidément pas de data, on manque néanmoins de neurones pour pouvoir toutes les traiter et les assimiler. 

En les représentant visuellement, on permet à son petit cerveau de pouvoir identifier un concept clé qui se dégage de l’ensemble, qu’il s’agisse d’une tendance qui va déterminer vos choix en matière de marketing automation ou d’une donnée purement financière. 

Mais au-delà de constituer un sacré coup de pouce pour notre esprit de synthèse, la data visualisation se révèle un outil extrêmement utile pour définir et monitorer une stratégie d’entreprise.

Si vous êtes vous-même entrepreneur, vous le savez : quand on pilote une entreprise, on est assailli d’informations, de données pour leur majorité chiffrées et qu’il faut savoir interpréter pour être en capacité de prendre les meilleures décisions.

Il faut faire le lien avec le concept de business intelligence, qui désigne justement le fait de produire des visualisations dans le but de faciliter la prise de décision. En donnant une forme visuelle à ses données, on s’assure ainsi :

  • De mieux les comprendre soi-même ;
  • De permettre à chaque collaborateur de l’entreprise (peu importe son métier) de se les approprier ;
  • Et de bien les communiquer, que ce soit en interne ou à l’externe, ce qui constitue une étape clé pour fédérer autour d’un projet ou d’une idée.

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Pour cela, on va utiliser des formes visuelles, allant des plus classiques aux plus élaborées. On pense notamment :

  • Aux simples tableaux, présentant graphiquement des données peu lisibles lorsqu’elles sont sous forme de texte ;
  • Aux diagrammes circulaires, ces fameux “camemberts” très pratiques pour matérialiser les pourcentages ;
  • Aux diagrammes de Gantt, très souvent utilisés pour la gestion de projet et qui permettent de visualiser dans le temps les différentes tâches d’un projet ;
  • Aux chronologies, pour représenter une suite d’événements ;
  • Aux graphiques en barres, à bulles (ou “bar charts” et “bubble charts”, pour les anglophones du premier rang), ou encore linéaires ;
  • Aux histogrammes pour faire figurer des données issues d’une variable continue ;
  • Et il en existe encore de nombreuses autres !

Ce que l’on veut démontrer ici, ce n’est pas l’étendue de notre savoir – même si, quand même, reconnaissez que… –, mais bien la diversité des formes visuelles qu’il est possible de donner à données.

Choisir son outil de data visualisation, mode d’emploi

Vous l’aurez compris, la data visualisation se révèle fort utile dès lors qu’il s’agit de synthétiser et de présenter des données.

Pour cela, il faut déjà extraire la data en s’assurant qu’elle ne contient pas d’erreur, avant de l’exporter dans un logiciel de data visualisation. Et hop, nouvelle occasion de vous rappeler qu’il y a un logiciel pour tout ! Notre plan marche à merveille.

Outil data visualisation

Le logiciel de dataviz, c’est précisément l’outil qui va transformer les données brutes en visualisations à notre place… Parce qu’on est désolé de vous l’annoncer, mais les logiciels ont plus de neurones que nous.

Et pour bien le choisir, il faut d’abord comprendre son besoin en data visualisation. Car en fonction des critères que l’on se fixe, il ne sera pas conseillé d’investir dans le même outil… Le logiciel de data visualisation parfait n’existe pas (celui de facturation non plus d’ailleurs) !

Pour faire très simple, voici ce que vous devrez mettre au clair avant de vous lancer dans vos recherches : 

  • Avant tout, le type de données que vous cherchez à exploiter ;
  • Votre niveau d’aisance (ou non) avec l’utilisation des outils informatiques. Si vous n’êtes pas très à l’aise avec les internets (l’expression ne vous choque pas ? Vous faites définitivement partie de cette team), vous devrez opter pour la simplicité ;
  • Les types de visualisations que vous espérez pouvoir réaliser à partir de vos données (si vous cherchez à réaliser une forme visuelle très précise notamment) ;
  • Les formats sous lesquels vous exportez vos données. Ce serait dommage qu’il y ait incompatibilité entre votre data et votre outil de dataviz ;
  • Si vous espérez (ou non) pouvoir intégrer l’outil à votre environnement de travail existant ;
  • Et enfin, le budget que vous vous estimez prêt à investir dans un tel outil.

Une fois que vous aurez répondu à toutes ces questions, vous pourrez vous mettre en quête de l’outil parfait (pour vous, en tout cas). 

Notre sélection d’outils de data visualisation

Et parce qu’on est vraiment (vraiment, décidément) trop généreux, on a décidé de vous aider en vous présentant notre sélection d’outils de dataviz préférés. Les voici :

1. Microsoft Power BI

data visualisation power bi

Commençons par le logiciel de data visualisation de Microsoft : Microsoft Power BI. Pour convaincre, la multinationale au logo à quatre carrés mise sur les risques que présente la multiplication des solutions en matière de sécurité.

Forcément, pour une organisation qui utilise déjà de nombreux produits Microsoft, se doter de Power BI est synonyme d’intégration facile avec tous les logiciels de la suite… Mais ce n’est évidemment pas son seul avantage.

En plus d’être estampillé Microsoft, Power BI est un outil très complet, qui propose toutes les fonctionnalités attendues d’un logiciel de dataviz, et permet d’exporter des données depuis de nombreuses sources.

2. Google Data Studio

data visualisation google data studio

Côté Google, il nous faut évidemment présenter Google Data Studio, un outil permettant de réaliser de nombreux graphiques à la fois dynamiques et esthétiques gratuitement à partir de données web.

Ses + (au-delà de la gratuité, qui est déjà un + en soi) ? Le fait que l’on puisse là aussi exporter des données issues d’un grand nombre de sources différentes, et que les visualisations proposées soient facilement lisibles.

Un outil à envisager si vous utilisez déjà les outils de la suite Google – Google Workspace, pour les fins connaisseurs –, l’export de data issue de vos comptes Google se faisant très facilement.

3. Google Charts

outil dataviz google charts

Toujours chez Google, il nous faut aussi mettre en lumière Google Charts, l’outil de dataviz spécialement pensé pour les développeurs.

Son gros avantage, c’est de proposer des formes de visualisations très simples (au sens de basique). L’utilisation, quant à elle, ne l’est pas forcément puisqu’il faut avoir touché un peu de code pour s’en servir correctement.

En même temps, on a dit “pensé pour les développeurs”… Si vous n’avez pas fait HTML 3e langue, mieux vaut passer votre chemin (en parlant d’HTML, on peut quand même souligner que l’outil offre la possibilité d’exporter ses visualisations dans ce langage).

4. Tableau

dataviz tableau

En plus d’avoir un nom assez sympa et explicite, Tableau est l’un des outils de datavisualisation les plus connus et utilisés à travers le monde.

Sans doute parce qu’il est autant intuitif qu’adaptatif : il fait certes partie des solutions de dataviz payantes, mais dont les tarifs évoluent au rythme de l’évolution des besoins de ses utilisateurs.

L’autre avantage réside carrément dans son fonctionnement : Tableau propose de réaliser ses visualisations sur une plateforme existante en exportant ses données, puis en les glissant afin d’obtenir la forme visuelle qui convient le mieux. Un usage très ergonomique !

5. Qlik

logiciel data visualisation qlik

Chez Qlik, on revendique la data visualisation comme outil d’aide à la décision, en proposant d’éliminer “l’écart entre les données et l’action” afin d’agir “avec certitude”. Vaste (mais séduisant) programme !

La solution compte elle aussi beaucoup de fonctionnalités très intéressantes, reposant notamment sur l’analyse augmentée à l’aide de l’IA. Seul hic ? On peut facilement lui faire le reproche d’être un peu difficile à prendre en main…

Si l’on est en quête de simplicité avant tout, ce n’est pas forcément l’outil vers lequel il faudra se tourner en priorité, mais il saura convaincre ceux qui souhaitent pousser l’utilisation de la data à son maximum.

6. WebDataRocks

gestion de donnees webdatarocks

Sur le même plan (en moins élaboré tout de même) que Google Charts, il existe un autre outil 100 % gratuit : WebDataRocks.

On l’apprécie pour sa relative facilité d’utilisation, avec un petit bémol sur l’aspect export de données : pour créer une visualisation avec cet outil de data visualisation, il faut d’abord entrer sa data dans un tableur avant de pouvoir l’exporter.

Le point positif, c’est que les démos du site permettent de prendre l’outil en main rapidement… Idéal pour qui souhaite débuter en dataviz.

7. Visme

gestion de donnees webdatarocks

Plateforme dédiée à la création de contenus de différentes sortes, Visme ne se contente pas de proposer la réalisation de visualisations, mais invite aussi à la création de présentations, d’infographies, etc.

Une solution qui n’est pas non plus dotée de toutes les fonctionnalités d’un véritable outil de dataviz, mais qui permet tout de même de créer des graphiques, des diagrammes, et autres formes visuelles pour mettre en forme et valoriser ses données. 

Attention néanmoins : n’étant pas un outil de data visualisation aussi complet que ceux cités ci-dessus, il ne permet donc pas de manipuler une data énorme. Par contre, il fait très bien le job pour traiter de la donnée de petite taille. 

C’est tout pour aujourd’hui ! On va se reposer un peu pour être data-que (vous l’avez ?) pour vous proposer toujours plus de contenus sur les outils B2B.

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auteur-juliette Juliette Lécureuil

Journaliste

Juliette est journaliste, rédactrice et community manager freelance.

Diplômée de l’École publique de journalisme de Tours et passée par Prisma Media, l’EFS et LCI, Juliette écrit sur tous les sujets liés à l’entrepreneuriat et aux logiciels B2B.

Ses trois logiciels préférés : Notion pour l’organisation, Indy pour la compta et MerciApp pour l’orthographe irréprochable.

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