Dans sa version 9.2.1m, MicroStrategy nous offre la possibilité de pouvoir représenter nos données grâce à plusieurs widgets. Ces outils, généralement simples à manipuler, nous permettent de réaliser des visualisations originales et soignées. Parmi ces widgets nous allons nous intéresser au « Heat map » ou « Carte de chaleur ».

Ce widget est baptisé à tort « Heat map ». En effet, la représentation Heat map au sens strict du terme désigne une matrice où chaque élément est représenté par un rectangle de couleurs différentes en fonction de la valeur associée à l’élément. Ce type de représentation est souvent utilisé en biologie moléculaire, notamment pour représenter les séquences d’ADN.

Le terme «Treemap» est plus adapté au widget proposé par MicroStrategy. Le Treemap reprend le principe du Heat map (représentation des éléments par des couleurs différentes en fonction de la valeur d’une mesure) et y ajoute la possibilité d’afficher des données issues d’une hiérarchie en utilisant une matrice composée de rectangles imbriqués. Chaque élément est représenté par un rectangle dont la taille est proportionnelle à une mesure (résultat, C.A., population…). Ce rectangle peut être décomposé en sous-éléments en fonction de la hiérarchie en présence. Le premier niveau de hiérarchie est représenté par un grand rectangle qui contient d’autres rectangles représentant les éléments du niveau inférieur.

Exemple : stock de céréales :

Dans quels cas utiliser ce widget ?

  • Pour comparer un nombre important d’éléments appartenant à une hiérarchie
  • Ce widget peut être utilisé pour comparer un nombre important d’éléments en même temps. Sa construction sous forme de mosaïque permet une utilisation optimum de l’espace et ainsi, faire figurer jusqu’à une centaine d’éléments tout en restant lisible. De plus, sa structure permet de regrouper les éléments en fonction d’une hiérarchie.

    Prenons l’exemple d’une chaîne de magasins qui souhaite comparer les performances commerciales de ses boutiques, réparties dans l’hexagone. Pour cela, l’analyse va se faire sur le CA Annuel et le panier moyen pour chaque boutique.

    Données de départ:

    Dans un premier temps, nous allons utiliser une représentation graphique classique avec un histogramme à échelle double pour faire figurer ces deux indicateurs (CA Annuel et le panier moyen) :

    On constate que le nombre important d’élément observés rend la représentation illisible.

    Essayons de dissocier nos deux indicateurs avec deux histogrammes distincts :

    La représentation paraît plus aérée puisqu’il est possible de comparer le panier moyen et le CA, magasin par magasin. Par exemple, la Boutique de Nancy a un CA assez important pour un panier moyen assez faible. Cette analyse peut laisser supposer d’une importante fréquentation mais de montants d’achats assez faibles. Un plan d’action pour augmenter les performances de cette boutique pourrait, par exemple, être préconisé.

    Cependant, avec ce type de représentation, la lecture des données n’est pas instantanée. Il est difficile de comparer les magasins entre eux et d’identifier très rapidement les boutiques ayant des problèmes de performance par rapport aux autres. De plus, le nombre important de données ne permet pas d’afficher l’ensemble des boutiques.
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    Tentons maintenant avec le widget Heat Map :

    Toutes nos données apparaissent clairement. Nous visualisons chaque magasin, son importance en termes de CA, la valeur du panier moyen par client, le tout regroupé par région.

    Dans un premier temps, on observe une répartition assez équilibrée du CA entre les boutiques. Cependant, si on s’intéresse aux performances, des disparités apparaîssent. Par exemple, malgré une part importante dans des ventes, la plupart des magasins de la région Ile-de-France a un panier moyen inférieur à la moyenne.
    Ces magasins ont donc un souci de performance.

    Ensuite, nous constatons qu’à chiffre d’affaires équivalent, les magasins de la Défense et de Paris Hôtel de ville ont des performances différentes. Le magasin de La Défense a un panier moyen plutôt bon (aux alentours de 70€) alors que celui de Paris Hôtel de ville est aux alentours de 57€. Il y a donc un souci dans ce dernier magasin. On peut en déduire que cette boutique a encore une marge de progression et qu’avec un plan d’action, elle pourrait augmenter son panier moyen et devenir la première en termes de chiffre d’affaires sur la région Ile de France.

    Le widget « Heat map » est donc le plus pertinent pour comparer un nombre important d’éléments appartenant à une hiérarchie. Il permet d’avoir une représentation assez lisible des données et simplifie le travail d’analyse, ainsi que la prise de décision.

  • Pour analyser la composition d’un ensemble d’éléments
  • La structure du widget (en mosaïque) rend son utilisation adéquate pour analyser des ensembles composés de plusieurs éléments, comme les portefeuilles d’actifs financiers ou encore les stocks. Il permet de visualiser l’importance de chaque élément mais aussi d’étudier une caractéristique commune à tous (variation de valeur ou de cours, note ou échelle de risques, taux de rentabilité, classifications …)

    Prenons un exemple d’actualité avec le stock d’un négociant en produits agricoles (cet exemple est transposable pour la gestion de portefeuilles d’actifs) :

    Il est possible ici de visualiser rapidement la structure de notre stock avec un poids important des céréales, en particulier du blé dur, du blé tendre, du colza, ainsi que du soja. Nous constatons aussi que, malgré la très forte augmentation des cours (plus de 20% pour la plupart des produits), certaines de nos denrées on subit une baisse des prix (le blé dur et les orges de brasserie). Avec cette visualisation, nous pouvons rapidement expliquer l’évolution globale de la valeur de notre stock, établir une stratégie et procéder à des arbitrages.

    Particularités du Widget

    MicroStrategy nous propose un widget Heat Map relativement simple à utiliser, avec de nombreuses possibilités de personnalisation. Comme pour beaucoup de ses widgets, MicroStrategy nous permet de réaliser une carte de chaleur en quelques glissés-déposés, et de disposer d’une grande liberté de personnalisation, que ce soit dans le choix des couleurs, de l’échelle ou des informations à afficher.

    Concernant son utilisation, le Heat map est disponible aussi bien en Web que sur iPad. Il offre la possibilité de filtrer les données directement dans le widget (principe du filtre de vue): il suffit de se positionner sur un rectangle et de cliquer sur “fermer” ce qui le supprime du rectangle en question.

    Exemple :

    Il peut aussi servir de sélecteur dans le cadre d’un dashboard combinant plusieurs représentations graphiques.

    Pour résumer, le widget Heat map s’avère particulièrement efficace dans la comparaison d’un nombre important d’éléments et dans l’analyse d’ensembles agrégés, constitués de plusieurs éléments comme les stocks ou les portefeuilles d’actifs. Sa structure permet une visualisation rapide et efficace des grandes tendances des valeurs observées. Enfin, comme beaucoup d’objets MicroStrategy, l’utilisateur dispose d’une importante liberté dans la présentation et la manipulation du widget aussi bien en Web que sur iPad.

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