La data visualisation au service du contrôle des données : un levier puissant en production comme en migration

Les limites des contrôles purement tabulaires

Les tableaux de données sont bien sûr indispensables dans les phases de vérification détaillée. Mais leur usage exclusif atteint vite ses limites :

• Peu lisibles dès que les volumes dépassent quelques centaines de lignes

• Difficiles à parcourir pour détecter une anomalie cachée au milieu d’une mer de données

• Peu synthétiques : il faut croiser manuellement les valeurs, sans vue d'ensemble

• Pas intuitifs pour les parties prenantes non techniques, comme les utilisateurs métier

Le risque est double : passer à côté d’anomalies importantes, ou passer trop de temps à les chercher.

La data visualisation comme levier d’efficacité

La data visualisation permet une approche complémentaire, centrée sur la mise en évidence des signaux faibles. Elle ne remplace pas le contrôle ligne à ligne, mais le complète intelligemment.

Parmi ses avantages :

• Vue synthétique : un graphique révèle instantanément des tendances ou ruptures invisibles dans un tableau

• Détection visuelle d’anomalies : outliers (désigne des données qui s’écartent fortement du reste des observations - en français "valeurs aberrantes" ou "valeurs extrêmes"), valeurs manquantes, pics d’activité ou baisses brutales

• Interactivité : les outils modernes permettent de filtrer, zoomer, explorer les données sans rechargement

• Meilleure communication : les visualisations facilitent les échanges avec les équipes non techniques

Cas d’usage : contrôle en production

En production, les chaînes de traitement doivent être surveillées avec rigueur : volumes de données, fréquence des chargements, taux d’erreurs, complétude, etc.

Des visualisations simples, comme des courbes temporelles ou des histogrammes de distribution, permettent de :

• Suivre l’évolution quotidienne d’un flux (ex : nombre d’enregistrements)

• Repérer une chute brutale (donnée manquante) ou un pic anormal (duplication)

• Identifier des valeurs aberrantes sur certains champs (ex : dates dans le futur, âges incohérents) 

• Mettre en place un dashboard de qualité de données, avec des alertes visuelles sur les seuils critiques.

Exemple concret : dans un pipeline d’intégration quotidienne, un graphique montrant le volume d’enregistrements par jour fait ressortir immédiatement un jour à zéro — là où un tableau aurait exigé une lecture attentive.

Cas d’usage : projets de migration

Lors d’une migration de données (ERP, CRM, entrepôt, etc.), les enjeux de contrôle sont d’autant plus cruciaux que les risques de régression sont élevés.

La data visualisation intervient à plusieurs niveaux :

• Comparaison visuelle entre données sources et cibles : pour détecter des écarts globaux ou par sous-ensemble (types, catégories, clients, etc.)

• Cartographie de la couverture fonctionnelle : visualiser les champs migrés vs non migrés, ou les objets métier partiellement traités

• Suivi de l’avancement projet : dashboard interactif des étapes de migration, par lot, périmètre ou criticité

Les visualisations permettent d’expliquer les écarts observés, de prioriser les correctifs, et de partager l’état d’avancement avec toutes les parties prenantes.

Complémentarité avec les méthodes classiques

Il ne s’agit pas d’opposer visualisation et tableaux, mais bien de les combiner intelligemment. Un bon contrôle qualité repose sur les deux : une vue macro visuelle pour orienter, et une analyse détaillée tabulaire pour valider.

En conclusion, la data visualisation n’est pas seulement un outil de reporting ou de storytelling. C’est aussi un véritable levier de contrôle de la donnée, qui aide à fiabiliser les chaînes de production, à sécuriser les migrations, et à mieux piloter la qualité dans les projets data.

Facile à déployer avec les outils du marché (Power BI, Tableau, Looker, ou Python/Plotly pour les plus techniques), la visualisation doit devenir un réflexe dès qu’il s’agit de valider des données à grande échelle.