Par : Dr. Steven Bashford, Directeur des services techniques EMEA, Corel GmbH, Division Mindjet
Dans la deuxième partie, nous allons étudier comment le traitement visuel des données liées nous permet de disposer d’une meilleure vision globale sans perdre de vue les détails (vision holistique), comme le résume si bien le dicton selon lequel « une image vaut bien plus que mille mots ».
Les autres parties de « La puissance de la visualisation dans l’univers numérique » sont consultables ici :
Le traitement visuel des données liées
Il est crucial de représenter visuellement les données pour mieux les comprendre. La visualisation procure des avantages majeurs, y compris une meilleure vision globale, une compréhension plus rapide et durable, ainsi que des informations sur les corrélations et une plus grande transparence dans les communications. MindManager trouve ses origines dans la méthode de Mind Mapping et a été le premier logiciel à promouvoir cette méthode en 1994. La méthode de Mind Mapping a eu (et a toujours) l’avantage de permettre la représentation des connaissances de façon très intuitive et compréhensible instantanément par tous.
Il est très vite devenu évident que les avantages procurés par cette méthode existaient dans de nombreuses applications commerciales, qu’elle devait être développée afin d’être utilisée dans des situations réelles. Dès lors, cette méthode n’a cessé de se développer pour devenir une forme très étendue de mind mapping, à savoir le Mapping commercial. Il a été nécessaire de développer les sujets d’une map pour représenter certains contenus avec plus de précision.
Il s’est agit notamment des extensions avec :
- Les informations relatives aux tâches (telles que l’état, la date de début et de fin, les efforts, les ressources, etc.) et les dépendances des tâches
- Les repères basés sur des symboles et du texte pour qualifier et catégoriser les sujets
- Les liens hypertexte pour référencer les documents externes, les sites Web et les pièces jointes
- Les propriétés et calculs des sujets visant à capturer et calculer les chiffres clés, les données structurées et les types de données
- Intégration à Microsoft Office
Les extensions de présentation (avec, par exemple, les organigrammes, les arborescences et les chronologies) et un aspect plus formel des maps ont joué un rôle majeur dans l’acceptation de MindManager au sein des applications commerciales. Ici, ce qui est important, c’est que la structure hiérarchique demeurait l’unique base de la visualisation dans toutes ces extensions.
Globalement, ces extensions ont fourni un soutien aux scénarios d’application, comme la gestion des tâches et des projets, la planification stratégique et budgétaire, la gestion des risques et bien d’autres encore.
Pour répondre au nombre croissant des demandes des clients pour de nouvelles capacités de visualisation, étant donné que les mind maps n’offrent pas toujours la meilleure solution de représentation pour certaines données ou informations, MindManager propose aujourd’hui un grand choix d’autres types de diagrammes. D’un côté, on trouve les organigrammes et les diagrammes Ligne de couloir qui sont généralement plus adaptés à la représentation des flux de processus. De l’autre, il y a les maps conceptuelles qui permettent une modélisation simple et élégante des connaissances qui représente les relations. MindManager 2018 for Windows a introduit de nouveaux objets d’arrière-plan qui permettent de créer une grande variété de nouveaux diagrammes, y compris des matrices 2 x 2 (voir la figure 2) et des diagrammes de Venn.
Dans tous les types de diagramme, il est essentiel de pouvoir utiliser les extensions, telles que les propriétés des sujets, les informations sur les tâches et d’autres fonctions dont nous parlerons par la suite. Il ne s’agit pas de créer de simples visualisations ou des images statiques, mais plutôt des documents vivants au sein desquels vous pouvez travailler efficacement avec les données.
De plus, il est possible de combiner tous les types de données, afin de toujours disposer de la visualisation la plus appropriée à votre contenu. Ainsi, vous pouvez souvent développer de manière significative des représentations plus compactes et plus claires des données, des projets et des processus (voir la figure 3).
Il est important de souligner que les principales propriétés et calculs ajoutés font partie des fonctions spécifiques qui jouent un rôle central dans la visualisation et l’analyse des volumes importants de données. La figure 4 présente un exemple de description mécanique de robot. Cette description inclut tous les composants et sous-composants (ainsi que les sous-sous-composants) avec les erreurs possibles et leurs causes. Les propriétés des sujets ont été utilisés pour décrire les détails des composants. Les erreurs incluent les évaluations des risques, les coûts que représentent les risques et la fréquence des occurrences sous la forme de propriétés de sujet permettant l’exécution de calculs.
Il est maintenant possible de mettre en avant certains chiffres clés et de leur appliquer un filtre par domaine d’importance à l’aide des outils qui seront présentés dans la section suivante. De plus, en développant ou en réduisant les structures des sujets, il est possible de définir précisément le niveau de détail à afficher et de comparer des zones différentes des maps. Avec les formats Word et Excel, cette possibilité n’existe que dans une certaine mesure. Le format visuel identifie et souligne rapidement les relations structurelles.
Bien que cette map ait été créée manuellement, il est possible de saisir les chiffres clés, tels que les fréquences ou la valeur des risques à partir d’une base de données ou même, de créer automatiquement des parties importantes de la description mécanique (pour plus d’informations sur ces fonctionnalités, reportez-vous au chapitre « Intégrations »). Cet aspect est particulièrement important si les chiffres clés changent au fil du temps en fonction des nouvelles données générées. Ainsi, les données peuvent être actualisée en fonction et de nouvelles parties critiques peuvent être automatiquement mises en avant grâce aux outils qui seront présentés dans le chapitre suivant.
Voici deux autres exemples (impressions) : une map conceptuelle (Figure 5) et un processus de gestion de projet (Figure 6). Le processus de gestion de projet combine une map de type chronologie et un diagramme Ligne de couloir. De plus, il comporte les propriétés des sujets pour le budget et les coûts actuels, ainsi que le calcul correspondant pour l’obtention des totaux au niveau des sujets parents.
Notez que la map illustrée à la figure 6 comporte les sujets mis en valeur à l’aide de couleurs différentes. Dans le chapitre suivant, nous aborderons les outils qui rendent tout cela possible.
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À propos de l’auteur :
Dr. Steven Bashford, Directeur des services techniques EMEA chez Corel. Dans le cadre de ses fonctions, il dirige les services de prévente, formation et conseil et Mindjet depuis plus de 17 ans. Il contribue activement au développement continu de MindManager.