"Ce n'est pas parce que la donnée est disponible qu'il faut l'afficher"

Si vous débutez en Business Intelligence (BI) ou en Data Analytics, vous avez sûrement déjà ressenti cette euphorie : celle de pouvoir manipuler d’immenses quantités de données et de les afficher sous toutes les formes possibles. Tableaux, graphiques, cartes, indicateurs, filtres… Tout est là, prêt à être utilisé.

Et pourtant, voici la première erreur que font beaucoup de débutants : vouloir tout afficher.

Si une donnée existe, cela signifie-t-il qu’elle mérite d’être montrée ? Non. Une bonne analyse ne se mesure pas à la quantité d’informations affichées, mais à sa pertinence et sa clarté.

Cet article vous expliquera pourquoi trop d’informations tue l’information, et comment éviter ce piège classique pour créer des rapports et des dashboards efficaces.

1. Pourquoi les débutants affichent trop de données ?

1.1 L’excitation des premiers projets

Lorsque l'on découvre des outils comme Power BI, Tableau, Looker ou encore Google Data Studio, on est tenté d'exploiter chaque fonctionnalité. On teste tous les types de graphiques, on met des KPIs partout, et on affiche toutes les métriques possibles.

Le raisonnement est souvent le suivant :
"Si cette donnée est disponible dans la base, c’est qu’elle est utile. Autant la montrer."

Mais c’est une fausse logique : ce n’est pas parce qu’on a accès à une donnée qu’elle est pertinente pour la prise de décision.

1.2 La peur de manquer une information importante

L’autre raison pour laquelle les débutants affichent trop de données, c’est la crainte d’en oublier une qui pourrait être utile. Résultat : ils préfèrent tout afficher plutôt que de faire des choix.

Mais cette surcharge d’informations n’aide pas, elle nuit à la clarté du message.

Un dashboard doit être un outil d’aide à la décision, pas un catalogue exhaustif de toutes les données disponibles.

2. Les dangers d’un excès de données affichées

2.1 Une surcharge cognitive

Trop d’informations fatigue l’utilisateur et ralentit la prise de décision.

Prenons un exemple simple :

Imaginons un dashboard de ventes.
➡ Un bon tableau de bord affiche :
✅ Chiffre d’affaires global
✅ Évolution mensuelle
✅ Top 5 des produits les plus vendus
✅ Répartition géographique

➡ Un mauvais tableau de bord affiche en plus :
❌ Les ventes par heure
❌ Les stocks en temps réel
❌ Les retours produits des 6 derniers mois
❌ Un classement des ventes par magasin depuis 5 ans

Résultat : l’utilisateur se noie sous l’information et met plus de temps à trouver les indicateurs réellement utiles.

2.2 Des tableaux et graphes inutiles

Il est tentant d’afficher des dizaines de graphiques dans un rapport. Mais cela ne sert à rien si chaque graphique ne raconte pas une histoire claire.

Mieux vaut 3 indicateurs bien choisis que 10 qui embrouillent l’utilisateur.

Un bon analyste sait choisir ce qui est important et supprimer ce qui ne l’est pas.

2.3 Une perte de performance

Afficher trop de données ne pose pas seulement un problème de lisibilité, mais aussi de performance technique.

• Un dashboard Power BI avec trop de requêtes ralentira le chargement.

• Une base de données trop sollicitée peut ralentir les calculs.

• Des graphiques surchargés deviennent difficiles à comprendre.

L’efficacité passe aussi par la rapidité d’accès aux informations.

3. Comment éviter cet écueil et bien concevoir un dashboard ?

3.1 Appliquer la règle des 5 secondes

Un bon dashboard doit permettre à un utilisateur de répondre à une question en moins de 5 secondes.

Posez-vous cette question :
➡ Quel est le message clé de ce dashboard ?

Si un utilisateur doit scroller, cliquer 10 fois ou lire 5 graphiques pour avoir sa réponse, alors le dashboard est mal conçu.

3.2 Raisonner en termes de besoin, pas de disponibilité des données

Avant d’ajouter un graphique, posez-vous cette question :

📌 Est-ce que cette information est nécessaire à la prise de décision ?

• Si oui, affichez-la.

• Si non, supprimez-la.

Par exemple, un directeur commercial a besoin de voir le CA global, mais pas le détail des ventes heure par heure.

3.3 Prioriser les indicateurs essentiels

Il existe une méthode simple pour sélectionner les bons KPIs :

La matrice Impact vs. Utilité

• Impact fort + Utilité forte ✅ → À afficher absolument

• Impact fort + Utilité faible 🔍 → À tester, mais à ne pas surcharger

• Impact faible + Utilité forte 📌 → À mettre en option dans un sous-rapport

• Impact faible + Utilité faible ❌ → À supprimer !

3.4 Simplifier les visuels

💡 Un bon dashboard = Un message par visuel

• Évitez les graphiques trop détaillés

• Favorisez les indicateurs clairs et lisibles

• Regroupez les informations par thème

Un bon data analyst sait filtrer les informations et rendre les insights accessibles.

La donnée doit être affichée intelligemment

Un bon data analyst ne se contente pas de montrer tout ce qu’il peut, il choisit les bonnes informations pour répondre aux besoins des utilisateurs.

💡 Votre mission n’est pas de présenter toutes les données possibles, mais de transformer les bonnes données en décisions impactantes.