Une multitude de données sont créées grâce à différents outils. Cela va du message écrit sur un réseau social au dernier achat réalisé à l’épicerie de quartier. Toute action laisse une trace digitale. Des données peuvent également être créées passivement comme la récolte d’informations provenant d’un capteur GPS dans véhicule. Tout ceci génère une énorme quantité de données. On estime qu’en 2015, 90% des données mondiales ont été créées au cours des deux dernières années. Cette manne d’informations s’appelle le Big Data. Ces données permettent d’isoler des tendances comme les produits qui se vendent le mieux par période dans un supermarché ou les destinations qui attirent le plus de touristes en fonction de l’année. Pour répondre à ces questions, il est impensable devoir parcourir chaque enregistrement un à un. Il faut pouvoir trouver les visualiser pour, qu’en un coup d’oeil, on puisse donner à sens à nos informations. Ce travail a pour but de proposer des visualisations en fonction du type de données auquel nous sommes confrontés ou bien de ce que nous souhaitons afficher. Dans un second temps, nous nous pencherons plus en détail sur le projet « GEoTweet » qui a pour but d’utiliser l’énorme quantité données mises à disposition par Twitter. Il s’agit ici d’appliquer des méthodes de visualisations pour afficher des comportements d’utilisateur ou l’évolution de termes, comme les hashtags, grâce au Big Data généré par Twitter
