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Data Analyst | J’aide les entreprises à piloter leur activité et leur rentabilité en concevant des tableaux de bord sur mesure | Power BI & Fabric | ⭐ 5/5 Malt
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Dylan Arnaud positions himself as a high-authority practitioner who bridges the gap between technical data rigor and business profitability. His content strategy centers on "de-risking" the data profession, providing exhaustive, zero-friction resources like SQL cheat sheets and Power BI error guides that move beyond basic tutorials into production-grade methodology. He is notable for his "no-fluff" transparency, offering high-value assets without lead magnets, which builds immense trust with both job seekers and stakeholders. The most compelling intersection in his work is technical mentorship paired with career pragmatism, where he teaches followers not just how to code, but how to "exit the pile" by solving specific business problems rather than simply building pretty dashboards.
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Writing style breakdown
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Le piège du "toujours plus" en Data Viz.
On pense souvent qu'un bon dashboard est un dashboard rempli. Plus de filtres, plus de couleurs, plus de graphiques complexes.
C'est l'erreur n°1 qui tue l'adoption de vos outils.
La réalité : un décideur a 5 secondes pour comprendre. S'il doit chercher l'information, vous avez déjà perdu son attention.
1️⃣ La règle du "Data-Ink Ratio"
Supprimez tout ce qui n'est pas de la donnée. Bordures inutiles, fonds colorés, quadrillages sombres. La donnée doit être la star, pas le contenant.
2️⃣ La hiérarchie visuelle (Z-Pattern)
L'œil lit en "Z". Placez le KPI le plus important en haut à gauche. Les détails et les graphiques d'évolution viennent ensuite. Le bouton de reset des filtres ? En bas ou totalement intégré.
3️⃣ Le test du "Et alors ?"
Pour chaque visuel, posez-vous la question : "Si ce chiffre baisse de 10%, quelle action le business prend-il ?". Si la réponse est "aucune", supprimez le graphique.
Moins de questions de support
Des décisions prises plus rapidement
Une image de Senior Analyst qui comprend le business
💡 Mon conseil : commencez par une page blanche et n'ajoutez que le strict nécessaire. Il est plus facile d'ajouter un filtre plus tard que de simplifier un monstre devenu illisible.
La perfection est atteinte, non pas lorsqu'il n'y a plus rien à ajouter, mais lorsqu'il n'y a plus rien à retirer.
Le guide complet sur l'UX en Data est disponible en commentaire.
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