Qu’est que Microsoft Pivot et pourquoi je devrais m’y intéresser ?

Microsoft Pivot est une toute nouvelle technologie issue des Micosoft Live Labs, qui permet de visualiser et d’intéragir avec de vastes ensembles de données structurées présentant des caractéristiques et des attributs communs, de façon à la fois intuitive, puissante, et ludique.

En guise d’intro, je vous invite à suivre cette petite vidéo (en Anglais mais facile à comprendre) qui en explique les concepts, et présente quelques exemples d’utilisation :

Voilà. Alors, bluffé ?

En principe, après avoir regardé cette vidéo, vous imaginez déjà comment vous allez pouvoir utiliser ceci pour fournir une nouvelle expérience de recherche visuelle plutôt ludique à vos clients sur votre site web… certes, mais pas seulement. Dans la vidéo suivante, regardez les utilisations que Gary Flake a imaginé de Pivot pour faire de la Data Viz et trouver visuellement des corrélations sur des grands ensembles de données. C’est une présentation qui avait été faite à la conférence TED 2010 :

 

L’application Pivot pour Windows

Vous êtes curieux et vous voulez tester ceci par vous même ? Rien de plus simple : Rendez-vous sur l’adresse https://GetPivot.com et installez l’application Pivot sur votre PC (désolé les Mac-users, pour vous on a une version dans le browser… lisez plus loin).

Voilà à quoi ressemble l’interface utilisateur de l’application Pivot pour Windows :

Cliquez en bas sur “Pivot Collections” (cerclé en rouge) puis ensuite allez par exemple explorer les archives de “Sports Illustrated”, à travers les décennies… C’est rapidement addictif, n’est-ce pas ?

What’s next ?

Ce billet est le premier d’une série de billets consacrés à Pivot. Dans les prochains billets, je vous parlerai du contrôle PivotViewer en Silverlight, que vous pouvez utiliser pour ajouter une fonctionnalité Pivot sur votre site Web, je vous présenterai deux exemples d’utilisation du PivotViewer, et enfin nous verrons des conseils d’utilisation de Pivot et de design des petites images ou vignettes affichées par Pivot. Il y a en effet plusieurs aspects à prendre en compte au moment de la création et de la réalisation de “collections” de données pour Pivot.

Bonne lecture !