Principe 1 : Commencez par la décision, pas par les données
Avant de créer la moindre visualisation, identifiez les trois à cinq décisions que l'utilisateur visé du tableau de bord doit prendre. Non pas les rapports qu'il doit produire, mais les décisions qu'il doit prendre. Pour un épidémiologiste d'État examinant les données de surveillance des maladies, les décisions sont les suivantes : Un district approche-t-il le seuil d'alerte d'épidémie ? Où la rapidité d'investigation fait-elle défaut ? Y a-t-il des districts avec des baisses significatives de la complétude des rapports ?
Toute visualisation qui ne répond pas directement à l'une de ces questions doit figurer sur une page d'analyse secondaire, et non sur le tableau de bord principal d'aide à la décision.
Principe 2 : La bonne visualisation pour la bonne question
Utilisez le type de visualisation qui rend la réponse immédiatement visible sans effort cognitif.
- Cartes thématiques pour la distribution géographique : « Où sont les cas ? » Une carte communique en deux secondes ce qu'un tableau communique en deux minutes.
- Courbes épidémiques (graphiques à barres par date de début) pour la trajectoire épidémique : « L'épidémie est-elle en croissance ou en déclin ? » C'est la forme de la courbe, et non les nombres exacts, qui est l'information pertinente pour la décision.
- Cartes à valeur unique pour la surveillance des seuils : 7 cas cette semaine contre un seuil de 5 communique une urgence immédiate.
- Tableaux croisés dynamiques pour l'analyse opérationnelle détaillée au deuxième niveau d'analyse, pas à l'écran initial.
- Graphiques linéaires pour l'analyse des tendances sur plusieurs périodes.
Principe 3 : Moins d'indicateurs, plus de clarté
Un tableau de bord fonctionnel d'aide à la décision ne devrait pas afficher plus de six à huit visualisations sur un seul écran, visibles sans défilement. Pour les tableaux de bord de surveillance, les indicateurs qui comptent sont :
- Statut d'alerte : Des districts atteignent-ils le seuil d'épidémie ?
- Complétude de l'investigation : Quel pourcentage de cas enregistrés ont été entièrement investigués ?
- Rapidité : Nombre médian de jours entre l'enregistrement et la fin de l'investigation.
- Trajectoire des cas : La tendance est-elle à la hausse, stable ou à la baisse ?
- Complétude des rapports : Quel pourcentage des rapports attendus des établissements a été reçu ?
Principe 4 : Concevoir pour le contexte de l'utilisateur
Le tableau de bord d'un directeur de programme national et celui d'un agent de surveillance de l'LGA ne devraient presque rien avoir en commun, même s'ils s'appuient sur la même instance DHIS2. Utilisez les contrôles d'accès des utilisateurs et les attributions d'unités organisationnelles de DHIS2 pour créer des tableaux de bord spécifiques aux rôles. Les tableaux de bord qui affichent des données au-delà du domaine de responsabilité d'un utilisateur diluent l'attention. Les tableaux de bord qui masquent les données dont l'utilisateur a besoin pour agir sont inutiles.
Principe 5 : Afficher les taux et les nombres absolus ensemble
Dix cas dans une population de 500 000 habitants représentent un profil de risque très différent de dix cas dans une population de 20 000 habitants. Configurez le dénominateur pour chaque unité organisationnelle en utilisant l'estimation de population la plus récente basée sur le recensement et construisez le taux comme un indicateur calculé. Utilisez la norme de cas pour 100 000 habitants. Documentez toujours la source et l'année du dénominateur dans la définition de l'indicateur.
Principe 6 : Intégrer visuellement le seuil d'alerte
Configurez les seuils d'alerte d'épidémie comme des lignes de référence sur les graphiques de séries chronologiques et des limites de couleur sur les cartes thématiques. Dans DHIS2 Analytics, ajoutez une ligne cible au seuil d'épidémie afin que toute barre le franchissant soit immédiatement visible, sans calcul requis. Couplez cela avec le module de messagerie de DHIS2 pour envoyer des notifications automatisées à l'agent désigné lorsque le seuil est dépassé.
Principe 7 : La qualité des données est visible sur le tableau de bord
Un tableau de bord de surveillance qui affiche les nombres de cas sans montrer la complétude des données présente une image partielle comme une image complète. Ajoutez une carte à valeur unique en haut de chaque tableau de bord de surveillance affichant la complétude des rapports pour la période en cours. Codez-la par couleur : vert au-dessus de 90 %, ambre de 75 à 90 %, rouge en dessous de 75 %.
Pour une analyse plus approfondie de la qualité des données, consultez Qualité des données DHIS2 : Comment construire des systèmes qui produisent des données fiables.
Erreurs courantes à éviter
- Construire le tableau de bord avant que les données ne soient propres. Un beau tableau de bord basé sur de mauvaises données produit des conclusions erronées mais confiantes.
- Traiter le tableau de bord comme un livrable final. Planifiez une révision structurée du tableau de bord avec les utilisateurs principaux six à huit semaines après le déploiement.
- Rendre chaque graphique interactif par défaut. Envisagez des tableaux de bord opérationnels et analytiques séparés.
- Ignorer le temps de chargement. Maintenez le temps de chargement en dessous de dix secondes. Les tableaux de bord qui se chargent lentement sont fermés et remplacés par des appels téléphoniques.