Récit de données

Présenter des données complexes sous une forme facilement compréhensible

Qu’est-ce que le « data storytelling » ?

Le « data storytelling » consiste à utiliser des éléments visuels, tels que des diagrammes et des graphiques, ainsi qu’un récit clairement structuré, afin de présenter des données de manière claire et concrète, de manière à faire passer un message ou à mettre en évidence un résultat précis. Ce type de présentation permet au public de comprendre plus facilement les informations et de mieux s’en souvenir par la suite. Le « data storytelling » peut être utilisé dans de nombreux domaines, par exemple pour la prise de décision en entreprise, dans la gestion de projet ou pour des présentations.

Comment fonctionne le storytelling de données ?

Le « data storytelling » consiste à présenter les données de manière à les rendre compréhensibles, captivantes et intéressantes pour le public. Les étapes suivantes peuvent vous aider à créer votre récit de données :

1. Identifier l'objectif de l'histoire :

Chaque histoire doit avoir un objectif clairement défini. Demandez-vous donc ce que vous souhaitez exprimer à travers votre histoire. Quel effet souhaitez-vous produire sur le public après qu’il l’aura écoutée ? Quel impact cette histoire doit-elle avoir ?

2. Collecter toutes les données pertinentes :

Assurez-vous de disposer de toutes les données nécessaires pour raconter votre histoire. Pour ce faire, mettez-vous à la place de votre public cible et réfléchissez précisément aux données dont vous avez besoin. Veillez également à présenter les données dans leur contexte, c’est-à-dire, par exemple, en fournissant des valeurs de comparaison. Parallèlement, vous devez dès cette étape veiller à ne pas sélectionner trop de données, afin que votre récit de données ne soit pas surchargé.

3. Préparer les données :

Nettoyez et mettez en forme vos données afin qu'elles soient prêtes pour une analyse et une présentation ultérieures. Veillez également à ce que la qualité des données soit optimale, c'est-à-dire que celles-ci doivent être complètes, à jour et exactes. Vérifiez donc également que les données ne contiennent pas d'erreurs, d'incohérences ou de doublons.

4. Représentation visuelle :

Une image vaut mieux que mille mots. Créez donc des diagrammes, des graphiques, des cartes et d’autres éléments visuels pour présenter vos données et renforcer votre message. Vous ne savez pas quelle visualisation convient le mieux à vos données ? Découvrez alors dans l’article « Comment concevoir un tableau de bord optimal » comment faire le meilleur choix. Vous y découvrirez également comment optimiser la perception des informations via un tableau de bord, par exemple en modifiant la position, la taille ou l’orientation des graphiques. Veillez à nommer clairement les données, c’est-à-dire, par exemple, à légender les axes d’un diagramme.

5. Structure :

Élaborez une structure narrative claire et logique qui permette au public de comprendre rapidement les données et leur signification. Pour ce faire, vous devez structurer les données de manière logique tout en les présentant de la manière la plus simple possible.

6. Interactivité et présentation :

Présentez votre histoire de manière à susciter l'interaction du public. Utilisez des outils tels que des tableaux de bord ou un logiciel de présentation pour capter l'attention des spectateurs. Les éléments interactifs peuvent apporter une valeur ajoutée à votre public : par exemple, les explorations en profondeur permettent d'afficher une version détaillée des données, tandis que les filtres permettent de se concentrer sur un sous-ensemble de données.

7. Feedback :

Invitez le public à commenter votre histoire et à vous faire part de ses impressions. Vous pourrez vous en servir à l'avenir pour améliorer vos techniques ainsi que votre manière de raconter des histoires.

Comment rédiger un bon récit de données ?

Le déroulement d’un récit de données se compose généralement de trois parties : une introduction présentant la question fondamentale, un corps de texte expliquant les données et leur analyse, ainsi qu’une conclusion.

1. Une question ou un problème :

Un récit de données commence par une question ou un problème qu’il convient d’étudier ou de résoudre. Le contexte de l’analyse, la nature des données, les méthodes utilisées ou les défis rencontrés peuvent également y être intégrés. Vous expliquez ainsi tout d’abord la situation de départ, c’est-à-dire, par exemple, quels indicateurs sont pris en compte et pourquoi ils sont importants pour la réussite de l’entreprise ou pour votre objectif fondamental.

2. Partie principale :

La partie principale de votre récit sert à répondre à la question initiale à l’aide des données que vous avez collectées. Dans votre récit de données, celles-ci jouent donc d’une part le rôle de protagonistes et, d’autre part, elles constituent le cadre de l’intrigue. Afin de faciliter la compréhension et de renforcer votre message, ces données peuvent être présentées sous forme visuelle.
Une narration ou une présentation bien structurée aide le public à comprendre facilement les informations et à les suivre. Pour cela, différentes techniques narratives s’offrent à vous :

• Drilldown : Dans un drilldown, vous passez de données générales à des données plus spécifiques, généralement plus détaillées.
• Dézoomer : Ici, vous procédez de la manière opposée au forage et montrez d'abord des données spécifiques avant de passer à des données plus générales.
• Changement au fil du temps : Vous expliquez ici comment les données ont changé au fil du temps.
• Contraste : Si vous avez choisi deux protagonistes ou plus, vous pouvez les comparer.
• Intersection : Dans cette variante narrative, vous déterminez à quel point vos protagonistes de données se croisent.
• Valeurs aberrantes : Ici, l'accent de la narration est mis sur les valeurs aberrantes dans vos données.
• Facteurs : dans cette perspective narrative, vous illustrez les liens qui unissent différents ensembles de données, ou encore les relations de causalité qui existent entre eux.
  Lorsque vous rédigez votre récit de données, veillez à toucher votre public sur le plan émotionnel afin de l’amener à s’identifier davantage à votre message. Pour ce faire, vous pouvez rendre certaines parties de votre récit interactives afin de permettre au public d’explorer les informations de différentes manières.

3. Conclusion et recommandation :

Un bon compte rendu de données se termine par une conclusion fondée sur les données et leur analyse, ainsi que par des recommandations concrètes pour des mesures futures.

Qu’est-ce qui fait une bonne histoire sur les données ?

Un bon récit de données se caractérise par une combinaison de faits, de logique et d'émotions. Les facteurs suivants peuvent contribuer à la création d'un bon récit de données :

• Objectif clairement défini : Une bonne histoire sur les données a un objectif clairement défini qu'elle souhaite atteindre et veille à ce que le public le comprenne et se concentre sur cet objectif.
• Données pertinentes : Une bonne histoire sur les données n'utilise que les données pertinentes pour l'objectif de l'histoire et les présente de manière à ce que le public puisse les comprendre.
• Structure narrative logique : Une bonne histoire sur les données a une structure narrative logique et bien structurée qui permet au public de comprendre facilement et de suivre l'information.
• Présentation visuelle : Une bonne histoire sur les données utilise des éléments visuels tels que des graphiques, des diagrammes et des cartes pour présenter les données et soutenir le message.
• Attrait émotionnel : Une bonne histoire sur les données suscite un attrait émotionnel en impliquant émotionnellement le public et en le faisant s'identifier plus fortement au message.
• Interactivité : Une bonne histoire sur les données est interactive et permet au public d'explorer et d'interagir avec l'information de différentes manières.
• Pertinence et cohérence : Une bonne histoire sur les données est à jour et les données utilisées sont cohérentes et non obsolètes.
• Éthique : Parallèlement, Une bonne histoire sur les données respecte les aspects éthiques tels que la protection des données et la vie privée, et veille à ce qu'aucune conclusion incorrecte ne soit tirée.

Les avantages du storytelling de données

• Clarté : Le « data storytelling » présente les données de manière à les rendre compréhensibles et facilement accessibles au public. Cela permet d'en tirer des enseignements précieux et de les transmettre.
• Attrait émotionnel : En racontant une histoire, vous pouvez impliquer émotionnellement le public et le faire s'identifier plus fortement au message.
• Mémorabilité accrue : Une histoire bien racontée est plus facile à retenir que de simples faits et chiffres.
• Aide à la prise de décision : le « data storytelling » peut faciliter la prise de décision en fournissant des informations claires et faciles à comprendre. Il peut ainsi, par exemple, permettre de rester très concentré lors des discussions.
• Meilleure collaboration : En enseignant aux experts en données à parler le langage des autres parties prenantes de l'entreprise, la collaboration peut être optimisée.

Les challenges du storytelling de données

• Chronophage : Le storytelling de données peut être très chronophage, en particulier lorsqu'il s'agit de préparer les données et de les emballer dans une histoire.
• Subjectif : Il y a un risque que les données soient interprétées de manière subjective, en fonction de la façon dont l'histoire est racontée et de qui la raconte.
• Déformation de la réalité : en mettant en avant certaines données et en en occultant d’autres, on court le risque de déformer la réalité et de donner une image incomplète ou erronée. C’est pourquoi, lors de l’élaboration du récit des données, il convient de vérifier minutieusement si les conclusions tirées sont bien exactes.
• Trop d'informations : il peut y avoir un trop grand nombre d'éléments visuels ou d'informations qui détournent l'attention du public des points essentiels. Il est donc important de se concentrer uniquement sur les informations pertinentes.

Conclusion

Le « data storytelling » est une méthode précieuse qui permet de présenter des données de manière claire et vivante, afin de transmettre un message précis et convaincant. Grâce à l’utilisation d’éléments visuels et à une narration bien structurée, le public comprend plus facilement les informations et s’en souvient mieux. Le « data storytelling » peut ainsi vous aider dans de nombreux domaines.
Un logiciel de Business Intelligence peut vous aider à créer et à mettre en forme votre récit de données. Des fonctions d’analyse pratiques, diverses options de visualisation des données ainsi que la possibilité de créer vos propres tableaux de bord et rapports facilitent la rédaction de votre récit de données.

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