Qu'est-ce que le Data Storytelling ?
Data storytelling est le processus de transformation des analyses de données en un récit compréhensible pour un public plus large afin d'influencer les décisions des utilisateurs professionnels et des autres parties prenantes. Le data storytelling présente les résultats de l'analyse des données en termes simples. Il peut présenter une discussion autour d'un conflit potentiel ou d'une nouvelle idée commerciale. Il peut illustrer les tendances des données aux parties prenantes et présenter visuellement plusieurs options pour surmonter les défis. Le data storytelling se situe à l'intersection de la narration, des données et des visuels pour influencer le public et lui faire apprécier davantage les informations découvertes.
Un récit qui simplifie les idées complexes tirées des données peut communiquer efficacement des informations d'une manière compréhensible pour la plupart des gens. Bien que de nombreux analystes comprennent le concept de raconter une histoire avec des données, trop d'entre eux ne parviennent pas à fournir un récit solide autour de leurs analyses. Et les informations qui ne sont pas communiquées et qui ne conduisent pas à des actions commerciales sont essentiellement sans valeur.
Un bon conteur de données élaborera un récit autour du processus et du résultat, de manière à impliquer les personnes non expertes en données au sein d'une organisation. Les gens aiment les histoires car elles apportent de l'émotion et sont plus intéressantes que la simple logique. Ainsi, transformer les données et les analyses en histoires que tout le monde peut comprendre contribue à rendre les informations plus accessibles et exploitables dans une organisation. Il s'agit d'une compétence essentielle à maîtriser aujourd'hui pour un data scientist ou un analyste commercial. D'autant plus que l'analyse des big data devenant de plus en plus populaire, les informations devront être communiquées à ceux qui n'ont pas eu d'interaction avec les données mais qui doivent les connaître et comprendre ce qu'elles signifient pour l'entreprise.
Pourquoi le data storytelling est-il important ?
Les histoires rendent les informations plus mémorables, plus persuasives et plus attrayantes pour les publics qui ne sont pas familiers avec les détails partagés. Si les tableaux et les graphiques peuvent présenter des informations et montrer ce qui se passe, seule une grande histoire autour de ces informations peut expliquer au public pourquoi ces tendances se produisent et pourquoi elles sont importantes pour l'organisation. Les histoires ont un pouvoir immense sur l'esprit humain et sont donc un excellent outil pour partager des informations. Les histoires captent l'attention et la maintiennent.
Bien que l'élaboration d'un récit clair autour des données et des informations puisse demander plus d'efforts, cela permet de gagner du temps et de l'argent en accélérant la prise de décision. Le data storytelling est plus convaincant lorsqu'il représente une idée, ce qui réduit l'incertitude et favorise la prise de décision. Il présente également une voie claire pour la discussion et évite de perdre du temps sur des détails sans importance. À bien des égards, il s'agit de la forme la plus efficace de partage d'informations au sein d'une organisation.
Si le data storytelling n'est pas utilisé, des informations importantes peuvent être perdues ou mal comprises. Pour les entreprises qui ont réalisé des investissements importants dans l'analyse et la data science, la perte d'informations précieuses peut s'avérer extrêmement coûteuse au fil du temps. Mais il s'agit d'un problème très courant pour les organisations d'aujourd'hui : la difficulté de fournir des informations à partir de leurs données à l'entreprise pour des actions plus rapides et plus intelligentes. Bien que le taux de données générées aujourd'hui ne cesse de croître, ces données sont trop souvent collectées, mais elles ne sont jamais pleinement exploitées. Le data storytelling permet aux organisations de découvrir des informations plus précieuses et de les communiquer plus efficacement.
Les avantages du data storytelling
Un data storytelling réussi peut facilement transformer une entreprise. Le data storytelling représente une énorme opportunité de briser les silos entre les équipes commerciales et les experts en données, ce qui conduit à un meilleur partage des informations et à de meilleurs résultats commerciaux. Les entreprises qui ont recours au data storytelling peuvent acquérir un avantage concurrentiel, en tirant parti des avantages suivants :
- Des informations précieuses : les informations sont sans doute l'atout le plus précieux d'une entreprise. Perdre cette valeur à cause de problèmes de communication est inacceptable. Les entreprises axées sur les données ont besoin d'une culture du data storytelling pour passer plus rapidement des informations à l'action. Avec des histoires de données plus solides, les analystes et les data scientists peuvent présenter à l'entreprise une image claire de la situation et une direction à suivre.
- Discussions ciblées : au lieu d'une longue discussion pleine de digressions, les données doivent être présentées de manière à centrer la discussion et à la terminer par la prise d'actions clés. Le data storytelling peut y contribuer en ciblant le message et le récit autour des données et des idées trouvées dans les données, en indiquant clairement pourquoi elles sont si importantes.
- Collaboration accrue : en parlant la langue de leur public, les experts en données peuvent communiquer et collaborer plus efficacement avec les autres équipes et parties prenantes de l'organisation. Cette collaboration accrue peut conduire à une plus grande innovation et à une meilleure coopération pour résoudre les problèmes ensemble.
- Une prise de décision plus rapide et plus efficace : non seulement les histoires dissiperont la confusion et rendront les équipes plus décisives lorsqu'il s'agira de choisir entre différentes alternatives, mais elles aideront également les équipes à agir plus intelligemment, les données guidant leur réflexion. Au lieu de se fier à son instinct, l'entreprise peut mieux comprendre ce que les données lui disent et prendre des décisions plus intelligentes, fondées sur les données.
<p>While data storytelling can be a powerful tool, like any other business tool it requires some instruction and practice before it can be implemented successfully. Read on for helpful guidance on how to start using your data to tell stories.</p>
<p>Transform Metrics into Concepts: To tell a story with your data, you will need to turn metrics and quantitative data into actionable concepts or insights. This can be done by thinking of metrics as key performance indicators (KPIs) and pulling them into a narrative about why they are important to driving business success and reaching certain set goals. This can breath new life into your data and add a level of importance to the discussion of basic metrics.</p>
<p>Convey a Compelling Plot Line: Every interesting story needs a plot that is easy to follow and compelling to the desired audience. By pulling in different visuals and outline a story that follows the data from beginning to end, you can add logic to a discussion and emphasize important points.</p>
<p>Present Simple Ideas: Data storytelling can help you to simplify the story you are trying to tell and focus on the dialogue you are hoping to open concerning the data. By being strategic and straightforward, you can make it easier for audiences to understand and leave with key takeaways.</p>
<h2>Data Storytelling Dos and Don’ts</h2>
<p>Do: Craft an impactful story that offers key takeaways<br />
Don’t: Present a single fact and expect action</p>
<p>Do: Add emotion along with the logic<br />
Don’t: Lose the logic in the emotional message</p>
<p>Do: Lead the audience to the main point<br />
Don’t: Get distracted by inconsequential tangents</p>
<p>Do: Drive the message with data always<br />
Don’t: Make leaps in your story that don’t follow the data</p>
<p>Do: Try different perspective of viewing the data<br />
Don’t: Assume that the data can only be viewed one way</p>
Comment commencer à raconter des histoires avec des données
Si le data storytelling peut être un outil puissant, il nécessite, comme tout autre outil commercial, une certaine formation et de la pratique avant d'être mis en œuvre avec succès. Lisez la suite pour obtenir des conseils utiles sur la façon de commencer à utiliser vos données pour raconter des histoires.
Transformez les métriques en concepts : pour raconter une histoire avec vos données, vous devrez transformer les mesures et les données quantitatives en concepts ou en informations exploitables. Pour ce faire, vous pouvez considérer les mesures comme des indicateurs clés de performance (ICP) et les intégrer dans un récit expliquant pourquoi elles sont importantes pour la réussite de l'entreprise et la réalisation de certains objectifs. Cela peut donner une nouvelle vie à vos données et ajouter un niveau d'importance à la discussion sur les mesures de base.
Proposez une intrigue convaincante : toute histoire intéressante a besoin d'une intrigue facile à suivre et convaincante pour le public visé. En faisant appel à différents éléments visuels et en traçant une histoire qui suit les données du début à la fin, vous pouvez ajouter de la logique à une discussion et souligner les points importants.
Présenter des idées simples : le data storytelling peut vous aider à simplifier l'histoire que vous essayez de raconter et à vous concentrer sur le dialogue que vous espérez ouvrir concernant les données. En étant stratégique et direct, vous pouvez faciliter la compréhension du public et lui permettre de repartir avec des éléments clés.
Ce qu'il faut faire et ne pas faire en matière de data storytelling
À faire : rédiger une histoire percutante qui offre des éléments clés à retenir
À ne pas faire : présenter un seul fait et attendre une action
À faire : ajouter de l'émotion en même temps que la logique
À ne pas faire : perdre la logique dans le message émotionnel
À faire : amener le public au point principal
À ne pas faire : se laisser distraire par des digressions sans importance
À faire : toujours faire passer le message avec des données
À ne pas faire: faire des bonds dans votre histoire qui ne suivent pas les données
À faire : essayer de voir les données sous un angle différent
À ne pas faire : supposer que les données ne peuvent être vues que d'une seule façon