Vous ne savez pas à quoi correspond la Data storytelling ? On va vous expliquer ce qu’est ce concept et en quoi il est un atout intéressant. Vous en apprendrez ainsi plus sur cette capacité à élaborer des « histoires » autour de données. L’objectif principal de cette Data storytelling est d’apporter du contexte aux différentes données disponibles afin d’obtenir une meilleure analyse pour une situation et ainsi prendre de bonnes décisions. Analysons ce qu’est précisément le Data storytelling.
Définition et enjeux du data storytelling
Que cela soit une entreprise ou un organisme public, il est capital de prendre de bonnes décisions pour avancer et réussir. Et pour cela, on utilise alors les données que l’on a. Avec le Big Data, l’Intelligence artificielle, le cloud computing ou encore le machine learning, l’accès à ces données est grandement facilité avec ces tendances digitales. Il est alors plus simple de prendre des décisions. Toutefois, ces informations, pour cela, doivent être parfaitement compréhensibles.
C’est alors qu’intervient la Data storytelling. On va imaginer une histoire (storytelling à partir des données afin de comprendre et analyser ces données). Par exemple, une ville, qui souhaite analyser l’impact des ondes sur sa zone, va mettre en place une histoire qui présentera de très nombreuses informations. Cela, il est vrai est beaucoup plus pratique qu’un dataset sous forme de tableau qui peut s’avérer difficile à comprendre.
Cette Data storytelling s’inclue dans un prolongement de la data visualisation (cartes, tableaux, graphiques). Les objectifs de ces outils sont de transformer des données qui peuvent être complexes en informations simples et claires. Et de réaliser une analyse de données facile.
La Data storytelling peut être utilisée pour de nombreux usages. On l’utilisera ainsi pour l’open data. Les organisations (collectivités, administrations publiques) et entreprises privées ont un devoir de transparence. La Data storytelling sera alors utile pour rendre lisibles les différentes données et ainsi communiquer sur les différentes problématiques (culture, mobilité, ressources…).
La Data storytelling est aussi utile pour prendre de bonnes décisions. Les collaborateurs pourront ainsi comprendre vite et bien les objectifs qu’ils devront atteindre et mettre les actions à faire en place. C’est aussi intéressant pour les décideurs qui pourront appréhender plus facilement les informations qu’avec des tableaux.
C’est également utile pour créer des services data. Lorsque l’on emploie des données, on peut obtenir des informations à forte valeur ajoutée qui répondront à une problématique précise. Avec les Data stories, on pourra proposer des insights identifiables à des partenaires ou des clients.
Pour simplifier, on peut dire que la Data storytelling, c’est raconter une histoire avec des données de façon graphique. Dans une entreprise, l’exploitation des données est devenue essentielle. Pour cela, on utilise de nombreux outils de business intelligence. Toutefois, les utiliser peut s’avérer compliqué. Des connaissances pointues dans le domaine de la science des données sont indispensables. C’est pourquoi la Data storytelling est très utile. On ne perd pas de temps. Elle donne en effet vie à l’analyse des données. En racontant une histoire, on va adapter les graphiques à l’audience pour susciter son intérêt. C’est un argumentaire puissant, tout comme l’elevator pitch.
Tous les départements dans une entreprise peuvent tirer profit de ces histoires.
Data storytelling vs data visualisation : quelle différence ?
La Data visualisation connaît un essor particulier ces dernières années. Cette discipline rend actionnable la masse des données exploitées. Ces informations doivent être parlantes pour être utiles. Et c’est là qu’intervient la Data storytelling. Celle-ci va dynamiser le rendu des analyses de données.
Que cela soit la Data storytelling ou la Data visualisation, ces outils permettent de représenter un jeu de données graphiquement. Néanmoins, ils ne sont pas identiques. La Dataviz (ou Data visualisation) est un ensemble de techniques qui permettent de résumer des données statistiques de manière graphique.
La Data storytelling s’appuie sur la Dataviz afin de créer une histoire à partir des données. Il sera ainsi possible d’adapter les graphiques à l’audience ciblée. On pourra alors faciliter la visualisation des tendances, l’importance de l’évolution ou les leçons à tirer des données.
Ces deux outils sont complémentaires. La Data storytelling va dynamiser la Dataviz. On peut ainsi stimuler l’attention et guider le public à chaque étape de l’analyse. La transmission des informations sera améliorée.
| Data storytelling | Data Visualisation | |
| Éléments de base | Données, narration, visuel | Chiffres |
| Outils | Outils narratifs | Graphiques, diagrammes, infographies, animations |
Pourquoi le data storytelling est un atout stratégique ?
La Data storytelling présente de nombreux atouts. Elle va ainsi rendre la donnée actionnable. Lorsque les données sont clairement présentées et représentées, tout le monde peut les comprendre et ainsi identifier les bonnes stratégies à mettre en place.
C’est aussi une façon d’améliorer la productivité. Lorsque les données sont présentées de manière claire et interactive, les équipes peuvent identifier rapidement les informations essentielles.
C’est encore un moyen de faciliter la prise de décision. La Data storytelling va améliorer la communication entre les différentes équipes. Il sera ainsi possible d’améliorer ses performances via des décisions éclairées.
Comment construire une bonne data story ?
On le sait, les volumes de données, les spécificités métiers ou encore les objectifs sont différents pour chaque entreprise. Chacune pourra donc mettre en place une Data storytelling spécifique. Il existe néanmoins différentes bonnes pratiques afin de raconter des histoires pertinentes à partir des données.
En premier lieu, il sera indispensable de préparer les données. Celles-ci sont à ce jour très complexes (hétérogénéité des formats et des sources, masses énormes de données). Cette diversité permet d’accéder à une information complète et riche. Mais également une compréhension plus délicate. Il est donc important de bien uniformiser et traiter les données pour simplifier leur utilisation.
Afin de créer des histoires pertinentes, on utilise des outils de visualisation. Ceux-ci permettront de présenter les données de différentes manières :
- Cartes,
- Graphiques,
- Timeline,
- Indicateur…
Ces visualisations doivent être interactives (via des filtres et des vues personnalisables).
Il faudra ensuite ajouter des éléments du contexte. C’est ici le cœur de la Data storytelling. Ces éléments peuvent être des :
- Textes,
- Images,
- Ressources associées.
L’objectif sera alors de permettre aux utilisateurs de mieux comprendre les enjeux d’une thématique en peu de temps.
Enfin, il est aussi indispensable de partager les Data stories sur les bons canaux. Il sera ainsi possible de les consulter facilement. On peut alors utiliser un site web (pour le booster, différentes stratégies peuvent être mises en place), une application mobile, un portail thématique dédié. Il sera important de prêter une attention pointue sur l’aspect responsive des histoires afin qu’elles s’adaptent aux devices et services.
La Data storytelling s’appuie sur trois piliers :
La donnée. Elle est variée et ces données sont très nombreuses. Il sera donc indispensable de les adapter à l’audience ciblée. Le choix des données doit s’appuyer sur un discours ou parler d’elles-mêmes.
La narration. Elle apporte une structure logique pour suivre le raisonnement. Cette structure suit trois étapes :
- La mise en place,
- Les conflits,
- La résolution.
La visualisation des données. La Dataviz utilise de nombreux visuels pour rendre plus claires les données. Cinq astuces visuelles permettent de bien capter l’attention :
- Bien choisir les couleurs et les contrastes,
- Utiliser les codes,
- Hiérarchiser l’information,
- Faire simple,
- Être clair.
Il ne faut pas oublier un point essentiel : l’interactivité. Lorsque dans une entreprise, on souhaite présenter des informations, on utilise souvent PowerPoint. Mais cela est rigide. Si une question de l’audience nécessite une manipulation des données, il y aura un problème. Avec l’interactivité, il sera possible de naviguer plus facilement pour répondre aux interrogations. L’audience deviendra ainsi un acteur de l’analyse et pourra accéder aux données qui lui parlent.
Pour résumer, voici un tableau des différentes techniques qui peuvent être employées :
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Outils et compétences pour exceller en data storytelling
Quel que soit le domaine (marketing, assurance, finance, santé, sécurité routière…), une très grande quantité de données est présente. Un nouveau métier est apparu : le Data storyteller. Il correspond à un analyste et un créatif qui va transformer les tableaux abscons en visualisations parlantes.
Différentes compétences seront indispensables :
- Une grande maîtrise des outils de visualisation (Tableau, Power Bi, Excel…),
- La possibilité d’analyser et interpréter des données,
- Langage de programmation (Python, R),
- Des connaissances de l’IA et du machine learning,
- Maîtriser les enjeux business,
- Maîtriser les soft skills (communication écrite et orale, adapter son discours aux audiences, imaginer des visualisations percutantes, expliquer les concepts complexes, suivre les innovations du secteur).
Différentes formations permettent d’exercer dans le domaine de la Data storytelling. Il sera ainsi possible de se former en communication, marketing ou encore design de données.
Un MBA en Management et Data Science sera une formation particulièrement adaptée. Vous pourrez ainsi maîtriser le management et la science des données. Un MBA en Big data, Data analyst ou science des données peuvent aussi être sélectionnés.
Exemples concrets d'application du data storytelling en entreprise
La narration de données consiste donc à traduire l’analyse des données dans un langage qui sera compris par tous. Appliquée dans une entreprise, elle se concentrera sur un nombre limité d’indicateurs, des représentations significatives pour être illustrative et avoir du sens pour les équipes et le public.
Son objectif premier est de mieux comprendre les données et de prendre des décisions avisées. Elle permet d’aller au-delà des chiffres et des graphiques.
Des exemples d’utilisation peuvent être pris. C’est ainsi avec Airbnb qui utilise la Data storytelling fréquemment afin d’humaniser ses interactions et fidéliser ses utilisateurs. L’entreprise va utiliser les données de réservations antérieures pour recommander des hébergements en fonction des préférences de voyage. Les algorithmes utilisés s’appuient sur les analyses des habitudes de réservation et les retours des utilisateurs.
Mac Donald a également utilisé cet outil afin de montrer d’où viennent leurs produits. Il relie ainsi toutes les histoires et montre une histoire émouvante et des personnages attachants afin de former une image bienveillante et de proximité.
La Data storytelling utilise des outils spécifiques (les deux marques citées précédemment les ont employés).
Reporting exécutif
L’établissement de rapports directifs est un processus qui établit des rapports exécutifs. Cela fournit des données essentielles. Les tableaux de bord exécutifs recueillent des données de diverses sources et des indicateurs de performance clés (KPI) afin de les traduire en représentations visuelles. Il sera ainsi possible de rapidement comprendre ces données, même si elles sont très nombreuses.
Présentation de résultats projet
Le résultat correspond au produit direct des activités liées au projet. Pour présenter au mieux des résultats de projet, il sera nécessaire d’identifier les activités, de prévoir les moyens et le temps indispensable pour leur mise en œuvre et estimer le budget adapté.
L’analyse des données entre entièrement dans cette présentation. Avec celle-ci, il sera possible de réunir plus facilement les données utiles. Et pour cela, utiliser un modèle de rapport d’avancement peut s’avérer essentiel.
Communication stratégique et RH
Nous avons vu que la Data storytelling s’adresse en premier lieu à un auditoire spécifique. Pour mettre en place une stratégie de communication dans le domaine des ressources humaines, il est important de mettre en place des outils dédiés. Il y aura d’abord la communication interne et externe. On pourra alors utiliser l’intranet pour une communication plus fluide et les réseaux sociaux d’entreprise (RSE). Pour ce qui est de la communication externe, les réseaux sociaux tiennent une place importante.
La Data storytelling est un instrument particulièrement intelligent de la communication. Elle est utilisée pour apprendre des choses aux néophytes, aux non-data experts, aux non-digital natives, mais aussi au top management et aux utilisateurs délocalisés.
Elle est utilisée pour transmettre une information claire. Et présente de nombreux avantages : elle augmente l’expérience des utilisateurs, elle permet d’avoir une vision unique au sein d’un département, elle rend les données beaucoup plus accessibles et actionnables.
La Data storytelling s’utilise dans différents domaines : marketing, finance, ventes, RH… En simplifiant et éclairant les données, on offre tout simplement une meilleure compréhension.