Le data storytelling est l’art de raconter une histoire avec les données, en tenant compte de l’audience et de l’objectif recherché. Il est indispensable pour transmettre efficacement les insights tirés de l’analyse des données, et pour éveiller l’intérêt et l’action de vos interlocuteurs.
Dans une entreprise, il aide à la prise de décision en transmettant des données de manière claire, synthétique et pédagogique. Il met en évidence les tendances, les corrélations, les écarts, les risques et les opportunités.
Différentes étapes sont à respecter pour créer une histoire efficace avec des données comme la détermination de l’objectif et de l’audience du data storytelling ainsi que la sélection et le traitement des données pertinentes.
À partir de ces données, construisez une narration claire en choisissant le texte approprié, le format d’affichage adéquat, une bonne palette de couleurs, en clair une data visualisation efficace. Diffusez et partagez l’histoire avec l’audience.
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Les principes clés du data storytelling
Dans un contexte marketing, le data storytelling permet de créer de l’engagement grâce à l’identification, l’émotion et le souvenir. Celui-ci consiste à raconter des fables à partir des observations reçues de l’étude des données. Les images et les histoires sont plus faciles à mémoriser que les longs textes. Le data storytelling contribue à éveiller la considération et l’action des personnes ciblées. C’est un outil puissant pour capter l’attention des prospects et les transformer en clients.
Dans le contexte des dashboards, le data storytelling permet de communiquer des chiffres et des informations complexes, en les transformant en objets visuels comme les graphiques, courbes, cartographie, diagrammes. Il faut l’adapter en fonction du contexte et des résultats attendus.
Trois éléments clés sont à prendre en compte afin de réussir son data storytelling.
- La détermination du contexte est le premier, elle sert à préciser le message que vous voulez faire passer aux personnes concernées.
- La simplification et la visualisation des données sont les deuxièmes principes clés. La simplification consiste à prendre les données appropriées et influentes dans le data storytelling, puis de les présenter de manière détaillée et compréhensible pour les interlocuteurs. L’objectif de la simplification est d’éviter toutes données inutiles et indéchiffrables, d’encombrer le discours (ou récit). Quant à la visualisation, elle consiste à présenter les données et informations sous forme d’éléments graphiques tels qu’un diagramme, tableau ou carte. Le choix de la visualisation doit être adéquat au type d’information et de message tout en tenant compte de l’audience. Elle doit respecter les normes d’un design tel que le choix de couleurs, des formes et des titres.
- Le troisième principe concerne l’humanisation des données à travers une histoire cohérente et significative. Cette méthode consiste à animer les données en mettant en avant l’affection et la passion. Le but est de raconter une histoire captivante qui incite les personnes à se mettre en action.
Quelle est la différence entre data visualisation et data storytelling ?
La data visualisation et le storytelling des données sont deux méthodes différentes, mais complémentaires. Elles ont pour but de restituer les données pour qu’elles soient cohérentes et utilisables. Leur objectif commun est de raconter des histoires en partant des données, que ce soit en image ou en récit.
D’un côté, la data visualisation est un outil important pour étudier et comprendre les données et informations. Elle permet aux analystes et aux décideurs de visualiser et explorer les données pour en tirer des jugements.
La visualisation des données data visualisation consiste à énumérer les informations sous forme de graphique, tableau, carte ou diagramme.
Son objectif est de simplifier l’étude et l’interprétation en s’appuyant sur les informations pertinentes. Elle permet de résumer et de transmettre les données essentielles en utilisant les codes visuels adéquats aux informations que vous voulez faire passer. Elle doit suivre des principes de design (couleurs, types de restitution comme listes, jauges, graphes, indicateurs, etc.)
D’un autre côté, il y a le data storytelling qui vise principalement les non experts en données.
Cette méthode consiste à raconter des histoires sur les données et informations en fonction des objectifs visés. Elle favorise la communication entre le narrateur et les personnes ciblées. Cela incite les interlocuteurs à s’engager en tant que « client » et d’éveiller leur intérêt.
Pour assurer l’efficacité du data storytelling, il faut structurer l’histoire avec un début, un milieu et une fin. L’utilisation d’un objet narratif est indispensable tels que la métaphore, l’analogie et le suspens. Celui-ci s’associe également à la data visualisation pour mieux expliquer et montrer les propositions.
L’utilisation de ces deux méthodes (la data visualisation et le data storytelling) est essentielle pour tirer parti des données, trouver des axes d’amélioration et prendre de bonnes décisions.
Quels sont les trois piliers pour un data storytelling efficace ?
Pour réaliser un data storytelling de qualité, il faut respecter ces trois piliers :
- Collecte et analyse des données pertinentes ;
- Création d’une narration claire autour des données ;
- Visualisation des données pour une meilleure compréhension.
Collecte et analyse des données pertinentes
La collecte et l’analyse des données pertinentes consiste à choisir les données qui répondent à la question que vous voulez résoudre en appuyant le message que vous voulez faire passer. Il s’agit de nettoyer, de structurer, d’agréger, de croiser, d’enrichir les données pour qu’elles soient fiables et vérifiables.
L’objectif est de dégager des insights, c’est-à-dire des informations utiles, pertinentes et faciles à exploiter.
Création d’une narration claire autour des données
Ce pilier consiste à construire une histoire qui attire l’attention, stimule la curiosité, crée de l’empathie, provoque de la surprise et inspire de la confiance pour inciter à l’action. Vous pouvez structurer l’histoire, en utilisant des techniques narratives, comprenant :
- Fil rouge ;
- Le suspense ;
- Contraste ;
- Analogie ;
- Métaphore.
La création d’une narration doit s’adapter au ton et au style de l’audience, en utilisant un langage simple, direct et personnalisé.
Visualisation des données pour une meilleure compréhension
Le troisième pilier est la visualisation des données pour une meilleure compréhension. Vous pouvez utiliser des éléments graphiques (graphiques, diagrammes, tableaux, cartes…) pour illustrer les données et les rendre compréhensibles et attrayantes.
Ce pilier consiste à choisir le type de visualisation adapté au type de données, au message et à l’audience. Vous devez respecter les bonnes pratiques de design, comme le choix des couleurs, des formes, des échelles, des légendes.
Le data storytelling : un levier stratégique pour les dirigeants
Dans un monde où les données prolifèrent, les directeurs et responsables d’entreprise sont confrontés au défi constant de prendre des décisions rapides et éclairées. Le data storytelling émerge comme un outil indispensable, permettant de transformer des données brutes en histoires compréhensibles et engageantes.
Ce processus ne se limite pas à une simple présentation de chiffres ; il s’agit d’une narration stratégique qui met en lumière les insights critiques, facilitant ainsi la prise de décision.
Pour les dirigeants, le data storytelling offre plusieurs avantages notables :
- Clarification des décisions : en illustrant des tendances complexes et des corrélations à travers des histoires, le data storytelling rend les insights immédiatement palpables, permettant aux dirigeants de saisir l’essence des données sans se perdre dans les détails techniques.
- Communication efficace : que ce soit pour convaincre les parties prenantes, présenter des résultats à un conseil d’administration, ou communiquer des objectifs stratégiques à l’équipe, le data storytelling assure que le message non seulement atteint son audience mais y résonne également.
- Alignement stratégique : en partageant des histoires de données au sein de l’entreprise, les dirigeants peuvent aligner les équipes sur des objectifs communs, en démontrant clairement comment les actions individuelles contribuent à la vision globale de l’entreprise.
Les défis du data storytelling et comment les surmonter
Le data storytelling n’est pas une tâche simple, et il implique de nombreux défis, tels que :
- Qualité et fiabilité des données ;
- Complexité et diversité des données ;
- Compréhension et interprétation des données ;
- Narration et visualisation des données.
Il faut vérifier que les données utilisées sont pertinentes, exactes, complètes, cohérentes et à jour. Indiquez la source et la méthode de collecte des données, puis citez-les dans le récit. Veillez au traitement et à l’analyse des données de différents types, formats, volumes et provenances.
Pour réussir, il faut croiser et enrichir les données, les mettre en relation avec le contexte et la problématique. Il faut aussi bien comprendre et interpréter des données pour dégager les informations essentielles à travers l’histoire.
La narration et la visualisation des données consistent à :
- Attirer l’attention ;
- Stimuler la curiosité ;
- Créer de l’empathie ;
- Provoquer la surprise ;
- Inspirer de la confiance pour inciter à l’action.
Pour relever ces défis, appliquez des stratégies efficaces en définissant le public, le but et le message du data storytelling. La connaissance des caractéristiques, des besoins, des attentes et des motivations de l’audience permet de déterminer l’objectif du data storytelling. Sélectionnez et traitez les données pertinentes qui répondent à la question, qui soutiennent le message, et qui sont fiables et vérifiables.
L’analyse et l’interprétation des données permettent de surmonter les défis en utilisant des méthodes statistiques, des modèles prédictifs, des algorithmes d’intelligence artificielle. Présentez les tendances, les corrélations, les écarts, les risques et les opportunités. Partagez-les avec des faits, preuves et arguments.
Vous pouvez aussi surmonter ces défis en structurant l’histoire. Utilisez des techniques narratives. Choisissez et créez des éléments visuels qui illustrent et renforcent le message et adaptez le ton et le style à l’audience.
Les solutions de business intelligence pour un data storytelling efficace
Les solutions de business intelligence (BI) sont des outils qui permettent aux entreprises de collecter, intégrer, gérer, analyser et présenter les données de manière efficace et sécurisée. Elles offrent de nombreux avantages, tels que :
- Combinaison et accès aux données provenant de sources variées, comme des systèmes internes ou externes, des bases de données, des fichiers, des API ;
- Utilisation des méthodes statistiques, des modèles prédictifs, des algorithmes d’intelligence artificielle… pour dégager des insights à partir des données, et les reliez à la stratégie et aux objectifs de l’entreprise ;
- Création et diffusion des reportings, tableaux de bord, graphiques, diagrammes, cartes qui illustrent et renforcent le message, et qui sont adaptés au type de données, à l’audience et à l’objectif ;
- Encouragement de la collaboration et de la prise de décision éclairée, en permettant aux utilisateurs de partager, de commenter, d’interagir et d’agir sur les données.
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Parmi les solutions de BI disponibles sur le marché, Qlik se distingue par sa capacité à rendre l’histoire plus captivante. Qlik est une plateforme de BI qui intègre des fonctionnalités d’intégration, de qualité, d’analyse et d’IA/ML des données, optimisées par du machine learning et de l’automatisation des données.
Qlik permet aux entreprises de :
- Construire une Data Fabric, c’est-à-dire une couche unifiée de données qui facilite l’accès, l’exploitation et la sécurisation des données, et qui soutient la stratégie d’IA de l’entreprise ;
- Créer des applications analytiques interactives, personnalisées et évolutives, qui permettent aux utilisateurs de tous niveaux d’explorer, de comprendre et de tirer parti des données ;
- Bénéficier d’une IA intégrée, qui fournit des suggestions, des alertes, des prédictions et des actions exploitables, basées sur les données et le contexte de l’utilisateur ;
- Profiter d’une expérience unifiée, qui permet de passer facilement d’une vue d’ensemble à une vue détaillée, et de consulter les données sur n’importe quel appareil, à tout moment et en tout lieu.
Cette solution de BI est facile à utiliser, grâce au glisser-déposer. C’est une solution évolutive, qui s’adapte aux besoins des organisations et des services métiers. Elle propose des suggestions objectives et fiables de l’intelligence artificielle. Avec Qlik, vous pouvez intégrer de multiples sources de données, locales ou basées sur le cloud. Elle fonctionne en mode Cloud ou On-Premise.
Conclusion
Le data storytelling consiste à raconter une histoire avec les données, en les adaptant à l’audience et à l’objectif visé. Il permet de communiquer plus efficacement au sein de l’entreprise et d’anticiper plus sereinement l’avenir. Il rend les données actionnables, contribue à améliorer la productivité d’une entreprise et facilite la prise de décision. Le data storytelling aide également une entreprise à créer une relation émotionnelle et commerciale avec plusieurs types de cibles : collaborateurs, clients ou prospects.
Pour créer un data storytelling efficace dans une entreprise, vous devez respecter trois piliers : la collecte et l’analyse des données pertinentes, la création d’une narration claire autour des données et la visualisation des données pour une meilleure compréhension. Utilisez des outils adaptés, comme les solutions de business intelligence (BI), qui facilitent le data storytelling, en permettant aux entreprises de collecter, intégrer, gérer, analyser et présenter les données de manière efficace et sécurisée.
Le data storytelling a un rôle crucial, car il permet de transformer les données en informations, les informations en connaissances et les connaissances en actions. Le data storytelling est donc un levier de performance, de compétitivité et de croissance pour les entreprises.
