Data storytelling et data visualisation : le combo gagnant

De nombreuses entreprises font le même constat : la data est une ressource indigeste, difficile à décrypter et à exploiter pour les non-spécialistes. C’est là qu’interviennent le data storytelling et la data visualisation, dont l’objectif est de transformer des données brutes en une histoire attrayante et compréhensible.

C’est quoi le data storytelling ?

Raconter une histoire pour mieux convaincre son auditoire… Largement adopté dans les domaines du marketing, de la publicité et de la vente, le concept du storytelling ne date pas d’hier. Mais, à l’ère du numérique et du Big Data, une nouvelle manière de construire un récit a fait son apparition.

Le data storytelling est un ensemble de techniques permettant de raconter une histoire avec les données, tout en personnalisant ces dernières en fonction du public visé. Par exemple, on ne s’adresse pas de la même manière à un directeur marketing qu’à un directeur financier.

La mise en forme de l’information n’est pas une nouveauté en soi : cela fait de nombreuses années que l’on crée des graphiques et des tableaux de bord pour représenter les données avec plus de clarté. Cependant, les outils qui servaient jusqu’à présent cet objectif paraissent de plus en plus archaïques, voire désuets (Excel en tête).

Le data storytelling, à l’inverse, se veut très convivial et simple à prendre en main, tout en montrant les données de manière plus esthétique et percutante. L’enjeu est de taille, quand on sait que l’être humain a un temps de concentration restreint (surtout pendant une réunion ou une formation) : en définitive, le message doit être clair et se transmettre en un clin d’œil.

Mais cela nécessite un support approprié… Le temps des tableaux croisés sur Excel et des slides PowerPoint est désormais révolu : grâce à la Business Intelligence et au data storytelling, une nouvelle manière de communiquer les données est en train d’émerger, plus narrative, plus visuelle, plus personnalisée.

Data storytelling et data visualisation : deux outils complémentaires

Le data storytelling est indissociable de la datavisualisation, et peut même être considéré comme l’évolution logique de cette dernière.

Définition

Data visualisation : pratique consistant à transformer des données brutes en représentations visuelles, telles que des graphiques, des courbes, des cartographies, des diagrammes ou des infographies.

En effet, ces deux concepts reposent sur une même idée fondamentale : les informations sont plus perceptibles et plus mémorisables pour le cerveau humain lorsqu’elles sont présentées de manière organisée. L’usage d’objets visuels clairs et esthétiques augmente donc l’impact de l’information que l’on cherche à transmettre.

À ce titre, les solutions d’informatique décisionnelle exploitant la dataviz se doivent de proposer à leurs utilisateurs une interface élégante et conviviale, facilitant l’exploration de données, avec des dashboards parfaitement lisibles et des représentations graphiques intuitives.

Toutefois, le data storytelling ajoute un degré supplémentaire : celui de la narration. Là où la data visualisation se « contente » de mettre en forme des chiffres bruts de manière esthétique, la mise en récit des données consiste à raconter des histoires pour transmettre des messages.

Les 3 composantes du data storytelling

Le data storytelling se base sur trois éléments qui s’articulent entre eux :

  • Les données
  • La narration
  • Le visuel

Les données

Tout l’enjeu de la Business Intelligence est de révéler les informations importantes qui se cachent dans une base de données complexes, afin de mesurer la performance de l’entreprise et de soutenir la chaîne décisionnelle.

Il faut donc sélectionner la data la plus pertinente pour présenter une analyse compréhensible et convaincante, en fonction du public ciblé. En effet, un directeur commercial et un directeur des ressources humaines ne seront pas intéressés par les mêmes indicateurs clés de performance (KPIs).

La tâche est ardue, car les organisations possèdent souvent des sources de données éparses, qui doivent être agrégées et traitées pour être réellement exploitables. D’où l’intérêt de s’appuyer sur un outil d’informatique décisionnel performant, permettant d’explorer les données et d’en tirer des métriques pertinentes.

Néanmoins, si le choix des données est important, celles-ci doivent être combinées à une bonne narration afin de simplifier leur présentation.

La narration

L’analyse des données est un outil puissant pour l’entreprise, mais elle n’est pas une aide à la décision directement actionnable. En effet, le principal défi consiste à présenter des analyses faciles à comprendre, sans noyer l’auditoire sous une masse de données complexes.

Dans ce contexte, la narration simplifie le suivi du raisonnement, en ajoutant à la data une structure logique. Cette dernière se décompose en trois grandes phases :

  • La situation initiale : elle consiste à présenter les données et à mettre en place les enjeux du récit.
  • Les péripéties : elles servent à mettre en évidence des problématiques, des éléments qui viennent perturber la situation initiale.
  • La résolution : elle apporte une conclusion aux péripéties et permet de tirer une leçon de l’analyse.

De cette façon, la narration dynamise les représentations graphiques afin de capter l’attention du public tout au long de la présentation. Ainsi, les conclusions de l’analyse sont plus compréhensibles et plus mémorisables.

Le visuel

La dataviz permet d’utiliser un grand nombre de représentations visuelles pour faire parler les jeux de données de l’entreprise.

Toutefois, pour mettre en lumière des informations clés, il ne suffit pas de créer des graphiques. Ces derniers doivent être choisis avec soin pour attirer l’attention de l’audience et la guider dans son processus décisionnel.

Autrement dit, il ne s’agit pas seulement de faciliter la visualisation des données et de rendre la présentation agréable à suivre. Avec des graphiques clairs et pertinents, le public est en mesure de comprendre les implications concrètes de l’analyse pour l’activité de l’entreprise. Les principaux critères décisionnels sont mis en lumière pour aider les dirigeants à agir rapidement et efficacement.

Comment s’articulent les données, la narration et le visuel ?

  • La combinaison des données et de la narration permet d’expliquer, de commenter l’information pour lui donner plus de contexte et la rendre plus lisible.
  • L’association du visuel et des données permet de mettre ces dernières en valeur, de les formaliser pour les rendre plus accessibles. C’est le principe même de la datavisualisation.
  • Enfin, lorsque la narration et le visuel s’articulent, on est en plein dans le data storytelling : on cherche à captiver l’audience en lui offrant un contenu attrayant, voire divertissant, pour transmettre un message avec plus d’efficacité.

Reste à savoir ce que le data storytelling et la datavisualisation peuvent apporter concrètement à l’entreprise. Bien plus qu’un outil permettant de créer des tableaux et des graphiques « pour faire joli », c’est un véritable levier pour mobiliser tous les services de l’organisation et accompagner les managers de tous niveaux dans leur prise de décision.

Data storytelling et data visualisation : quels bénéfices pour l’entreprise ?

L’association du data storytelling et de la dataviz permet une communication plus efficace au sein de l’entreprise, une prise de décision éclairée, mais aussi une meilleure anticipation des tendances futures.

Un outil pour mieux comprendre les données

La nécessité du data storytelling émane d’un problème rencontré par de nombreuses organisations : les spécialistes IT, les data scientists, et les autres experts du domaine ont du mal à promouvoir leurs trouvailles et à les partager avec les autres services de l’entreprise (direction, marketing, sales, etc.) La cause de cette défaillance est la difficulté, pour la plupart des parties prenantes, à comprendre les chiffres et les analytics.

De plus, si le traitement des données est un travail conséquent, il faut en plus être capable de présenter les résultats à un non-initié de manière synthétique, ce qui n’a rien d’évident. 

En effet, les différents acteurs de l’entreprise ne souhaitent pas entendre le même récit, et n’ont pas besoin des mêmes arguments pour être convaincus. Tandis qu’un contrôleur de gestion s’intéressera à l’allocation optimale de son budget, un dirigeant voudra suivre les indicateurs de bonne santé de son entreprise.

Heureusement, il est possible d’y remédier en utilisant le data storytelling et la data visualisation. Pour ce faire, il faut trier la data pour n’en garder que les informations cohérentes, en fonction de l’audience ciblée, puis construire une histoire à partir de ces données. 

Une fois le scénario établi, il s’agit de mettre en forme la data en utilisant des éléments textuels et des objets visuels, toujours avec le souci de créer un support esthétique et synthétique.

Ce n’est qu’en suivant ce processus que l’on peut transformer des chiffres bruts et des données indigestes en un récit compréhensible dans tous les services et à tous les niveaux hiérarchiques de l’organisation. Les spécialistes de la data disposent ainsi d’un outil de visualisation performant pour communiquer les résultats de leur travail et ils sont en mesure d’impacter concrètement le processus décisionnel.

Un outil d’aide à la décision

Quel que soit le destinataire de l’histoire qu’il raconte, le data storytelling ne se contente pas de « vulgariser » les données : il implique également un aspect émotionnel. Le scénario présenté et la mise en forme des informations ne cherchent pas seulement à informer, mais aussi et surtout à susciter une prise de conscience, une réaction de la part de l’audience.

Pour l’illustrer, prenons un exemple d’utilisation de la dataviz dans le domaine du retail

Un nouveau merchandising a été testé dans un magasin-pilote d’une enseigne.

 

Avec l’appui du data storytelling et de la data visualisation, on peut démontrer visuellement et synthétiquement l’impact de cette mise en avant sur les ventes et le parcours client du magasin au cours du dernier mois. 

Le responsable merchandising pourra alors plus facilement décider d’appliquer cette nouvelle disposition des produits à l’ensemble des points de vente, ou tout du moins, de mener un test à plus grande échelle.

C’est donc au niveau de la prise de décision que le data storytelling prend tout son sens. Il s’agit non seulement d’un outil permettant de visualiser les informations et d’en tirer des conclusions, mais aussi d’une manière de se projeter sereinement dans l’avenir grâce à l’analyse prédictive. Les responsables de tous niveaux peuvent ainsi anticiper l’impact de la mise en place d’une nouvelle action, du lancement d’un produit, etc.

En traitant ainsi les données de façon systématique, on élimine les « déchets » : la data n’est plus délaissée ou inutilisée mais remonte constamment jusqu’aux décisionnaires, que ce soit à l’échelle nationale ou au niveau d’un seul point de vente, par exemple. L’entreprise peut donc avancer sur la base d’informations complexes (mais rendues compréhensibles par le data storytelling et la data visualisation), avec une vision claire de son avenir.

Un levier de croissance pour l’entreprise

Rendre la data accessible au plus grand nombre est aussi un véritable levier de croissance pour l’organisation. En effet, tous les acteurs ont la possibilité de visualiser les données, de mesurer l’impact de leurs décisions et de leurs actions, mais aussi d’ajuster rapidement leurs stratégies. L’entreprise est donc beaucoup plus flexible, capable de s’adapter en permanence aux évolutions de son environnement.

D’après l’étude « Interactive Analytical Storytelling » du BARC, 85 % des entreprises déclarent qu’elles utilisent les données pour optimiser l’allocation des ressources, ce qui leur permet de réduire leurs coûts et d’agir plus efficacement tout au long de leur chaîne de création de valeur. Ainsi, le data storytelling et la data visualisation permettent un pilotage optimal des ressources humaines, matérielles et financières, ce qui aide l’organisation à atteindre ses objectifs stratégiques.

Pour en tirer profit, il est important de sélectionner les bons indicateurs de performance (KPIs) en fonction des besoins de chaque métier. Ensuite, ces métriques doivent être représentées à l’aide de graphes pertinents, consultables dans un dashboard interactif. De cette façon, l’entreprise peut suivre sa performance sur le long terme tout en gardant un œil sur son marché et ses concurrents, afin de soutenir son développement.

 

Avec le data storytelling et la data visualisation, la donnée n’est plus une ressource difficile d’accès, réservée à des spécialistes IT possédant une formation spécifique. La mise en récit de la data permet à tous les collaborateurs, quelle que soit leur fonction, de comprendre des chiffres et des informations complexes. Mais cette pratique ne se contente pas de démocratiser les données : associée à une solution de Business Intelligence SaaS comme DigDash, elle devient un outil redoutable pour prendre des décisions éclairées et accompagner la croissance de la société.

 

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