Laissez-nous vous raconter l’histoire du data storytelling

Souvenez-vous à quel point vous adoriez entendre des histoires lorsque vous étiez enfant. Et bien le·la professionnel·le que vous êtes n’a pas tant changé, même quand il s’agit de données.

D’où l’apparition du concept de data storytelling.

À l’heure où la donnée règne en maître, cette pratique se développe de plus en plus. Et pour cause, elle permet de rendre les successions de nombres et d’informations plus digestes, voire carrément ludiques. De quoi capter l’attention de son audience !

Oyez, oyez, laissez-nous vous conter l’histoire du data storytelling, saupoudrée de quelques exemples afin d’illustrer notre propos 📢.

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C’est quoi au juste le data storytelling ?

Définition du data storytelling

Cela fait quelques années que les entreprises ont intégré l’importance que revêt la donnée pour accroître leur business.

Pour rappel, grâce à cette vision data centric, les différents services :

• bénéficient d’une meilleure compréhension des besoins clients et des comportements d’achat ;
• améliorent leurs processus ;
• prennent des décisions stratégiques éclairées.

Seulement voilà, la restitution de toute cette information n’est pas toujours très « sexy », surtout pour les plus néophytes et hermétiques aux chiffres.

C’est face à ce constat qu’a émergé le concept de data storytelling, ou l’art de raconter des histoires à partir des données.

Il s’agit plus précisément de donner vie à ses data, en personnalisant au maximum la restitution selon l’audience. Par exemple, un directeur marketing n’aura pas les mêmes besoins qu’un responsable de la supply chain ou encore qu’un service support.

En parallèle, il convient de maîtriser les techniques de narration et d’élaboration de visuels, pour rendre le tout à la fois captivant et parfaitement intelligible.

💡 Les logiciels de data visualisation constituent de précieux alliés dans cette démarche de data storytelling. Comment ces outils concourent-ils à la création de narrations percutantes, renforcent-ils l’impact de vos présentations et favorisent-ils la prise de décision éclairée ?

Quelle différence entre data storytelling et data visualisation ?

Peut-être avez-vous constaté que cette notion se rapproche fortement de celle de data visualisation, ou dataviz pour les intimes.

En effet, cette dernière consiste à traduire graphiquement les informations recueillies ainsi que les analyses.

👉 Le data storytelling, lui, en est alors une composante. Le data storyteller se sert de ces visuels, les adapte, dans l’objectif de raconter son histoire.

Quel est le but du storytelling et du data storytelling ?

De l’importance du storytelling…

La narration nous permet de simplifier et d’appréhender la complexité du monde. Elle fournit un contexte, des informations, une interprétation, tout ce qui apporte du sens aux données et rend l’analyse plus pertinente et intéressante.

Tom Davenport , Why data storytelling is so important - and why we're so bad at it

Certains métiers ont déjà observé depuis pas mal d’années toute la puissance du storytelling. On pense en premier lieu au marketing, qui emploie ce procédé afin d’attirer le consommateur et créer un attachement à la marque par la transmission d’émotions.

Les RH usent également du storytelling et du levier affectif pour recruter plus facilement des candidats ou fidéliser leurs talents.

… à l’émergence du data storytelling

Dans ce contexte, il n’est pas étonnant que le storytelling gagne d’autres services, dont ceux liés au data management et à la data science.

Et pour cause, depuis plusieurs années, de nouveaux défis s’imposent.

Si les entreprises ont su rapidement déployer des dispositifs pour collecter et agréger la donnée (devenue indispensable pour progresser et se démarquer), une fois chose faite, encore faut-il s’en servir ! C’est là que le bât blesse pour nombre d’organisations.

👉 En ce sens, le data storytelling présente de nombreux avantages :

• Il rend l’information plus compréhensible, notamment pour les professionnels peu familiers avec la data et la business intelligence. D’ailleurs, la plupart des collaborateurs néophytes disposent de peu de temps au quotidien pour prendre connaissance de ces données et prononcer des prises de décision.
  
  
• Il fluidifie la communication au sein des équipes ainsi que la compréhension de la stratégie de l’entreprise. Les data ne sont pas là uniquement pour faire « joli ». Avec le data storytelling, elles deviennent « actionnables » par tous, et permettent davantage d’agilité dans un environnement toujours plus concurrentiel et mouvant.
  
  
• Il dynamise les présentations dans le cadre de réunions de travail, pour mieux capter l’attention de l’audience et faire passer les idées fortes dans le peu de temps imparti.

Quels sont les 4 fondements du data storytelling ?

Vous saisissez désormais mieux le concept de data storytelling. Mais vous vous demandez sans doute comment vous y mettre ?

Être un bon data storyteller implique de vous appuyer sur les 4 piliers suivants :

• l’audience,
• la donnée,
• la narration,
• les visuels.

# 1 L’audience

Votre data storytelling part de votre audience.

Rappelons que raconter des histoires induit de s’adapter à votre cible. Autrement dit, vous ne présenterez pas les mêmes données, et de façon similaire, à un directeur marketing déjà rompu aux tableaux de bord ou à l’ensemble de l’entreprise dans le cadre d’une présentation globale.

Par conséquent, prenez en considération dans votre narration :

• l’objectif de votre restitution de data, ou quels sont les enseignements que votre public souhaite retirer ;
• son niveau de familiarité avec la science des data ;
• les spécificités locales. On sait, par exemple, que les couleurs ne possèdent pas les mêmes significations d’un pays à l’autre.

☝️ On vous recommande également d’anticiper les informations que votre auditoire serait susceptible de demander pour approfondir la compréhension. Pourquoi ne pas utiliser un outil permettant des présentations dynamiques ?

#2 La donnée

La donnée, ou plutôt le choix de la donnée, constitue une autre composante majeure du data storytelling. Elle reste fortement liée au point précédent.

En effet, les informations présentées doivent revêtir un intérêt manifeste pour les destinataires, se rapporter à des éléments qui leur sont familiers.

En parallèle, une data pertinente participe également à l’évolution business de l’entreprise. Elle sert à tirer les conclusions qui alimentent la stratégie ainsi que les plans d’action.

# 3 La narration

C’est surtout par la narration que le data storytelling se distingue de la simple data visualisation. Elle structure l’histoire et amène l’audience à suivre une trajectoire de pensée précise.

💡 Comme pour n’importe quel récit, il est possible d’adopter le schéma de narration suivant :

1. une situation de départ, qui dresse un constat sur une réalité à un instant T ;
2. l’intervention d’un élément perturbateur opérant une bascule dans le développement de l’histoire ;
3. la chute, ou la résolution de la problématique.

De façon plus générale, retenez que toute restitution de données nécessite un travail de sélection de l’information ainsi qu’une hiérarchisation pertinente, dans le but de ne pas noyer la cible sous une masse de chiffres désordonnés. Il convient, par exemple, de partir des données plus globales, celles qui posent le contexte, avant de finir sur les données impactantes qui créeront l’effet de surprise.

☝️ Le data storytelling ne concerne pas uniquement le cadre des réunions. Toutefois, dans ce cas, la manière même dont vous vous exprimez entre dans l’équation d’une bonne narration. Adopter le bon ton, le volume de voix approprié, marquer des pauses aux moments stratégiques… voici autant de manières de devenir un « bon conteur ».

# 4 Les visuels

Enfin, le data storytelling se fonde aussi sur le choix des visuels, qui ont vocation à simplifier l’analyse des données exposées. N’oubliez pas, votre auditoire est censé comprendre l’information (échelles de grandeur par exemple) en un coup d’œil.

💡 Voici quelques conseils en ce sens :

• Sélectionnez les couleurs avec soin, pour faire ressortir les idées clés. Prenez aussi en compte leur signification. Par exemple, on sait que le rouge évoque plutôt des éléments négatifs, un danger ou encore une urgence.
  
  
• Restez clair et concis dans votre restitution. Évitez de multiplier les graphiques et de les surcharger. Préférez plutôt un rendu épuré.
  
  
• Choisissez vos visuels en fonction de l’idée à transmettre : les lignes seront parfaites pour indiquer un changement dans le temps, les bulles une comparaison, les colonnes ordonnées un classement, etc.

Data storytelling : 3 exemples pour mieux comprendre

Après toute cette théorie, place à des exemples pour illustrer notre propos 👉

Exemple 1 : La statistique expliquée à mon chat

La statistique expliquée à mon chat est une chaîne YouTube reprenant de façon systématique le principe du data storytelling.

Dans cette vidéo, vous retrouvez le schéma de narration exposé plus haut : l’introduction pose le contexte autour de la lutte des classes à travers le temps, le tout ponctué de références littéraires pour renforcer le récit. Puis survient l’élément perturbateur, ce fameux indicateur servant à suivre objectivement cette lutte sur la planète.

En parallèle, toutes les données sont exposées de manière ludique, visuelle et dynamique. La participation de personnages (les fameux petits chats 😺) ainsi que la touche d’humour facilitent l’appréhension de concepts qui sont loin d’être simples.

Exemple 2 : L’infographie de manière générale

Quand on pense data storytelling, l’infographie vient presque immédiatement en tête.

De par :

• l’alternance du texte et de la data,
• la créativité graphique,
• la représentation « subjective » de la donnée selon la cible et l’objectif,
  elle reprend tous les codes du data storytelling.

Bien sûr, une bonne infographie doit suivre un « fil rouge », dévoiler au fur et à mesure les données au lecteur et le guider vers une conclusion.

Exemple 3 : Which Social Media Networks are the Most Popular Each Year?

Ce type de vidéo a pas mal circulé sur la toile il y a quelques années.

Dans cet exemple, il s’agit de dévoiler les réseaux sociaux les plus populaires (en termes de nombre d’utilisateurs) au fil du temps. Et le format se révèle parfaitement approprié à la mise en lumière de ces évolutions.

En effet, les progressions, les régressions ou encore la vitesse à laquelle ces changements interviennent sont beaucoup plus perceptibles ici qu’avec une simple succession de graphiques.

Bref, un bel exemple de data storytelling réussi.

Les outils du data storytelling

La maîtrise du data storytelling nécessite une parfaite gestion de la donnée dans son ensemble. Il convient également de sélectionner les bonnes data, pour la bonne cible.

On vous recommande alors d’utiliser des solutions spécifiques, les fameux logiciels de business intelligence (BI) ou de dataviz.

En outre, ces plateformes permettent d’aller encore plus loin. Côté restitution de l’information, vous disposez d’outils puissants autorisant l’interactivité et la manipulation de données en temps réel. De quoi dynamiser vos présentations lors de réunion et faire parler vos data selon les interrogations de votre auditoire !

🛠️ Citons DigDash, logiciel de tableaux de bord dynamiques, à destination des ETI et des grands comptes, particulièrement adapté aux besoins de data-communication. Pour commencer, DigDash se connecte à tous types de sources de données et intervient de la préparation jusqu’à l’analyse de vos données. Une solution all-inclusive qui propose de nombreuses fonctionnalités pour offrir une data-visualisation à la fois :

• interactive (filtrage, exploration, affichage des détails, etc.),
• sur-mesure (adaptée à l’histoire que vous souhaitez raconter : large bibliothèque de graphiques, outil entièrement personnalisable, etc.).

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Data storytelling : on résume !

Dans un monde professionnel de plus en plus data driven, pas étonnant qu’un concept tel que le data storytelling émerge. En approfondissant la data visualisation, il tire parti du pouvoir de la narration pour conquérir une audience, personnaliser un message et simplifier la compréhension de concepts parfois complexes.

Faire un bon data storytelling implique souvent l’utilisation de logiciels facilitant cette mise en relief de l’information, notamment grâce à des dispositifs tels que les tableaux de bord interactifs. Mais si les bons outils apportent leur pierre à l’édifice, ils ne suffisent pas. Tout comme en marketing, votre travail consiste avant tout à comprendre votre cible, ses besoins et à rester focalisé sur votre objectif. Et bien sûr à ajouter ce supplément d’âme qui permettra à votre histoire de devenir mémorable.