Raconter l’histoire des données grâce au storytelling de Power Bi

La  narration de données (Data Storytelling) est l'art de transformer des données complexes en histoires convaincantes. Il s’agit de prendre des chiffres, des tableaux et des graphiques et de les utiliser pour raconter une histoire qui trouve un écho auprès de votre public. Dans cet article nous expliquerons ce concept en illustrant avec un rapport "ventes et marketing" PowerBI.

Le but de la narration de données (Data Storytelling)

L’objectif de raconter des histoires de données est double : d’une part, il vise à rendre les données compréhensibles à un large public, et d’autre part, il vise à avoir un impact sur ce public:

• Comprendre les données car il utilise des techniques de visualisation et de narration pour transformer ces données en informations claires et faciles à comprendre, même pour les personnes sans formation spécifique en analyse de données
• Créer un impact : le but ultime n'est pas seulement de fournir des informations, mais de susciter une réaction chez le public. Cela peut prendre plusieurs formes: inciter à l’action, obtenir du soutien pour une idée ou même avoir un impact sur un problème spécifique. En transformant les données en histoires, la narration des données crée un lien émotionnel avec l'information et la rend plus mémorable.

En résumé les enjeux autour du data storytelling efficace sont importants car il permet de convaincre votre public d'agir, d'expliquer un problème complexe ou encore de renforcer la confiance et la crédibilité.

Quels ingrédients pour raconter une histoire de données ?

Le schéma ci-dessous illustre les 3 composantes du storytelling et leur effets sur le public lorsqu'elles sont synchronisées:

Les données sont les fondations de votre histoire : vous devez bien les comprendre avant de pouvoir les communiquer efficacement. Les visuels sont les graphiques, tableaux et autres éléments visuels qui peuvent vous aider à communiquer des données complexes de manière claire et concise. Enfin le Narratif créé une synergie en faisant le lien entre les analyses et les visuels.

Votre histoire doit être claire, concise et engageante: elle doit expliquer ce que signifient vos données et pourquoi elles sont importantes. Pour arriver à ce résultat, vous pouvez suivre les étapes suivantes du processus:

• Définissez vos objectifs et votre public.
• Recueillez et analysez vos données.
• Rédiger un récit convaincant avec une structure claire.
• Choisissez des visualisations de données percutantes.
• Présentez votre histoire d'une manière visuellement attrayante.  

Bonnes pratiques de la narration de données:

1. Définir un objectif clair et connaître son public cible :

Avant de plonger dans les données, il est crucial de déterminer pourquoi vous souhaitez raconter cette histoire et à qui vous souhaitez la raconter. Quel message souhaitez-vous envoyer ? Quel impact espérez-vous avoir sur votre public ? Connaître votre public vous permettra d'adapter le ton, le niveau de complexité et le type de visualisations utilisés.

       2. Privilégier la simplicité et la clarté :

Ne surchargez pas votre histoire avec des données et des visualisations complexes. Choisissez quelque chose de simple et clair pour que tout le monde puisse facilement comprendre votre message. Même si vous vous adressez à un public professionnel, utilisez des phrases courtes et un langage facile à comprendre.

       3.Racontez une histoire captivante :

Les données ne suffisent pas : vous devez les transformer en histoires convaincantes qui engagent votre public. Utilisez des techniques de narration éprouvées telles que la création de scénarios, l'utilisation de personnages et l'introduction de conflits.

         4.Choisir les bonnes visualisations :

Les visualisations sont essentielles pour rendre vos données accessibles et compréhensibles. Optez pour des graphiques, tableaux et cartes clairs et concis qui mettent en valeur vos points clés et soutiennent votre narration.  

Choses à éviter en narration de données:

1. Noyer le public sous les données :

N'oubliez pas que votre objectif est de communiquer, et non d'intimider votre public avec des chiffres et des graphiques sans fin. Sélectionnez uniquement les données les plus pertinentes et convaincantes pour soutenir votre message.

       2.Utilisation de représentations visuelles inadaptées :

Les visualisations peuvent être puissantes, mais elles peuvent également être trompeuses ou complexes à saisir. Sélectionnez des illustrations qui correspondent à votre message et à votre audience cible. Il est préférable d'éviter les représentations complexes et encombrées qui pourraient dérouter votre audience.

       3.Négliger La narration de données :

Les informations ont une grande importance, mais elles ne forment pas une histoire. Il est essentiel de créer un récit captivant qui suscite l'intérêt de votre public et le guide à travers votre message. Utilisez des méthodes de narration expérimentées afin de concevoir une expérience inoubliable.

       4.Ne pas tenir compte de son public :

S'adaptez à votre public cible en adaptant votre message et votre style de communication. Assurez-vous d'utiliser un langage adéquat, des exemples pertinents et des références culturelles qui seront perçues comme pertinentes par vos auditeurs.

Exemples de narration de données

La narration de données est l'art de présenter des données avec une narration contextuelle. Il existe plusieurs façons de présenter votre récit de données. Un tableau de bord présente toutes les données disponibles afin que vous puissiez créer votre récit.

Un tableau de bord présente toutes les informations de manière claire et précise. Bien que votre tableau de bord puisse fournir un certain contexte, vous devrez construire votre récit et relier les points. La simplicité est la meilleure solution. Une simple phrase d'introduction accompagnée d'un graphique axé sur les données est souvent le moyen le plus rapide de raconter une courte histoire.

• Histogrammes :

Un histogramme serait un bon choix pour comparer les ventes ou le retour sur investissement (ROI) entre différentes régions ou canaux. Cela vous permettrait de voir quelles régions ou quels canaux ont les valeurs les plus élevées et les plus faibles. Par exemple, vous pourriez créer un histogramme pour montrer les ventes totales par région, chaque barre représentant une région différente. La hauteur de la barre correspondrait aux ventes totales pour cette région.

• Graphiques linéaires:

Un graphique linéaire serait un bon choix pour montrer les tendances au fil du temps. Par exemple, vous pourriez créer un graphique linéaire pour montrer comment les ventes ont évolué au fil du temps pour une région ou un canal particulier.

• Camemberts (Donut):

Les camemberts peuvent être utiles pour montrer la composition d'un ensemble. Cependant, ils ne sont pas recommandés pour comparer plus de quelques catégories (4 catégories dans notre cas). Dans le contexte de cette histoire de données, un camembert pourrait ne pas être le moyen le plus efficace de visualiser les données.

• Cartes :

Si vos données incluent une composante géographique, une carte pourrait être un bon moyen de visualiser les ventes ou le ROI par région. Par exemple, vous pourriez créer une carte qui montre le ROI pour chaque région, avec des couleurs différentes représentant des valeurs de ROI différentes.

• Infobulles (Tooltips) :

Les infobulles sont des éléments interactifs superposés qui apparaissent lorsqu'un utilisateur passe sa souris sur un point de données spécifique dans un visuel Power BI (comme un graphique à barres ou une carte). Elles fournissent des informations contextuelles supplémentaires sur ce point de données, aidant les utilisateurs à mieux comprendre les nuances de vos données.

• Jauge (Gauge) :

Une jauge pourrait afficher le retour sur investissement (ROI) actuel des médias sociaux pour une région spécifique. L'aiguille de la jauge se situerait sur une échelle allant de 0 à un certain maximum, indiquant si le ROI actuel atteint ou dépasse l'objectif fixé.

• Les signets (bookmarks):

Dans le contexte de votre rapport Power BI, les signets (bookmarks) fonctionnent comme des éléments interactifs qui permettent aux utilisateurs de naviguer rapidement vers des vues enregistrées spécifiques du rapport. Ces vues enregistrées peuvent englober divers aspects du rapport, y compris les filtres, les segments (slicers), les interactions visuelles et la disposition des pages.

Conclusion

La narration de données s'impose comme un outil précieux pour tout analyste BI accompli. En intégrant à vos rapports une approche narrative claire, concise et visuellement attrayante, vous avez le pouvoir de transformer des données brutes en informations exploitables et de captiver votre public.

La narration de données se révèle être un puissant outil de communication d'entreprise. En combinant des éléments de narration structurée avec des présentations visuelles percutantes, vous favorisez l'engagement de votre audience et facilitez la prise de décision éclairée par les données.

La clarté du message, la précision des données et la qualité des visuels restent des éléments fondamentaux de votre rapport. La narration de données vous permet simplement de les présenter de manière plus engageante et mémorable pour votre public.