Le data storytelling est un processus qui consiste à traduire les analyses de données en langage courant avec pour objectif de faciliter la prise de décision ou le choix d’une action.
Une pratique de plus en plus accessible
La collecte de données fait désormais partie du quotidien de beaucoup d’entreprises, tous services confondus. Pourtant, l’analyse et la transmission des résultats est une pratique beaucoup moins répandue et jusqu’ici complexe étant donné que les outils d’exploration des données étaient réservés à une minorité de groupes de data scientistes et analystes. Très fournis en fonctionnalités, ces outils traditionnels nécessitent du temps et des formations onéreuses pour être maîtrisés.
De leur côté, les décideurs manquaient de temps et de compétence pour interpréter les données et se sont longtemps contentés des chiffres et graphiques dont ils disposaient.
Aujourd’hui, les données sont indissociables des activités quotidiennes des entreprises qui se retrouvent malheureusement souvent débordées, voire confuses, devant leur complexité. Le data storytelling rend désormais les analyses et interprétations des données accessibles au plus grand nombre : dirigeants, décideurs et collaborateurs, de la startup au grand groupe.
De la data visualisation au data storytelling
Si le Data storytelling a fait une entrée remarquée dans le cercle des outils de Business Intelligence, son principe ressemble en partie à celui de la Data Visualisation. Mieux qu’une présentation des chiffres et indicateurs dans un tableau, le data storytelling en simplifie davantage leur compréhension et leur interprétation.
Grâce à la mise en récit des chiffres, ce procédé met rapidement à la disposition de tous les acteurs de l’entreprise une mine d’informations exploitables. Parce qu’une histoire racontée peut rester longtemps dans les mémoires et saisir en émotion, le Data storytelling vise à captiver, convaincre et à inciter à une mise en œuvre d’actions, qu’elles soient correctrices ou encourageantes. « 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 » a écrit Tom Davenport, leader d’opinion en matière d’analytique, dans » Why data storytelling is so important — and why we’re so bad at it « .
Il s’agit ainsi de mettre à la portée des cadres et décideurs des scénarios de données directement exploitables ou consommables en fonction de leurs secteurs et de leurs besoins. Ainsi, le data storytelling va bien au-delà de la structure des tableaux de bord liés aux chiffres, des « accroches » ou conclusions qui complètent souvent les données recueillies par les data scientistes et experts de l’information. Le outils de data storytelling effectuent d’avance une hiérarchisation et une structuration de l’information nécessaire afin que l’utilisateur ne dispose que des informations pertinentes pour toucher et convaincre son auditoire.
Le concept de data storytelling est donc pertinent pour toutes les personnes, quel que soit leur niveau, pour utiliser au mieux les données afin de prendre les meilleures décisions et agir en conséquence.