Data storytelling : une compétence clé pour la prise de décision basée sur les données

Être un entreprise véritablement axée sur les données, les organisations d’aujourd’hui doivent aller au-delà de la simple analyse des données. Au lieu de cela, les experts métier et les responsables informatiques doivent transformer les données pertinentes en histoires convaincantes que les principales parties prenantes peuvent facilement comprendre et exploiter pour prendre de meilleures décisions commerciales.

Cette compétence vitale est connue sous le nom de narration de données, et c’est un facteur clé pour les organisations qui cherchent à faire émerger des informations exploitables à partir de leurs données, sans se perdre dans la mer de graphiques et de chiffres typiques du reporting de données traditionnel.

Vous trouverez ci-dessous un aperçu de ce qu’implique la narration des données et de la manière dont les responsables informatiques et analytiques peuvent l’exploiter pour tirer parti du potentiel de prise de décision des données.

Qu’est-ce que la narration de données ?

La narration de données est une méthode pour transmettre des informations basées sur les données à l’aide de récits et de visualisations qui engagent le public et l’aident à mieux comprendre les principales conclusions et tendances.

Mais c’est souvent plus facile à dire qu’à faire.

« Raconter des histoires avec des données peut être difficile », déclare Kathy Rudy, responsable des données et de l’analyse chez ISG, société mondiale de recherche et de conseil en technologie.

Pour Rudy, la narration de données commence par la connaissance de votre public.

« N’oubliez pas de commencer par qui sont vos personnages principaux, c’est-à-dire le public de votre histoire de données. Quelles informations sont les plus importantes pour eux ? Structurez votre histoire de données de manière à anticiper la prochaine question que le public se posera en pensant comme le lecteur de l’histoire », explique Rudy, ajoutant qu’au cours de ses 20 années d’analyse comparative et d’analyse de données, elle a dû apprendre à raconter une histoire claire et claire. histoire concise utilisant des données pour valider les recommandations de l’ISG.

Le premier obstacle auquel sont confrontés la plupart des narrateurs de données est de faire accepter la validité des données qu’ils présentent, dit-elle. La meilleure façon d’y parvenir est d’organiser des sessions de validation et de compréhension des données pour éliminer la question de la validité des données.

L’objectif du conteur de données est de clarifier toutes les questions concernant la source des données, l’âge des données, etc., de sorte que dans les vues ultérieures des données, le conteur ne défende pas continuellement les données, Rudy dit.

« Ne soyez pas trop technique ou vous perdrez le public », conseille-t-elle. « Dans le cas de l’analyse comparative informatique, ils ne veulent pas connaître la pile technologique, mais simplement que les données sont pertinentes, sécurisées, à jour, comparables et précises. »

Éléments de narration de données

La narration des données consiste à visualisation de donnéesrécit et contexte, déclare Peter Krensky, directeur et analyste de l’équipe d’analyse commerciale et de science des données chez Gartner.

« Avec la visualisation, une image vaut mille mots », dit-il. « Comment rendez-vous l’histoire visuellement attrayante ? Utilisez-vous un graphisme ou une iconographie ? Cela ne veut pas dire qu’il ne peut pas s’agir d’un tableau ou d’informations très sèches, mais vous feriez mieux d’avoir une composante visuelle.

Le récit est l’histoire elle-même – qui, quoi, où, pourquoi. C’est l’arc émotionnel, dit Krensky. « S’il s’agit de prévisions de ventes pour le trimestre, est-ce que nous nous en sortons bien ou est-ce que les gens vont perdre leur emploi ? »

Le contexte est ce que les personnes qui entendent cette histoire ont besoin de savoir. Pourquoi un représentant des ventes surpasse toujours tous les autres représentants des ventes est un exemple du contexte d’une histoire de données, dit Krensky.

Grace Lee, responsable des données et de l’analyse à la Banque de Nouvelle-Écosse (connue sous le nom de Banque Scotia), affirme que le mélange du contexte et de la narration nécessite une compréhension approfondie de ce qui rend une histoire convaincante.

« La façon dont nous pensons aux histoires, si nous supprimons le terme de données, il faut une intrigue qui vous intéresse, il faut des personnages pour lesquels vous vous enracinez, et il faut une destination ou un résultat auquel vous croyez et auquel vous aspirez », elle dit.

Être capable de mettre les données en contexte sous la forme d’un récit permet aux gens de s’en soucier davantage et de comprendre quelle est l’action qui en découle, dit Lee. En plus de se concentrer sur la narration en tant que discipline, l’équipe de Lee travaille également à créer plus de conteurs à travers l’organisation.

« La façon dont nous éduquons les gens autour de la narration est vraiment axée sur l’action, en aidant les gens à créer ces récits, en fournissant plus de contexte et en permettant aux gens de voir la ligne claire entre les données, la perspicacité et l’action à venir », elle dit.

Lee voit le rôle de l’organisation de données et d’analyse de la Banque Scotia en tant que conteur pour l’entreprise, car ce n’est que dans les données que certaines des informations sur les besoins et les désirs des clients apparaissent.

Étapes clés de la narration de données

Lars Sudmann, propriétaire de Sudmann & Co., un réseau de conseil et de formation en gestion basé en Belgique, offre un aperçu des étapes qui entrent dans la narration des données.

1. Identifiez les idées « aha »: L’un des plus grands écueils des présentations basées sur des données est le « vidage de données ». Plutôt que de submerger le public de données et de visualisations, les DSI et les responsables de l’analyse des données doivent identifier une à trois informations clés « aha » à partir des données et se concentrer sur celles-ci. Quelles sont les choses surprenantes et absolument essentielles qu’il faut savoir ? Identifiez-les et construisez votre présentation autour d’eux, dit Sudmann.
2. Partagez l’histoire de la genèse des données : Pour raconter une bonne histoire avec des données, un bon point de départ est la genèse, c’est-à-dire l’origine des données. D’où est ce que ça vient? Ceci est particulièrement important lorsque les conteurs présentent des ensembles de données pour la première fois.
3. Transformez des tournants surprenants en transitions captivantes : Lorsque les conteurs présentent des données et des faits, ils doivent partager où les données/graphiques/lignes de tendance font des mouvements « surprenants ». Y a-t-il un saut ? Y a-t-il un tournant ? Cela peut fournir des transitions convaincantes vers une analyse plus approfondie, par exemple : « Normalement, nous penserions que les données font X, mais ici, nous voyons qu’elles ont diminué. Explorons pourquoi cela s’est produit.
4. Développez vos données : L’un des plus gros problèmes dans les présentations d’aujourd’hui est que les gens jettent des données lourdes sur l’écran, puis jouent au « rattrapage », avec des mots tels que « Ceci est une diapositive encombrée, mais laissez-moi vous expliquer ». « Cela pourrait être difficile, mais… » Au lieu de cela, les conteurs devraient développer leurs données étape par étape. « Je ne suis pas fan des animations fantaisistes, mais par exemple, dans PowerPoint, il y a une animation que je recommande : l’animation « apparaître » », déclare Sudmann. « Avec cela, on peut harmoniser ce que l’on voit et ce que l’on dit et avec cela, une histoire de données peut être construite étape par étape. »
5. Insistez et mettez en valeur pour donner vie à votre histoire : Une fois que les conteurs ont identifié le flux et les aspects clés de leurs récits de données, il est important de souligner et de mettre en évidence les points clés avec leur voix et leur langage corporel. Montrez les données, pointez-les sur l’écran, marchez dessus, entourez-les – puis elles prennent vie, dit Sudmann.
6. Avoir un ‘héros’ et un ‘méchant’ : Pour rendre les histoires plus engageantes, les narrateurs de données devraient également envisager de développer un héros, par exemple, les «bons tickets», et un méchant, par exemple, «les mauvais tickets soulevés parce qu’ils ne lisent pas la FAQ», puis montrer leur évolution au fil du temps, dans différents départements, ainsi que le « voyage du héros » vers le succès, conseille Sudmann.

Conseils de narration de données pour réussir

Rudy croit fermement qu’il faut laisser les données se dérouler en racontant une histoire de sorte que lorsque le conteur arrive enfin à la ligne de frappe ou au « et alors, faites quoi », il y a un alignement complet sur leur message.

En tant que tels, les conteurs devraient commencer par le haut et préparer le terrain avec le « quoi ». Par exemple, dans le cas d’un benchmark informatique, le narrateur peut commencer par dire que les dépenses informatiques totales sont de X millions de dollars par an (rappelez-vous, les données ont déjà été validées, donc tout le monde acquiesce).

Le conteur devrait ensuite le décomposer en cinq catégories : les personnes, le matériel, les logiciels, les services, les autres (plus en hochant la tête), dit Rudy. Ensuite, décomposez-le davantage dans ces domaines technologiques : cloud, sécurité, centre de données, réseau, etc. (plus de hochements de tête).

Ensuite, le conteur révèle que sur la base du volume d’utilisation actuel de l’entreprise, le coût unitaire est de X $ pour chaque domaine technologique et explique que, par rapport à des concurrents de taille et de complexité similaires, l’organisation du conteur dépense plus dans certains domaines, par exemple, la sécurité ( maintenant tout le monde est vraiment attentif), dit Rudy.

« Vous avez ainsi amené votre auditoire à la partie ‘et alors’ de l’histoire, à savoir qu’il y a des points à améliorer », dit-elle. « La question suivante dans l’esprit de votre public est probablement » Pourquoi?  » Et enfin, « Alors, qu’est-ce qu’on en fait? »

Le reste de l’histoire s’appuie sur une compréhension commune de la validité des données pour faire des recommandations de changement et les actions nécessaires pour effectuer ces changements, selon Rudy. Les données de cette histoire ont créé la crédibilité nécessaire pour établir un appel aux armes, une raison de changer qui est incontestable.

Et en reprenant le vieil adage « si un arbre tombe dans une forêt et que personne n’est là pour l’entendre, est-ce qu’il fait un bruit? » En considération, il est crucial pour les narrateurs de données de prendre en compte le support que les différentes personnes utilisent pour consommer des informations et les heures auxquelles elles accèdent à ces informations.

« La pandémie a certainement contribué à la transition permettant aux travailleurs de la pensée de travailler à domicile », déclare Kim Herrington, analyste principal pour le leadership, l’organisation et la culture des données chez Forrester Research. « Et souvent, vous communiquez avec des penseurs du monde entier. Il est donc important de réfléchir au logiciel de communication que vous utilisez et aux normes de communication que vous avez avec votre équipe. »