Qu’est-ce que le storytelling de données ? Composants, avantages et exemples

Dans le monde actuel dominé par les données, le storytelling de données devient de plus en plus important pour la prise de décision et la croissance des entreprises. Les rôles d’analyse de données tels que l’analyste de recherche de marché, l’analyste financier et l’analyste de recherche opérationnelle sont de plus en plus prévalents dans les entreprises, car elles réalisent l’importance des insights basés sur les données.

Selon le manuel de perspective d’emploi de la BLS américaine 2021-2031, ces rôles professionnels connaissent une croissance considérable :

Ces analystes emploient diverses techniques de storytelling de données pour effectuer des opérations d’analyse efficaces. Discutons de ce qu’est le storytelling de données, de ses principaux composants et avantages, et de la façon dont, en tant qu’analyste, vous pouvez améliorer vos compétences en storytelling de données.

Qu’est-ce que le storytelling de données ?

Le storytelling de données implique l’analyse de données à l’aide de récits visuels et convaincants pour communiquer les insights des données aux parties prenantes. Un storyteller de données explique le « pourquoi » des données en utilisant la visualisation. L’objectif est de clarifier les attributs des données et de fournir un contexte significatif pour ce que ces données représentent. La présentation des insights sous-jacents dans les données et les tendances est nécessaire pour une prise de décision efficace.

Par exemple, un analyste financier peut présenter un graphique en chandelier aux investisseurs pour démontrer le mouvement de prix d’une action ou d’un actif. Un graphique en chandelier visualise les modèles de prix historiques des actions en utilisant quatre indicateurs de trading (« prix d’ouverture », « prix de fermeture », « prix le plus élevé » et « prix le plus bas ») pour prédire la tendance du marché à venir.

Une illustration de graphique en chandelier montrant une tendance de prix croissante et décroissante. Wikimedia Commons

Pour une meilleure compréhension, regardez le graphique en chandelier du prix du bitcoin ci-dessous. Le graphique visualise les prix du bitcoin pour les deux premiers mois de 2023. Les barres vertes représentent une tendance de prix croissante, tandis que les barres rouges montrent une tendance de prix décroissante du bitcoin.

Graphique en chandelier du prix du bitcoin janv.-févr. 2023

Un aspect crucial du storytelling de données est que les storytellers de données doivent comprendre le contexte commercial et les exigences des parties prenantes. Les recherches montrent que 60% des investissements réalisés dans l’analyse de données sont gaspillés parce que les insights obtenus ne correspondent pas à la prise de décision et aux objectifs commerciaux. En conséquence, les décideurs n’utilisent que 22% des insights de données qu’ils reçoivent.

3 principaux composants du storytelling de données

Les données, les visuels et le récit sont les trois principaux composants du storytelling de données. Explorons-les plus en détail ci-dessous.

1. Données : Les storytellers de données collectent et prétraitent les données dont ils ont besoin pour raconter une histoire. Ils effectuent une analyse statistique et visualisent les tendances et les modèles clés pour une analyse de données approfondie.
2. Récit : Créer un récit engageant et fournir un contexte pour les principales conclusions obtenues à partir des données est appelé récit. Un bon récit inspire le public à agir.

Thomas. H. Davenport, un leader de pensée en gestion d’entreprise, dit :

« Le récit est la façon dont nous simplifions et donnons un sens à un monde complexe. Il fournit un contexte, une perspective, une interprétation – toutes les choses qui rendent les données significatives et l’analyse plus pertinente et intéressante. »

3. Visuels : Une image vaut mille mots. La visualisation ajoute du poids au récit et crée une histoire de données percutante. Les visuels peuvent prendre la forme de graphiques, d’images ou de vidéos.

Un analyste de données peut utiliser un cadre de storytelling de données comme des personnages, un décor, un conflit et une résolution pour raconter une histoire convaincante. Par exemple, dans le domaine du commerce électronique, les personnages peuvent être les clients, le décor est une entreprise qui lutte pour conserver ses clients, le conflit peut être un taux d’abandon croissant, et la résolution est l’ensemble de mesures que le storyteller de données suggère pour réduire le taux d’abandon.

Comment un analyste de données peut-il améliorer ses compétences en storytelling de données ?

Comprenez votre public

Comprendre le public est la clé d’un storytelling de données convaincant. Si vous vous adressez à des dirigeants d’entreprise, il serait important de leur fournir une analyse de haut niveau et des insights actionnables pour la stratégie commerciale. Mais lorsque vous vous adressez à l’équipe, vous devez expliquer les méthodes utilisées pour parvenir à une conclusion en détail.

Choisissez des visualisations appropriées

La visualisation des données met en évidence différents aspects des données, tels que ;

• Comparaison (graphique à barres, graphique linéaire)
• Relation (nuage de points, graphique à bulles)
• Distribution (histogramme, nuages de points)
• Composition (graphique en cascade, graphique à zones empilées)

Comprenez ce que vous essayez de réaliser avec les données et combien de variables vous devez prendre en compte. Sélectionnez la meilleure visualisation pour transmettre votre idée.

Évitez les encombrements

Déclutter la visualisation en agrégeant ou en supprimant les informations qui ne sont pas nécessaires. Par exemple, dans les graphiques ci-dessous, WGM, WIM, WCM et WFM sont les titres féminins de premier plan aux échecs ; les données restantes peuvent être agrégées en « autres ».

Étiquettes de titre FIDE inutiles sur l’axe des x

Graphique à barres agrégé facile à lire

Utilisez des couleurs vives

Utilisez des palettes de couleurs accessibles à tous, y compris les personnes ayant une déficience visuelle ou une déficience visuelle. Maintenez le contraste des couleurs et évitez d’utiliser les mêmes couleurs côte à côte. Par exemple, dans les graphiques à barres ci-dessous, la combinaison de couleurs du premier graphique peut être difficile à distinguer par rapport au deuxième graphique.

Difficile à interpréter le graphique en raison de la combinaison de couleurs

Facile à interpréter le graphique en raison de la combinaison de couleurs

Quels sont les avantages du storytelling de données pour les organisations ?

Favorise la culture des données parmi les employés

Le storytelling de données peut améliorer la culture des données des employés au sein de l’organisation. Selon une enquête menée par Accenture et Qlik, seulement 21 % des employés se sentent confiants pour lire, analyser et discuter des données. Par conséquent, un storytelling de données convaincant les encourage à explorer et à discuter des données au sein de l’organisation.

Créez des expériences engageantes et précieuses pour toutes les parties prenantes

Comprendre et capter l’attention du public est crucial pour une communication efficace. Le cerveau humain traite les visuels 60 000 fois plus rapidement que le texte, et les gens se souviennent des histoires 22 fois plus que des faits. Par conséquent, raconter des histoires de données à vos utilisateurs de produits ou à vos actionnaires en utilisant des récits convaincants et des visualisations peut être très engageant et précieux.

Influence la prise de décision

Un storytelling de données convaincant fournit une nouvelle perspective ou révèle des aspects cachés. Il communique ce qui doit être fait. Il permet aux parties prenantes de prendre des décisions éclairées et d’agir en fonction de leur stratégie commerciale.

Storytelling de données – l’avenir pour les analystes de données

Le storytelling de données est l’art et la science de la communication d’insights sur les données. À mesure que les données continuent d’augmenter de manière exponentielle et de devenir plus complexes, le storytelling de données basé sur les données devient une compétence essentielle.

Au sein d’une organisation, le rôle de storyteller de données est joué par des analystes de données ou des ingénieurs de données. Des outils tels que Tableau et PowerBI permettent aux analystes de données de créer des visualisations et des tableaux de bord convaincants sans beaucoup d’efforts. En fait, Gartner estime que d’ici 2025, la plupart des histoires de données seront générées automatiquement.

Les analystes de données devraient rester à l’affût des dernières tendances et outils dans l’industrie de l’analyse de données pour raconter des histoires de données percutantes. Pour plus de contenu lié à l’IA, visitez unite.ai.