Storytelling avec visualisation des données

Pourquoi la visualisation des données et le storytelling des données sont-elles importantes ?

Pour construire une histoire convaincante, vous devrez fournir votre hypothèse, votre raisonnement et des données pour l'étayer. Les données sont excellentes, mais un nombre trop important de données peut être accablant. Même les spécialistes de la visualisation des données risquent d’avoir du mal à donner un sens à leurs efforts de visualisation sans le contexte approprié qu’un récit ciblé apporte.

La meilleure approche de l’interprétation des données consiste à présenter les données appropriées dans le bon format visuel. S’il existe trop d’images dans votre récit, cela devient plus une infographie, manquant du contexte nécessaire pour être attrayant. Lorsque vous racontez un récit, vous devez créer une histoire et savoir quand introduire des données, quand mettre en avant des chiffres complexes et quand simplement offrir une explication écrite.

Les visualisations des données jouent un rôle dans l’ajout d’informations au récit, mais elles ne racontent pas toute l’histoire.

Différences entre visualisation des données et interprétation des données

Il est préférable de ne pas considérer cela comme une opposition entre la visualisation des données et l’interprétation des données. Mais plutôt, comment elles fonctionnent ensemble. Les deux sont des stratégies sur la manière dont vous donnez vie à votre concept, votre hypothèse ou votre théorie. Pourtant, il existe des différences nettement distinctes.

L’interprétation des données diffère de la visualisation des données, car elle nécessite que les narrateurs de votre histoire fournissent une vision de votre message plus significative et inclusive de façon à ce que votre audience puisse facilement le comprendre.

D’autre part, la visualisation des données est une tactique utilisée pour améliorer votre interprétation. Cet outil de communication standard en entreprise prend d’énormes quantités de données complexes et précieuses et les traduit en quelque chose que les gens peuvent comprendre plus facilement. Pour capter l’attention de votre audience, vous devez utiliser des visuels intentionnels qui sont :

• Appropriés
  
  
• Lisibles
  
  
• Sans équivoque

La visualisation des données et l’interprétation vont de paire pour permettre de raconter le meilleur récit possible, en utilisant des données qui lui apportent une clarté, une authenticité et une validité.

Dans quelle mesure la visualisation et l’interprétation des données sont-elles similaires ?

Le storytelling des données et les visualisations de données travaillent ensemble avec le même objectif en tête : construire un récit engageant, factuel et contextuel. Ils ne sont pas interchangeables, mais deux faces de la même pièce. La visualisation fournit la preuve dont votre récit a besoin, tandis que l’interprétation présente toutes vos informations sous une forme logique et cohérente.

Création d’un cadre pour l’interprétation des données

Lorsque vous créez un récit de données, vous devez vous assurer qu'il a un début, un milieu et une conclusion. Vous connaissez le récit que vous souhaitez raconter et savez comment vous voulez y parvenir. Comprendre le contexte et les résultats de votre analytique données sont les éléments d’information dont vous avez besoin pour raconter votre récit.

Pour y parvenir, vous devrez adopter certaines meilleures pratiques pour créer le cadre. Voici quelques moyens pratiques pour assurer que votre visualisation des données et votre récit sont efficaces :
 

1. Définissez vos objectifs.
    

   Comprenez le but de votre récit des données, votre audience et vos priorités.
    

2. Présentez un récit convaincant.
    

   Soyez conscient de ce que votre audience veut entendre.
    

3. Intégrez des éléments clés de le storytelling de l’analyse.
    

   Ces éléments incluent :
    

   • Scénario : les types de questions présentés, la façon dont vous y répondrez et la façon dont vous aidez votre audience à arriver à la conclusion.
     
     
   • Contexte : comment votre audience interprète les données que vous présentez.
     
     
   • Personnages : ton et informations sur la façon dont vous allez raconter le récit.
     
     
   • La fin : conclusion et actions suivantes résultant de votre histoire : ce que le public a appris, comment obtenir les résultats souhaités ou ce qu’il devra faire différemment pour s’améliorer à l’avenir.
      

4. Soyez objectif.
    

   Présentez vos données de manière transparente et objective, évitez toute ambiguïté et assurez-vous que vos conceptions et visualisations ne compromettent pas l’intégrité des données ou de l’histoire.
    

5. Choisissez les types de visualisations appropriés.
    

   Vous devrez présenter vos informations de manière appropriée avec les bonnes images.
    

6. Suivez les meilleures pratiques en matière de conception graphique.
    

   Pour garantir la bonne compréhension de votre audience, vous devez opter pour une présentation réduisant le plus possible les ralentissements entre la lecture et l’interprétation des éléments graphiques.
    

7. Utilisez les outils de visualisation des données adéquats.
    

   Pour communiquer efficacement des données à travers des visualisations, vous devez utiliser l’outil approprié. Par exemple, Microsoft Visio peut permettre de mettre les données en lumière avec des images digestibles et claires.
    

8. Créez une histoire pertinente à caractère humain.
    

   Si votre histoire est pertinente, captivante et offre un contenu de grande valeur par « petites bouchées », vous garderez l’attention de votre audience.
    

9. Créez une histoire complétant à la fois le storytelling et les visualisations.
    

   L’ajout de graphiques de support et explicites pour concevoir un scénario cohérent accroît l’intérêt et suscite l’engagement.

    

Certains exemples de visualisation et de storytelling des données :

Solutions de visualisation et de storytelling des données

Il existe de nombreuses solutions disponibles pour vous aider à raconter un récit complet et enrichissant avec vos données. Mais lorsque vous décidez d’une solution, vous devez vous assurer qu’elle est suffisamment agile pour travailler avec vos données commerciales critiques provenant de l’ensemble de l’organisation afin d’avoir une vue d’ensemble et d’obtenir des informations exploitables plus approfondies.

AvecMicrosoft Power BI, vous allez permettre de combler l’écart entre votre récit et les expériences de vos données. Vous découvrez un contenu pertinent, identifiez le décisionnel critique, collaborez avec votre équipe et partagez les rapports de données avec l’outil de travail idéal pour visualiser et interpréter des données.

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