Du bon usage de la dataviz et du data storytelling

Quid des Best Practices et des pièges à éviter quand on manipule des données dans le cadre de la Dataviz et du Data Storytelling ?

Donnons d'abord une définition de la Dataviz. "La Datavisualisation ou Dataviz est l’étude, la science ou l’art de représenter des données de façon visuelle, via des graphiques, diagrammes, cartographies, chronologies, pictogrammes, infographies ou même des créations graphiques inédites ou des photos". La Dataviz procède à la fois d’une analyse des données et de leur représentation sous forme graphique, visant à accélérer le processus de compréhension des chiffres en sollicitant les 2 hémisphères du cerveau, en s’adressant à la fois au côté sensoriel et au côté rationnel.

Le Data Storytelling est un « concept » relativement récent, qui doit être distingué de la Dataviz, même s'ils sont intimement liés. L’objectif est de raconter une histoire construite à partir de données, de les illustrer sous une autre forme que de simples tableaux de chiffres et de les rendre accessibles grâce à une représentation narrative compréhensible par tous.
Un des avantages de la Dataviz est de faire passer un ou des message(s) à des publics non experts de la Business Intelligence, du reporting ou des tableaux de bord. Jusqu’à présent, essentiellement réservé à la publicité, au journalisme ou encore à la politique, la combinaison de  la Dataviz et du  Data Storytelling permet de mettre la Business Analytics  à la portée de tous : dirigeants, experts marketing ou financiers, SI, utilisateurs métiers…   La « mise en scène » des données ouvre ainsi de nouvelles perspectives au décisionnel, dans une optique collaborative de partage des données et des informations. Outre son aspect visuel et esthétique, la Dataviz constitue un levier pour capter l’attention d’une cible et la faire adhérer à une idée, un message. L'implication de l’auditoire est plus forte, on peut alors parler d'un véritable engagement de la cible : prospects, clients, partenaires, collaborateurs...

Quid des Best Practices et des pièges à éviter quand on manipule des données dans le cadre de la Dataviz et du Data Storytelling ?

Le Data Storytelling demande de la réflexion pour imaginer un scénario et un fil conducteur qui auront un impact sur l’auditoire. Il est d'autant plus important de bien construire son histoire quand on traite de sujets graves ou de causes sensibles (ex. nombre d'accidentés sur les routes en France), pour marquer les esprits et sensibiliser. Sachant que le point de départ du Data Storytelling reste la donnée, la lisibilité et la fluidité des informations délivrées sont capitales. Les outils de BI proposant des fonctionnalités de Data Storytelling assurent une interactivité sans précédent, présentant des tableaux de bord à la manière d’une série de diapositives PowerPoint, mais de façon dynamique.
L’interfaçage de l’outil de Data Storytelling avec la base de données permet de créer des présentations dynamiques et de les modifier à tout moment, en temps réel, en jouant par exemple sur un pivot d’axes ou un filtre.
Prenons un cas pratique : le PDG d’une grande industrie agroalimentaire internationale présente les résultats financiers de n-1. Initialement, la diapositive présentait sous forme d'indicateurs les 10 pays qui génèrent le plus de bénéfices. Pendant cette présentation, le Directeur Administratif et Financier souhaite faire un focus sur les 3 pays qui génèrent le plus de bénéfices. Le PDG peut affiner sa sélection directement depuis le module de Data Storytelling de sa solution de BI, en quelques clics seulement, sans interrompre le cours de sa présentation. Il affine et partage ainsi rapidement les données, basées sur de nouvelles variables.

Quels sont les enjeux et les bénéfices d’utiliser une solution de BI de ce type ?

Un outil de BI puissant offrant des fonctionnalités de Dataviz, voire flirtant avec l’infographie, limite les erreurs de saisie, quel que soit le volume de données et améliore la fiabilité des données diffusées aux collaborateurs ou aux clients. Il accompagne également les utilisateurs dans le choix du bon graphique grâce au « chart chooser », qui suggère le graphique le mieux adapté (barres, secteur, courbe, etc.), suivant le nombre de variables, d'éléments et de données, si les données sont cycliques ou non, etc. Bien souvent, par habitude et subjectivité, les utilisateurs ont tendance à choisir un graphique car il plait et est relativement simple à construire. Or, le choix devrait porter sur la nature des données et sur ce que l’on souhaite montrer (comparer, mettre en relation, décomposer ou distribuer). Tel graphique va m’aider à analyser les données, mais c’est peut-être un autre graphique (ou une autre représentation visuelle), qui va me permettre d’illustrer au mieux le résultat de cette analyse, mettre en avant mes conclusions, faire passer mon message. Quoi qu’il en soit, la mise en forme ne doit pas desservir le fond du message, elle doit au contraire venir l’appuyer.

Où en sommes-nous en France en matière de Dataviz et Data Storytelling ?

Il y a aujourd’hui un véritable enjeu à ce que les entreprises comprennent l’intérêt de maîtriser ces techniques et donc d’utiliser l’outil qui les y aidera ! Quand on parle de données et de la manière de les représenter, il faut effectivement prendre en compte le côté esthétique et compréhensible. Face à la masse de données croissantes à traiter et analyser, les entreprises peuvent rapidement se retrouver submergées et laisser de côté des données pourtant précieuses. La Dataviz et le Data Storytelling sont des moyens de les valoriser en les utilisant facilement, sans être expert.
Les besoins en Dataviz vont peu à peu évoluer, au rythme de son « évangélisation » en entreprise. On peut compter sur les nouvelles générations pour porter le sujet au sein des entreprises. Il ne tient qu’à elles de prouver le pouvoir de la Dataviz et son utilité en entreprise, quels que soient le métier ou le secteur. La Dataviz peut également être utilisée à des fins pédagogiques, pour favoriser la mémorisation d’un cours par exemple.
Un autre vecteur de diffusion pourrait être les tablettes, qui apportent une véritable souplesse de visualisation et de partage avec les autres collaborateurs, et offrent une approche conviviale et interactive.
En résumé, la Dataviz et le Data Storytelling devront permettre d'ici quelques années, une fois que les entreprises auront plus largement adopté ces outils, de consommer des données visuelles. La frontière entre la représentation des données via la Dataviz et le Data Storytelling dans le monde de l'entreprise et dans la sphère privée sera infime, quasiment inexistante.
  

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