Cet article vise à démystifier le concept de narration de données, en expliquant pourquoi il s’agit de plus que de simples tableaux et graphiques, car la compréhension des données est essentielle, mais les rendre pertinentes et exploitables est souvent un plus grand défi.
Qu’est-ce qu’une narration de données ?
Déballer le terme « data storytelling » révèle qu’il s’agit d’une forme d’art qui associe des informations quantitatives à un contexte narratif pour engager le public de manière convaincante. C’est plus que de simples chiffres et graphiques ; il englobe un riche mélange d’analyse de données, de connaissances du domaine et de communication efficace.
Comprendre la narration et la visualisation des données
Même si les visualisations de données constituent une aide précieuse dans le processus de narration, elles ne doivent pas être confondues avec l’histoire elle-même. Ces aides visuelles améliorent le récit mais ne remplacent pas la profondeur analytique et le contexte qui complètent une histoire de données. La narration de données synthétise des éléments visuels avec des informations spécifiques au secteur et une communication d’experts pour offrir une compréhension holistique du sujet traité.
Prenons l’exemple du suivi des fluctuations des ventes pour un produit particulier. Même si les visualisations de données peuvent clairement montrer des tendances à la hausse ou à la baisse, une histoire de données bien conçue creuserait plus profondément. Cela pourrait illustrer comment une récente campagne marketing a stimulé les ventes, ou comment les problèmes de chaîne d’approvisionnement ont agi comme un goulot d’étranglement, limitant la disponibilité des produits. Ce récit plus large transforme un simple point de données en renseignements exploitables, répondant non seulement au « quoi » mais également au « pourquoi » et au « comment », ce qui le rend inestimable pour la prise de décision.
Comment fonctionne la narration de données ?
La narration des données est un trio d’éléments clés : les données brutes, les représentations visuelles et le récit global :
- Données: Supposons que votre analyse révèle qu’un type spécifique de source d’énergie renouvelable, comme l’énergie solaire, est généré de manière plus efficace dans les zones côtières. Une autre conclusion pourrait être que le pic de production coïncide avec la saison touristique.
- Visualisations : Après la collecte des données, les outils visuels entrent en scène. Il peut s’agir de cartes thermiques montrant les points chauds de l’énergie solaire ou de lignes de tendance saisonnières qui comparent la production d’énergie au nombre de touristes. Ces visualisations servent de pont entre les données complexes et la compréhension du public.
- Narratif: Le récit est l’âme de votre histoire de données. C’est ici que vous présentez le problème en question (par exemple, l’importance de localiser efficacement les sources d’énergie renouvelables), puis exposez vos conclusions fondées sur des données. Le discours devrait culminer dans un appel spécifique à l’action, exhortant peut-être les gouvernements locaux à prendre en compte ces facteurs dans leur planification en matière d’énergies renouvelables.
Chacun de ces éléments constitue un chapitre essentiel du livre plus vaste qu’est votre histoire de données, travaillant en harmonie pour créer un message résonnant et percutant pour votre public.
Comment faire du data storytelling ?
Créer une histoire de données convaincante va au-delà de la simple introduction de quelques tableaux et graphiques dans une présentation. Il s’agit d’un processus calculé qui nécessite une synthèse de données brutes, une perspicacité analytique et un sens narratif. Alors, comment entreprendre ce voyage pour créer un récit non seulement engageant, mais aussi informatif et exploitable ?
Techniques de narration de données étape par étape
La narration de données n’est pas une compétence développée du jour au lendemain. Comme toute autre forme de narration, elle implique plusieurs composants et étapes qui contribuent au chef-d’œuvre final. Voici un aperçu plus détaillé de quelques étapes pour créer une histoire de données convaincante :
Étape 1 : Connaissez parfaitement votre public
Avant tout, vous devez bien connaître votre public cible. Pourquoi? Parce qu’une narration de données efficace n’est pas universelle. Quels sont les problèmes ou les défis auxquels votre public est confronté ? Pourquoi vos découvertes seraient-elles en résonance avec eux ? En répondant à ces questions, vous pouvez identifier les aspects de vos données qui captiveront véritablement vos auditeurs ou lecteurs.
Étape 2 : Tisser un récit intrigant
Le récit est l’épine dorsale de votre entreprise de narration de données. Vous ne vous contentez pas de cracher des chiffres, mais vous construisez une intrigue qui guide votre public vers un résultat bien défini. Alors, comment procéder ?
Commencez par établir le contexte : expliquez pourquoi vous avez décidé de vous plonger dans cet ensemble de données spécifique et quel problème ou curiosité urgent vous souhaitiez résoudre.
Transition vers vos découvertes : qu’a révélé votre plongée approfondie ? Mettez en évidence les informations clés qui ont l’impact le plus direct sur le problème ou la question avec laquelle vous avez commencé. Il s’agit de passer au crible votre botte de foin de données pour révéler les « aiguilles d’or ».
Terminez par des étapes d’action : armé de ces révélations, que devrait faire votre public ensuite ? Proposez des recommandations claires et fondées sur des données qui conduisent à des résultats mesurables.
Étape 3 : Affinez vos visualisations de données
Il y a de fortes chances que vous ayez déjà développé une forme de visuels de données au cours de votre analyse. Il est désormais temps de les peaufiner. Parviennent-ils à mettre en évidence les points de données les plus critiques ? Si oui, concentrez-vous sur leur organisation dans une séquence qui améliore votre flux narratif. Sinon, retournez à la planche à dessin et créez de nouveaux visuels qui peuvent rendre justice à vos « aiguilles d’or ».
En suivant ces étapes, non seulement vous rendez vos données compréhensibles, mais vous leur donnez également du sens et des informations exploitables, rendant ainsi vos efforts de narration de données non seulement digestibles, mais également indispensables.
Étape 4 : Élaborez un arc d’histoire familier
Pour faire résonner votre histoire de données, envisagez d’utiliser une structure de narration avec laquelle votre public est déjà à l’aise. Cela comprend une introduction pour préparer le terrain, une préparation qui augmente progressivement les enjeux ou la complexité, un point culminant qui fournit un aperçu essentiel des données, suivi d’une résolution qui résout les problèmes. L’utilisation d’un cadre narratif bien connu aide votre public à naviguer sans effort à travers les points de données et à saisir pleinement la signification et les implications de ce que révèlent les données.
Étape 5 : rendre votre histoire publique
Une fois que vous avez élaboré un récit convaincant soutenu par des données et des visuels solides, il est temps de le diffuser au monde. Une présentation est souvent le support idéal pour partager votre histoire de données. Il vous permet de résumer chaque aspect de votre récit, du contexte initial aux conclusions finales, d’une manière à la fois visuellement attrayante et facilement digestible.
Étape 6 : Affiner pour plus de précision et de clarté
La dernière étape de la narration des données est souvent la plus négligée : l’édition par souci de concision et de lucidité. Votre histoire de données doit être à la fois captivante et simple. Cela signifie supprimer toute information superflue ou tout langage décoratif qui ne sert pas le récit central. Blaise Pascal a dit un jour : « Si j’avais eu plus de temps, j’aurais écrit une lettre plus courte. » Ce sentiment est également vrai pour les histoires de données ; affiner votre récit jusqu’à ses éléments les plus essentiels garantira que votre public reste engagé et repartira avec les principaux points à retenir.
Pourquoi la narration de données est-elle importante ?
L’importance du data storytelling réside dans sa capacité à contextualiser et à simplifier des données complexes, les rendant accessibles et compréhensibles à un large public. Contrairement aux statistiques sèches ou aux données brutes, la narration intègre ces éléments dans un récit qui illustre non seulement ce que sont les données, mais aussi pourquoi elles sont importantes. Cela crée une connexion émotionnelle et un engagement plus profonds, faisant ressortir les implications des données de manière plus percutante.
La narration de données s’adapte à diverses préférences d’apprentissage, allant de l’auditif au visuel en passant par le kinesthésique, améliorant ainsi sa portée et son efficacité. Que ce soit par le biais d’une présentation narrée pour ceux qui apprennent mieux par l’écoute, ou de tableaux et de graphiques pour les apprenants visuels, une histoire de données bien conçue peut adapter son support pour impliquer au mieux son public.
En utilisant un mélange de ces éléments, la narration de données garantit que son message résonne auprès d’un ensemble diversifié d’auditeurs ou de téléspectateurs, rendant les données non seulement informatives, mais également convaincantes et mémorables.
5 exemples de narration de données que vous devriez consulter
Explorons une sélection organisée de certains des meilleurs exemples de narration de données.
Chris Williams : Univers Fry
Le débat perpétuel autour du type optimal de pomme de terre frite est ici exploré avec humour. Le projet utilise des visuels pour démontrer comment différents ratios de surfaces frites/non frites influencent de manière significative l’expérience gastronomique.
Périscopique : décès par arme à feu aux États-Unis
Cette visualisation se concentre sur les « années volées » attribuables aux décès dus aux armes à feu. Il excelle à susciter une réponse émotionnelle, dépliant magistralement les données par étapes pour engager profondément le spectateur.
Krisztina Szucs : Résultats sportifs animés
Plutôt que des récits traditionnels, il s’agit de vignettes de données animées et effervescentes qui décrivent la dynamique de diverses compétitions sportives. Szucs utilise une variété de styles de visualisation pour correspondre à différentes méthodes de notation, tout en capturant l’essence et l’excitation de chaque événement mieux que n’importe quelle partition conventionnelle.
Kayla Brewer : Cigales, une histoire de données
Cette histoire de données propose une aventure éducative sur l’apparition de la cigale « Brood X », familièrement décrite comme « les petites mouches du bois apportent du grand bruit ». Le projet montre comment un ensemble de données publiques peut devenir une exploration de données convaincante à l’aide de la plateforme Juicebox.
Jonathan Harris : Nous nous sentons bien
Ce pionnier de la narration de données est une plate-forme interactive qui analyse le Web à intervalles de 10 minutes pour collecter les expressions de sentiments humains à partir de blogs. Il présente ensuite les données dans plusieurs formats visuellement frappants. Cela a été une source d’inspiration pour de nombreuses personnes dans le domaine de la visualisation de données.
Les bases de données sont les héros méconnus de l’IA
Pourquoi est-ce important
La narration de données est loin d’être une compétence intéressante ; c’est une nécessité dans le monde actuel axé sur les données. Il s’agit de rendre les données complexes faciles à comprendre, pertinentes et exploitables. Comme nous l’avons montré, l’impact d’une histoire de données bien conçue va au-delà de la simple compréhension : il influence les décisions. Les exemples fournis soulignent le large éventail d’applications et la possibilité de rendre vos données non seulement compréhensibles, mais aussi percutantes.
