Data / IA
Le Data Storytelling pour mieux exploiter ses données
Par Marie Varandat, publié le 04 février 2020
Alliant esthétisme, astuces visuelles et démarche favorisant la simplicité, une nouvelle génération d’outils de restitution se rapproche un peu plus des utilisateurs finaux pour leur offrir une vision rapide des informations dont ils ont réellement besoin.
Par Marie Varandat
Le concept de storytelling serait né dans les années 1990. Méthode de communication fondée sur une structure narrative du discours, telle que celle utilisée dans les contes et les récits, elle est notamment très utilisée en marketing ou encore dans le monde politique. La particularité de ce concept narratif est qu’il préfère suggérer, voire pousser à se forger un avis, plutôt que d’attendre passivement que la cible visée tire ses propres conclusions. Appliqué à l’univers de la donnée, ce concept a donné naissance à une nouvelle génération de dataviz qui s’est fixée pour objectif de rendre les données « plus parlantes ».
Combattre l’obésité des données
« Le data storytelling pourrait se résumer à des interfaces plus sexy, reconnait Baptiste Jourdan, co-fondateur et VP Europe de Toucan Toco, mais ce serait une erreur de le cantonner à ce seul aspect graphique. En réalité, nous souffrons aujourd’hui d’obésité de la data : nous mettons plein de chiffres entre les mains de tout le monde et nous finissons par nous retrouver avec une information peu claire et qui peut parfois prêter à mauvaise interprétation. C’est là que nous intervenons avec une solution qui permet de revenir à des choses plus simples avec une approche design first et des contraintes de storytelling ».
Concrètement, les solutions de la start-up française fondée en 2014, pionnière dans le domaine du Data Storytelling, reposent sur un ensemble de bonnes pratiques, combinant un bon usage de la visualisation dans le domaine du reporting et des outils digitaux, pour mettre les données en scène et « raconter une histoire ».
Raconter une histoire avec des éléments visuels
Dit autrement, le Data Storytelling n’est pas une révolution technique mais méthodologique qui part du principe qu’il faut « dégrossir » la donnée pour la rendre plus intelligible. A l’opposé des tableaux Excel, tellement exhaustifs qu’on finit par se noyer dans des centaines de lignes et de colonnes, les outils de Data Storytelling partent du besoin des utilisateurs pour réunir uniquement les informations dont ils ont besoin dans une interface offrant une représentation graphique. L’idée n’étant pas de vulgariser la donnée au point de la tronquer mais de simplifier la prise de décision en évitant de polluer les utilisateurs avec des informations dont ils n’ont pas besoin.
Parallèlement, en appui sur les principes de la théorie de Gestalt selon lesquels les processus de la perception et de la représentation mentale traitent les phénomènes comme des formes globales plutôt que comme l’addition ou la juxtaposition d’éléments simples, le Data Storystelling utilise des astuces visuelles pour faire ressortir les informations utiles.
Des outils agiles avec une mise en œuvre rapide
Partant de ces principes, le Data Storytelling induit une multiplication des présentations : là où un tableau réunissait toutes les données, cette nouvelle génération d’outil scinde l’information en autant de représentations qu’il y a de cibles et de besoins différents.
C’est pourquoi un outil de Data Storytelling se doit d’offrir une mise en œuvre très rapide par des profils non techniques afin de donner aux métiers toute l’envergure nécessaire pour créer les représentations dont ils ont réellement besoin. Il doit également favoriser une prise en main rapide par des « néophytes » de la donnée, les décisionnaires n’ayant généralement pas de temps à perdre en exploration des données comme le souligne une étude récente de Splunk. S’il est possible de réaliser du Storrytelling avec des outils comme Tableau, Qlick ou encore Power BI, ces solutions de restitution self-BI n’ont pas initialement été pensées pour imposer une démarche de Storytelling contrairement à l’offre Toucan Toco par exemple.
Cela étant dit, la mise en scène des données par des profils non techniques n’est possible que si l’entreprise a préalablement mis des données « propres » à la disposition des métiers. Autrement dit, le Data Storytelling s’adresse aux entreprises qui ont déjà engagé une stratégie de data management ou pour le moins qui disposent de cubes, datamarts et autres bases de données sur lesquels les utilisateurs vont pouvoir greffer leur outil.