Data Storytelling : processus de planification et de création réfléchi

La narration de données est une partie importante du processus d'élaboration du rapport. Cela change la façon dont le public voit les rapports et leur permet de regarder les données présentées de manière plus claire.

Pour vraiment comprendre l'importance de la narration de données, nous devons réfléchir à l'objectif principal de créer une visualisation des données et des rapports.

Table des matières

• Définir la narration des données
• Comprendre l'entreprise
• Comprendre les données à utiliser
• Comprendre les exigences de l'entreprise
• Conclusion

Définir la narration des données

Lorsque nous créons des rapports, notre objectif principal est de communiquer les informations de manière claire et efficace.

Le storytelling consiste à transmettre des informations. Nos cerveaux sont câblés pour retenir des informations lorsque nous entendons des histoires captivantes. Les histoires ont toujours été le moyen le plus efficace de partager des informations avec les autres.

Les histoires qui intègrent des données ont un impact plus important et sont plus convaincantes que les rapports sans histoire.

Il limite la charge cognitive, suscite la curiosité du public et délivre un message clair qui permet au public de se concentrer sur l'essentiel.

Une narration de données efficace consiste à raconter une histoire avec des données. C'est un moyen de communiquer avec le public à travers des données non seulement en montrant des graphiques, mais aussi en réfléchissant attentivement à la façon dont vous pouvez prendre ces graphiques et transformer les informations en une histoire convaincante.

Grâce à l'utilisation de la narration, nous ciblons trois objectifs principaux. Attirez l'attention du public , renforcez votre crédibilité et poussez le public vers l'action .

Le problème avec la narration est que cela prend du temps à traiter car cela nécessite une réflexion créative. La plupart des analystes passent une grande majorité de leur temps à exporter et à effectuer des tâches répétitives et moins de temps à analyser afin de respecter les délais.

De bons analystes ne sont pas nécessairement de bons conteurs ou concepteurs. Mais les compétences requises pour raconter une bonne histoire peuvent être apprises et améliorées par la pratique. Nous devons tous penser du point de vue du public. Qui veut entendre une présentation ennuyeuse sans objectif particulier, sans appel à l'action ou conclusion ? Personne.

C'est pourquoi chaque fois que nous créons nos rapports, nous devons poser les bonnes questions qui nous permettront de raconter une histoire engageante.

Comprendre l'entreprise

La première étape importante pour raconter une bonne histoire de données est de vous familiariser avec l'environnement technique. Nous devons vérifier les limites de ce que nous pouvons ou ne pouvons pas faire. Pour ce faire, nous devons examiner trois domaines critiques : l'entreprise , les données impliquées et l'entreprise .

Commençons par l'entreprise. L'une des premières questions que nous devrions nous poser est la suivante : quelles plates-formes spécifiques sont utilisées ? Est-ce LuckyTemplates Pro ? L'utilisateur dispose-t-il d'une capacité premium ? Nous devons réfléchir à la façon dont le rapport sera consommé par l'utilisateur final.

Si vous utilisez LuckyTemplates Premium, par exemple, vous pouvez simplement partager votre rapport avec 100 utilisateurs sans aucun problème. Mais si vous utilisez LuckyTemplates Pro, ces 100 utilisateurs doivent également utiliser une licence professionnelle avant de pouvoir afficher et interagir avec votre rapport.

La personne pour qui vous faites le rapport peut également avoir des besoins différents. S'ils ont besoin que les données soient actualisées plusieurs fois par jour, l'utilisation de LuckyTemplates Pro peut présenter certaines limites, sachant qu'il n'autorise que jusqu'à 8 actualisations par jour. Si vous utilisez LuckyTemplates Premium, vous recevez jusqu'à 48 actualisations par jour.

Pensez également aux outils externes. DAX Studio vous permettra de créer des requêtes sans effort. Vous pouvez surveiller les performances de chaque requête et ajuster vos formules si nécessaire. Si vous utilisez Tabular Editor , vous pouvez créer des groupes de calcul et créer une expérience analytique que vous ne pourriez pas créer si vous vous appuyiez uniquement sur les fonctionnalités de LuckyTemplates Desktop.

L'utilisation de visuels personnalisés est une autre considération. Le menu de visualisation dans LuckyTemplates Desktop vous montrera ce dont vous êtes capable lorsque vous accédez à la bibliothèque visuelle.

Cette bibliothèque visuelle personnalisée contient de nombreux types de visuels qui ne sont pas natifs et peuvent être utiles pour créer des rapports plus efficaces. C'est là que vous pouvez trouver Power Automate au cas où vous auriez besoin de créer des workflows et de travailler sur d'autres types de cas d'utilisation.

Vous pouvez également accéder à Chararticulator si vous souhaitez créer vos propres visuels personnalisés.

Assurez-vous également de vérifier toutes les normes graphiques qui doivent être suivies. Y a-t-il un thème de couleur spécifique à utiliser ? Quelles icônes et polices sont nécessaires ? Cela aura un impact sur l'image de marque et l'apparence générale de votre rapport.

Comprendre les données à utiliser

Pour créer une histoire transparente, vous devez d'abord comprendre d'où proviennent vos données. Combien de sources de données avez-vous ? Utilisez-vous Excel, SQL ou d'autres sources de données ? Savoir d'où proviennent vos données vous permet de mieux contrôler la manière dont les données doivent être consommées.

La qualité des données est une autre chose à considérer. Avez-vous besoin d'utiliser DirectQuery ? Êtes-vous censé utiliser le mode d'importation ?

Connaître les tenants et les aboutissants de vos données vous permet de préparer tout ce dont vous avez besoin avant de vous lancer dans LuckyTemplates. Certains aspects des jeux de données, par exemple, peuvent devoir être modifiés avant d'être importés dans LuckyTemplates. Importer le mauvais type de données dans Power B I n'a pas seulement un impact sur les performances globales ; cela pourrait également entraîner une analyse et des résultats erronés.

La vérification de la volumétrie vous donne également une meilleure idée de la façon de traiter les données fournies. Si vous travaillez dans Direct Query, par exemple, cela signifie que vous traitez une énorme quantité de données. Découvrez tout de suite si vous allez travailler avec 100 millions de lignes de données, car vous devrez apporter de nombreux ajustements à votre approche.

Comprendre les exigences de l'entreprise

La dernière série de considérations porterait sur les exigences de l'entreprise. Ceci est essentiel car cela dicte le type d'informations que l'utilisateur final doit voir et comment il veut les voir.

Vous travaillez sur des données marketing ? Données financières? Des données sur les ressources humaines ?

Vérifiez également la sensibilité des données. L'anonymat est-il nécessaire ?

C'est également là que le type de collaboration requis doit être pris en compte. Travaillez-vous avec des ingénieurs de données qui auront besoin d'une intégration SQL ? Travaillez-vous avec une équipe de data science ? Comprendre le type de personnes avec lesquelles vous travaillez vous permet de définir des limites et de comprendre quelle devrait être votre portée.

Il serait utile de comprendre si le rapport attendu doit être en direct, où les données sont actualisées toutes les quelques secondes, ou s'il est acceptable de maintenir les données stagnantes.

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Conclusion

La narration d'histoires de données a vraiment un impact, surtout si vous voulez engager efficacement votre public. Bien que les professionnels des données et les passionnés comme nous puissent consommer les données de manière spécifique, rappelez-vous que le public peut ne pas penser de la même manière. C'est pourquoi il est important de fournir les données d'une manière qui suscitera leur intérêt.

Notez que la narration de données n'est pas seulement une question d'esthétique. C'est trouver l'équilibre entre l'analyse et la présentation créative. L'objectif est de fournir le bon type de données au bon type de personnes de la bonne manière.

Tous mes vœux,