Comment transformer les données en décisions ?
Depuis plusieurs années, le Data Storytelling s’impose comme un levier essentiel pour rendre les données réellement utiles. Visualiser les chiffres ne suffit plus : il faut les rendre intelligibles et surtout actionnables.
Pourquoi est-ce nécessaire ?
Soyons honnêtes : beaucoup de rapports ou de dashboards finissent aux oubliettes.
Quand on interroge leurs destinataires, certaines réponses reviennent souvent :
- « Je ne comprends pas le rapport. »
- « Je ne trouve pas l’info que je cherche. »
- « C’est trop fouillis. »
- « Finalement, je préfère Excel. »
Souvent, l’erreur vient de la volonté de créer un seul rapport censé convenir à tout le monde.
C’est un peu comme si un restaurant essayait de proposer un seul plat qui plairait à la fois aux végétariens, aux amateurs de viande rouge, aux enfants et aux allergiques au gluten.
Résultat ? Personne n’est satisfait, et l’assiette repart à moitié pleine.
Alors, que faire ?
1. L’information doit mener à l’action
Un bon rapport n’est pas une galerie de graphiques. Il doit guider son lecteur vers une action. Pour cela, trois étapes clés :
- Poser les bonnes questions
- Définir les apports concrets
- Définir
Suivre ces étapes permet de sortir du « one-size-fits-all » et de créer un outil qui parle vraiment à son utilisateur.
2. L’information doit être simple à comprendre
Une fois l’audience et les objectifs clarifiés, il faut raconter une histoire claire :
- Étudier les données pour comprendre ce qu’elles révèlent vraiment.
Avant de créer quoi que ce soit, il est essentiel de jouer avec la donnée pour en saisir toutes les nuances. Cela veut dire : explorer les corrélations, repérer les anomalies, identifier les tendances de fond. Un bon storyteller doit comprendre ses données presque « intimement », pour ne pas se limiter à une lecture superficielle. - Sélectionner les informations clés à mettre en avant.
Tout ne mérite pas d’être montré. Le piège, c’est de vouloir tout afficher « au cas où ». Or, un bon dashboard doit être sélectif :- Quels sont les indicateurs qui font vraiment avancer la décision ?
- Quelles métriques sont du bruit et peuvent être mises en arrière-plan ?
Ici, le rôle est proche de celui d’un rédacteur qui choisit son angle : il faut définir le message principal avant de penser aux graphiques.
- Construire une visualisation claire et percutante, qui donne les insights en un coup d’œil.
Les bons visuels ne sont pas seulement « beaux » : ils sont fonctionnels. Ils doivent permettre à l’utilisateur de comprendre l’essentiel, puis de creuser si nécessaire. Cela passe par :- L’utilisation de chartes graphiques cohérentes (codes couleurs, hiérarchie visuelle).
- Des représentations adaptées (ne pas forcer un camembert si une barre horizontale est plus efficace).
- Une mise en page qui guide le regard du lecteur, comme un chemin narratif.
« Mais je ne peux pas créer un rapport par individu »
C’est vrai, et ce n’est pas le but. Le Data Storytelling consiste à segmenter en quelques grandes audiences :
- Dirigeants : vision synthétique pour décider.
- Managers : suivi des activités et exceptions.
- Opérationnels : indicateurs précis pour agir.
- Analystes : exploration détaillée.
On ne crée pas un rapport par personne, mais des formats adaptés par rôle, avec des options de personnalisation (filtres, drill-down, exports).
C’est comme un journal :
- La une rassemble l’essentiel.
C’est la page d’accueil, celle que tout le monde lit. Elle va droit au but avec quelques KPIs consolidés et faciles à interpréter. L’objectif est de donner une vision claire et rapide de la situation, sans surcharge de détails. C’est ce type de dashboard qui parle aux dirigeants et aux décideurs.
- Les articles détaillent et approfondissent un sujet précis.
Ici, on trouve du drill down, des filtres ou encore des analyses plus détaillées. Elles permettent de comprendre les tendances, d’identifier les causes, et de suivre les exceptions. C’est l’espace privilégié des managers et des équipes opérationnelles.
- Les annexes, pour ceux qui veulent creuser.
Il s’agit d’un accès plus chiffré brut pour ceux qui veulent creuser par eux-mêmes. C’est le domaine du reporting ad hoc et de la base de données pour du Self-Service. Les analystes peuvent y explorer librement l’information, produire des vues/rapports et répondre à des questions spécifiques.
Conclusion
Le Data Storytelling n’est pas une mode, c’est une compétence essentielle. Dans un monde saturé de chiffres, seule une histoire claire et bien construite peut transformer les données en décisions.