Data Storytelling : comment mettre la donnée en scène pour diffuser la Data Science
Introduction
Faire de l’analytique avancée, c’est bien. Mais si vos résultats ne sont pas compris, alors cela n’aura servi à rien d’avoir travaillé les données, peaufiné un modèle et trouvé des « insights » remarquables.
Car le but, au final, est de transmettre ces enseignements. Et pour les transmettre, il faut savoir les mettre en scène, les contextualiser, leur faire raconter une histoire. C’est là tout l’enjeu du Storytelling appliqué à la donnée.
Pour devenir « un narrateur de la Data Science », il n’y a pas de secrets. Ou plutôt si. Mais ils sont connus (comme utiliser la Data Viz de manière dynamique ou connaître son audience).
Ce guide pratique revient sur l’essentiel des bonnes pratiques pour devenir un excellent narrateur de données.
1Comprendre-
Un peu de vocabulaire
Data Storytelling
La mise en récit (storytelling) des données (datas) est le processus qui consiste à traduire les analyses de données en langage courant dans le but d'orienter une décision ou une action. Lire la suite
2Contexte-
Évolution
Le « Dynamic Data Storytelling » au cœur de la nouvelle génération de BI (Gartner)
Analytique « augmentée », « avancée », et « automatisée » sont les nouvelles tendances clefs de la Business Intelligence. Mais l’analytique « dynamique » – dont on dit qu’elle remplacera les traditionnels tableaux de bord – sera certainement la prochaine grande disruption du marché. Lire la suite
3Conseils-
Devenir un narrateur de la donnée
Data Sciences : recette pour faire un bon Data Storytelling
La « narration » devient une compétence analytique essentielle. Sans elle, les conclusions des Data Scientists ont tendance à n’être reprises que par eux-mêmes. Voici les ingrédients pour concocter un bon Storytelling de données. Lire la suite
Data Science : comment améliorer votre storytelling ?
Comment créer des histoires percutantes et convaincantes à partir de données numériques froides et muettes ? Des experts partagent leurs conseils sur la façon d’améliorer vos compétences en matière de narration et mieux communiquer les résultats de vos projets analytiques. Lire la suite
4Terrain-
Retour d'expérience
Diffuser une culture de la « Data Science » aux métiers : l’exemple du Français Nexway
Le professionnel français du commerce en ligne a refondu l’infrastructure de ses sites avec des microservices, ce qui lui a permis d’avoir des Smart Data et de se lancer dans des projets de Machine Learning, en collaboration avec les métiers. Lire la suite
Au fin fond de l'Amazonie, EDF parle le Data Viz
L'entité SEI d'EDF a lancé des projets de visualisation de données avec Tableau pour gérer les situations de crises - suite aux catastrophes naturelles - et pour assurer sa mission sur tout le territoire français (jusqu'à ses clients les plus lointains dans la jungle guyanaise). Lire la suite