Visualiser, clarifier, convaincre : les leçons du mini-atelier “Before & After”

Pour célébrer la sortie de leur livre, “before and after, storytelling with data : practical makeovers for powerful data stories”, Cole Nussbaumer Knaflic, Mike Cisneros et Alex Velez ont conçu un mini atelier en direct que vous pouvez retrouver ici.

Les 3 acolytes ont donc utilisé un graphique comme celui-ci pour améliorer sa présentation et démontrer les éléments à prendre en compte lorsque vient le temps de présenter de l’information d’une meilleure façon.

Visualiser et verbaliser

1. Ne laissez pas les données importantes se cacher dans les tables
2. Identifiez et éliminez l’encombrement
3. Différencier les données réelles des données prévisionnelles
4. Utilisez des mots pour clarifier (et non confondre)
5. Définir : histoire à succès ou appel à l’action ?
6. Mettre nos hypothèses à l’épreuve (valider avec d’autres)

La nouvelle mise en récit ressemble à ceci :

Outre les informations sur comment modifier un graphique pour le rendre plus accessible et compréhensible à et pour tous, voici les idées qui ont émergé pendant la période de questions et qui méritent d’être partagées :

L’IA Générative peut nous aider à créer un narratif, mais nous serons toujours les personnes responsables et blâmés pour ce que nous présentons. L’IAG nous permet de réfléchir différemment, raffiner, optimiser le message que nous voulons délivrer. Cependant, cela requiert toujours que nous connaissions notre audience, le message que nous devons transmettre et l’objectif de la présentation de ces données. Donc utiliser l’IAG est aussi bénéfique qu’avoir un collègue en qui nous avons confiance. Il s’agit d’un outil pour nous aider à faire en sorte que la communication soit la meilleure possible. Nous pouvons utiliser l’IAG pour faire des aller-retours de vérification et de test avant de proposer notre graphique.

Le meilleur outil est toujours celui le plus accessible et celui avec lequel nous sommes le plus à l’aise. Nous devons nous assurer que l’outils permet de transmettre les informations que nous voulons présenter. Également, le mieux est de se familiariser avec l’outils d’une façon à rendre son utilisation exempte de limitations lorsque vient le temps de mettre en œuvre les stratégies de visualisation de données.

Il est important de s’ajuster à notre audience. Si certains éléments leur déplait et ne les aide pas à prendre de bonnes décisions, il vaut mieux les changer pour rendre le graphique le plus accessible possible.

Les tableaux de bord permettent de découvrir les données, mais une fois que cela est fait, pour un niveau plus stratégique, il est intéressant de sortir les données et d’organiser le tout afin que notre audience vive une histoire à travers l’information. Cela peut être fait dans un outil de visualisation, mais la leçon ici est de changer l’ordre des choses et d’ajouter les éléments manquants afin qu’une histoire se forme et soit compréhensible. Toutes les histoires sont différentes, et il faut se poser la question, « À quoi ressemble le succès cette fois-ci, et comment puis-je me positionner pour que cette démarche soit une réussite ».

Quand on n’a pas la ligne direct avec notre audience (la haute direction, par exemple), il y a certainement des personnes dans l’organisation ou autour de nous qui aurons discuté avec eux et qui sauront comment leur présenter l’information ou quels sont les éléments à inclure dans notre présentation des données. Toutes les réponses ne peuvent pas se retrouver dans les données et dans leur analyse, il faut aller chercher conseil auprès de nos collègues, et discuter avec les gens. Il faut donc poser la question « Comment ont-ils réussi à communiquer avec cette personne ?”. Vous pouvez demander du feedback aux autres.

De plus en plus de gens savent lire et interpréter les données. Avec la venue des montres intelligentes et de tous les éléments de données de la vie courante, la population apprend à lire plus facilement les graphiques courants. Par exemple, on voit de plus en plus de diagramme à points (dot plot charts) ou de de diagramme de Kiviat (radars ou spider charts). Un graphique à barres (bar charts) n’est pas toujours la réponse à toutes les présentations de données.

Tout le monde utilise son téléphone pour répondre à des courriels ou effectuer certaines tâches rapidement. Il faut donc concevoir en ayant ça en tête.

Raconter les données, ce n’est pas simplement les montrer. C’est les rendre utiles, compréhensibles et stratégiques. Le mini-atelier “Before & After” nous rappelle que derrière chaque graphique se cache une opportunité de mieux communiquer, de mieux décider, et surtout… de mieux connecter avec notre audience.

Chez ADNIA, nous croyons que la maturité analytique passe par cette capacité à transformer la complexité en simplicité exécutable. Et vous, quelle histoire vos données racontent-elles ?