6 choses que les analystes de données peuvent apprendre des auteurs à succès

Les données sont belles.

Il réduit le bruit déroutant et chaotique de la vie et de l'humanité en nombres et en modèles quantifiables. Et en tant qu'analyste de données, vous pouvez avoir l'impression d'avoir les clés dumonde.

Les informations dont vous disposez, les problèmes que vous pouvez résoudre…

Si seulement les gensécoutaient!

Vous voyez, les données seules ne suffisent pas.

Si vous voulez avoir un impact, il y a une compétence que vous devez apprendre : la construction narrative.

Pourquoi la construction narrative est-elle importante dans la narration de données ?

La narration de données n'est pas une nouveauté, mais elle devient de plus en plus précieuse à mesure que les consommateurs et les parties prenantes réalisent l'utilité et la valeur de données bien présentées.

La narration aide les gens à donner un sens aux données et leur permet de se connecter avec le matériel à un niveau plus profond, car elle crée une connexion émotionnelle et donne un sens aux points de données.

(Voici 5 autres raisons pour lesquelles les données et la narration devraient aller de pair .)

Les analystes de données sont souvent chargés de prendre de grands ensembles de données et de les transformer en récits que les gens peuvent comprendre. Vous pouvez le faire de plusieurs façons , comme en utilisant des animations, des vidéos, des graphismes sympas, etc.

Une bonne histoire de données combine des données avec des éléments visuels guidés par un récit. Les trois facteurs déployés ensemble peuvent être très efficaces pour générer des résultats et engager un public.

(Source : Datacamp )

Cependant, les données et les visuels ne signifient rien sans le récit.

Ne vous méprenez pas. Les visuels et les graphiques saisissants sont excellents et constituent un élément essentiel de la narration de données.

Mais ce qui attire les gens, c'est l' histoire.

Le narrateur.

Le cerveau humain est câblé pour recevoir et retenir des informations à travers des histoires. Nous sommes plus susceptibles de nous souvenir d'histoires que de chiffres, et nous utilisons des histoires pour comprendre le monde qui nous entoure.

Communiquer des concepts techniques et de données a toujours été un défi, mais grâce au pouvoir de la narration, les analystes de données peuvent prendre des idées complexes et les rendre accessibles à un public plus large.

Un récit bien construit a le pouvoir d'inspirer et de motiver les autres à passer à l'action . Les données présentées avec une histoire peuvent être incroyablement puissantes, éclairant les décisions, générant des idées, créant des liens et suscitant des conversations.

6 astuces de construction narrative utilisées par les auteurs à succès

Très peu d'analystes de données sont issus de la littérature et de la narration, mais cela ne signifie pas que vous ne pouvez pas apprendre des pros.

Voici six astuces utilisées par les auteurs à succès qui peuvent aider les analystes de données à construire des récits puissants :

1. Commencez par la fin en tête

Les auteurs à succès connaissent l'importance d'une fin forte et significative, et ils planifient leurs histoires autour d'elle. Il en va de même pour les récits de données. Sachez où vous allez, quelle est votre conclusion et comment vous allez y arriver.

Dans cet esprit, vous pouvez mieux sélectionner les éléments de données qui contribuent de manière significative à votre histoire et jeter le reste. Les auteurs appellent ce processus "tuer vos chéris".

(Source : Datacamp )

Un point de données intéressant ne rend pas toujours le récit plus fort. En supprimant ou en condensant les points de données non pertinents, vous pouvez attirer l'attention sur les données les plus importantes et renforcer votre conclusion centrale.

En gardant les choses simples et intentionnelles, vous en sortirez avec un message plus clair et plus mémorable.

2. Rendez-le personnel

Les données sont impersonnelles, mais les histoires ne doivent pas l'être. Les gens réagissent plus émotionnellement à la narration lorsqu'il y a des personnages avec lesquels ils peuvent sympathiser ou qu'ils peuvent reconnaître dans l'histoire.

Lors de la construction de récits de données, essayez de penser à des moyens de transformer des nombres en personnes. Mieux encore, protagonistes.

Il n'est pas nécessaire que ce soit une vraie personne. Il vous suffit de tracer une ligne entre le lecteur, vos données et quelqu'un qu'il peut reconnaître. Si votre public peut voir quelqu'un qu'il connaît ou rencontrer quelqu'un de nouveau dans votre ensemble de données, il sera plus susceptible de s'y engager de manière significative.

Cela signifie que vous devez connaître votre public et ce à quoi il peut s'identifier le plus. Alors préparez le terrain. Pensez à leurs désirs et à leurs besoins, à leurs préoccupations et à leurs histoires.

(Source : Amy Lynn Hess )

Les auteurs à succès s'adressent à un public spécifique, et vous devriez le faire aussi.

3. Utilisez une structure narrative

Les récits sont de toutes formes et tailles.

Une structure linéaire de base a une section de début, une section médiane et une section de fin. La simple construction de votre histoire de données dans ces sections vous aidera à créer une histoire convaincante et facile à comprendre.

(Source : Datacamp )

D'autres structures narratives ne sont que des itérations de cette structure de base.

Par exemple:

• Le voyage du héros - une structure narrative popularisée par Joseph Campbell, suit le voyage d'un protagoniste de la vie ordinaire à une quête extraordinaire et vice-versa.
• Structure en trois actes - une structure narrative avec un début, un milieu et une fin, où le milieu contient un point d'inversion qui modifie la dynamique de l'histoire.
• Le cycle de données - une itération de la structure en trois actes où les données sont transformées de brutes à raffinées, puis utilisées pour aboutir à une conclusion exploitable.
• Récit de point de vue - un récit qui suit l'histoire d'un individu, généralement le protagoniste.
• Récit circulaire - un récit qui commence et se termine au même endroit ou avec le même événement.

Une fois que vous avez compris les différents types de récits, décidez lequel est le mieux adapté à vos données. Ils ont tous leurs avantages et leurs inconvénients.

Par exemple, les récits circulaires fonctionnent très bien pour les données de nature cyclique, mais peuvent ne pas convenir aux histoires qui n'ont pas d'arc naturel. Le récit du voyage ou de la quête d'un héros peut être préférable pour les histoires qui impliquent un problème ou un obstacle à surmonter.

Considérez l'image que vos données peignent et quel type de structure aidera à mieux l'encadrer.

4. Créez de la tension et du suspense

Les auteurs à succès savent comment garder les lecteurs sur le bord de leur siège. Ils utilisent la tension, le suspense et l'anticipation pour susciter l'intérêt pour leurs histoires.

(Source : Shane Duggan )

Pour les récits de données, cela peut signifier introduire un problème qui doit être résolu ou suggérer une conséquence si aucune action n'est entreprise.

Le conflit est un ingrédient clé dans les histoires. Sans cela, vos points n'auront aucun poids et les succès n'auront aucun sens.

En introduisant un conflit ou un problème, vous pouvez accrocher votre public et l'amener à travers le récit avec le besoin d'une résolution.

Mais assurez-vous de suivre la fin. Il y a peu de choses que le public déteste plus qu'une fin non résolue.

Vous pouvez utiliser vos données pour apporter une solution ou une résolution au conflit. Cela peut également agir comme un appel à l'action , incitant les lecteurs à agir sur les informations que vous avez fournies.

5. Montrez, ne dites pas

C'est un mantra pro-écrivain. De nombreux écrivains fiévreux s'y sont tournés au plus profond d'une panique verbeuse de fin de soirée.

Et les analystes de données peuvent également en bénéficier.

Dire, c'est présenter les faits et les chiffres bruts tels qu'ils sont, sans accessoires. Cela peut être utile pour présenter des informations objectives, mais cela ne retient pas l'attention des lecteurs.

Ce que vous voulez essayer de faire montre.

Montrer, c'est introduire et guider les lecteurs dans un voyage vers les faits. C'est là que convergent toutes les astuces énumérées ci-dessus.

(Source : Presses de l'Université de Géorgie du Nord )

Afin de créer efficacement des récits de données, évitez de dire à votre public quoi penser. Au lieu de cela, fournissez des preuves et des visualisations significatives qui illustrent pourquoi quelque chose est vrai ou important.

Utilisez un langage descriptif et émotionnel pour peindre une image vivante. Comme l'a dit Stephen King, "la description commence dans l'imagination de l'écrivain mais doit se terminer dans celle du lecteur".

Par exemple, en utilisant un langage comme « urgent » et « immédiat », vous préparez le terrain pour que le public se connecte et imagine un scénario d'urgence. Cela crée un sentiment de crise qui oblige les lecteurs à agir.

Autant que possible, assurez-vous que vos descriptions sont précises et vivantes. Montrer à votre lecteur un exemple spécifique et pertinent l'aidera à comprendre vos données et à mieux s'y connecter.

Toutes les données ne peuvent pas être "montrées", et apporter de l'émotion dans certains ensembles de données peut en fait être nocif. Par exemple, les données financières doivent toujours être présentées de manière factuelle et neutre pour éviter d'induire en erreur.

Faites preuve de discernement et de bon sens lorsque vous décidez de la quantité de « show » à faire et de quelle manière. Raconter en soi n'est pas une mauvaise chose, et votre auditoire peut apprécier l'approche plus succincte.

(Source : Now Nove l)

6. Donnez un aperçu

En fin de compte, la narration de données ne consiste pas seulement à divertir votre public. Vous devez fournir des informations exploitables et pertinentes.

Terminez votre récit par une conclusion perspicace. Résumez les points clés et tirez une conclusion que vos lecteurs pourront emporter avec eux.

Fournir des informations exploitables ajoute de la valeur à vos données en les rendant utiles et pertinentes.

(Source : Forbes )

Gardez à l'esprit ces 6 points lorsque vous essayez de tirer des informations exploitables de vos données :

• Alignement : l'action proposée est-elle alignée sur les stratégies existantes du public ?
• Contexte : Avez-vous suffisamment de détails à l'appui pour étayer vos conclusions ?
• Pertinence : Délivrez-vous le bon message aux bonnes personnes ?
• Spécificité : Le périmètre des données est-il trop large ?La conclusion que vous tirez explique-t-elle le pourquoi d'une situation spécifique ?
• Nouveauté : S'agit-il d'une nouvelle information ?
• Clarté : Pouvez-vous le communiquer clairement ?Les données sont-elles convaincantes ?

L'insight est le résultat le plus précieux de la narration de données. Si vos lecteurs ne peuvent pas utiliser les données, ce n'est pas mieux qu'une histoire au coucher.

Alors, quel est le problème ?

Capter l'attention de votre auditoire est une compétence à laquelle peu de diplômes universitaires vous préparent. En fait, beaucoup dans le domaine des données méprisent les domaines des sciences humaines tels que la narration.

Mais en dehors de la salle de classe, il y a un public qui doit être impliqué dans l'histoire des données.

Le monde a plus de données que nous ne savons quoi en faire. Les analystes de données qui s'arment de quelques astuces de la boîte à outils des "compétences non techniques" offrent un service absolument inestimable qui peut apporter une clarté indispensable à un bruit accablant.

C'est pourquoi de bonnes données et de bonnes histoires doivent toujours aller de pair. En exploitant la puissance des deux dans la narration de données, nous pouvons lutter contre le véritable ennemi ; désinformation.