Le data storytelling, c’est quoi exactement ?
Le data storytelling (ou la mise en récit des données) désigne la capacité à transformer des chiffres en récits visuels compréhensibles. Cela va bien au-delà de la simple création de graphiques : il s’agit de choisir les bonnes données, de les structurer autour d’un message fort et de les présenter dans un format qui capte l’attention du lecteur ou de l’audience.
Selon Opendatasoft, le data storytelling « allie la science des données et l'art de la narration pour aider à comprendre les informations et prendre de meilleures décisions ».
Pourquoi le data storytelling est-il essentiel aujourd’hui ?
Les entreprises sont confrontées à une quantité massive de données : ventes, marketing, RH, production… Mais ces données ne valent rien si elles ne sont pas comprises. Le data storytelling permet :
- D’accélérer la prise de décision en rendant les informations plus accessibles.
- De mobiliser les équipes autour de données claires et parlantes.
- De valoriser le travail des analystes qui ne se contentent plus de produire des tableaux, mais racontent une histoire utile au business.
Autrement dit, le data storytelling permet de transformer les données en levier d’action.
Les piliers du data storytelling
Le data storytelling repose sur trois grands fondements : les données, la visualisation et la narration.
D’abord, les données doivent être fiables, contextualisées et pertinentes. Il ne s’agit pas d’extraire tout ce qu’on peut d’une base de données, mais bien de choisir les éléments qui servent le message à faire passer. Mieux vaut peu de données bien choisies qu’une avalanche de chiffres inutiles.
Ensuite, la visualisation transforme ces données en images intelligibles. Un graphique bien pensé – comme une carte thermique pour comparer la performance géographique, ou un histogramme animé pour montrer une évolution temporelle – est bien plus parlant qu’un tableau Excel. Des outils comme Power BI ou Tableau permettent d’assembler plusieurs types de visuels sur une même page et d’inviter l'utilisateur à interagir avec les données.
Enfin, la narration relie ces éléments entre eux. Un bon data storytelling construit un récit structuré : un point de départ, un élément déclencheur, une progression, une tension, une résolution. Ce schéma classique du storytelling s’applique aux chiffres et leur donne un relief inédit.
Des exemples concrets de data storytelling
Dans le domaine commercial, par exemple, Power BI permet de concevoir des tableaux de bord dynamiques qui racontent l’évolution des ventes d’un produit. À travers des graphiques interactifs, des cartes de performance régionales ou encore des courbes temporelles, ces visualisations rendent lisibles des volumes massifs de données. Elles mettent en lumière les zones les plus rentables, les périodes de forte activité, et les leviers de performance commerciale. Le storytelling permet ici de mieux orienter les actions commerciales, d’adapter les stratégies marketing et de valoriser le rôle de la data dans les prises de décisions.
Dans un contexte RH, le data storytelling peut être utilisé pour explorer les tendances de départ volontaire des collaborateurs. En croisant les résultats des enquêtes internes avec les données de turnover, une entreprise peut mieux cerner les causes de départ et proposer des actions ciblées pour améliorer l'engagement et le bien-être au travail. Une visualisation simple peut par exemple montrer une corrélation entre manque de reconnaissance et intentions de départ. Cela permet d’illustrer, chiffres à l’appui, l’importance de certaines décisions managériales souvent négligées.
Un autre cas d’usage marquant est la communication de crise. Lors de la pandémie de COVID-19, de nombreux gouvernements ont utilisé le data storytelling pour expliquer au public l’évolution de la situation : courbes de contamination, capacité hospitalière, effets des confinements… Ces visualisations ont permis de rendre plus accessible une crise complexe, et d’appuyer des décisions politiques grâce à des éléments visuels parlants.
Enfin, un exemple grand public devenu iconique est le Spotify Wrapped. Chaque fin d’année, Spotify utilise les données d’écoute de ses utilisateurs pour créer un récit personnalisé mêlant statistiques, graphiques dynamiques et visuels colorés. Ce contenu est conçu pour être partagé sur les réseaux sociaux, transformant des données brutes en une expérience émotionnelle et virale. C’est un exemple puissant de data storytelling centré sur l’utilisateur, qui illustre à la fois la valeur des données individuelles et la force de la narration immersive.
Quels outils pour faire du data storytelling ?
Plusieurs solutions existent pour produire des visualisations narratives, parmi lesquelles :
- Power BI : très utilisé en entreprise, cet outil Microsoft permet de créer des tableaux de bord interactifs puissants. Il intègre des fonctions de storytelling avec des pages liées, des filtres dynamiques et une navigation intuitive.
- Tableau Software : concurrent direct de Power BI, apprécié pour ses capacités visuelles.
- Google Data Studio (Looker Studio) : outil gratuit de Google pour des rapports simples, mais efficaces.
- Infogram, Flourish ou Canva : pour des visualisations ponctuelles plus design.
Se former au data storytelling
Pour devenir un bon data storyteller, il faut maîtriser à la fois la collecte de données, leur traitement, et les outils de visualisation. Mais il faut aussi développer un regard critique, une capacité d'analyse, et une vraie culture de la narration.
À la Wild Code School, nous vous formons à ces compétences via notre formation Data Analyst. Vous y apprendrez à manier des outils comme Power BI, à construire des rapports complets, à croiser plusieurs sources de données et à mettre en récit vos analyses pour des prises de décisions concrètes.
En résumé
Le data storytelling ne consiste pas à embellir les données, mais à leur donner du sens. Dans un monde saturé d’informations, savoir raconter une histoire avec des chiffres est une compétence clé pour les analystes, les managers et les communicants.
Pour passer de l’analyse à l’impact, adoptez une démarche de graphique + narration + intention : le combo gagnant du storytelling data. Et si vous voulez aller plus loin, suivez notre formation Data Analyst pour faire de vos données un véritable levier stratégique.
