Data Storytelling : le grand schisme de la business intelligence

Pendant de nombreuses années les outils d’exploration BI ont fait leurs preuves en équipant les experts de la donnée. Le but de ces outils : permettre d’explorer la donnée puis de la restituer afin de la partager aux décisionnaires. Seulement une nouvelle catégorie est apparue dans le monde de la business intelligence : le data storytelling.

Le data storytelling répond de manière pédagogique à des questions récurrentes des métiers et des opérationnels. Ces derniers n’ont souvent ni le temps ni la formation pour prendre en main des outils difficiles d’accès et des jeux de données complexes.

La problématique des outils d’exploration traditionnels est qu’ils s’adressent seulement à des experts de l’information : des data scientists ou le service de la DSI. Les formations sont chronophages et coûteuses car les fonctionnalités de ces logiciels sont innombrables.

Il y a une réelle distinction entre les scénarios d’exploration destinés aux analystes et ceux de consommation directe de leurs données, destinés aux opérationnels et décisionnaires métiers. Ces scénarios de consommation de données de performance par les opérationnels n’existaient pas auparavant, aujourd’hui on intitule cette catégorie le Data Storytelling.

Les outils d’exploration sont destinés aux analystes

Ces outils s’adressent à un individu formé à l’utilisation d’un outil, pendant plusieurs jours sur plusieurs semaines. Cette personne dispose de plusieurs heures par semaine pour l’utiliser et compiler des données. Elle sait comment accéder à la majorité des données de l’entreprise et a les accès pour le faire.

Cet expert de la donnée réalise alors des explorations de sa base de données, avant de les communiquer à une autre personne. En résumé, c’est le scénario d’Excel et de la majorité des outils de Business Intelligence. C’est l’exploration d’une base de données, pour répondre à des questions complexes.

Un exemple : pour un distributeur, c’est connaître le nombre de femmes entre 25 et 35 ans, qui appartiennent au programme de fidélité, qui ont acheté dans les 23 derniers jours, un produit au rayon boucherie et une tablette de  chocolat d’une marque donnée en réduction.

Ce niveau de précision est souvent lié à une demande extrêmement précise d’un métier qui souhaite accéder à des informations uniques et ponctuelles. C’est le scénario de l’analyste.

Les outils de Data Storytelling sont destinés aux opérationnels et décisionnaires métiers

Ces outils concernent des individus qui ne sont pas formés à l’utilisation d’outil de visualisation de données, et qui doivent apprendre à s’en servir en très peu de temps. Cela concerne le néophyte de la donnée. Celui-ci utilisera l’outil quelques minutes toutes les semaines et doit trouver seul comment le mettre en œuvre immédiatement mais aussi les décisionnaires. Le besoin de ces derniers est de rendre la donnée actionnable. À partir des enseignements de ces chiffres, il vend, manage, finance, markete, achète ou dirige.

C’est le scénario d’un commercial, d’un responsable des ressources humaines, d’un responsable financier, d’un marketeux, d’un acheteur ou  d’un dirigeant d’entreprise. Par exemple, pour un distributeur, c’est connaître immédiatement son chiffre d’affaires par jour, par semaine et par mois, comparé à la même période l’année d’avant, par rayon. Ce besoin est récurrent. Ce sont alors les indicateurs de performances qui permettent de piloter l’activité du distributeur.

Cette population opérationnelle a d’ailleurs d’autres enjeux que la population analyste. C’est pourquoi les outils de data storytelling mettent l’accent sur des fonctionnalités comme l’accès aux données sur mobile et sans connexion. Les métiers doivent donc pouvoir accéder à leurs données dans l’ascenseur, à l’aéroport, etc.

Ces outils permettent un accès régulier aux principales histoires des business. Dans ce cas, l’information est clarifiée, hiérarchisée. C’est le scénario de Data Storytelling. Les histoires métiers sont racontées à travers des applications de visualisations de données. La donnée est alors contextualisée, scénarisée et actionnable.

Manifeste pour la bientraitance des utilisateurs

Cette opposition entre l’Exploration et le Data Storytelling correspond à celle entre ‘Le Petit Larousse’ et le dernier prix Goncourt. Ou entre la base de données de cinéma ‘imdb’ et la dernière saison de ‘Game of Thrones’, ou encore entre un dictionnaire d’art pictural du XIXème siècle et une exposition temporaire au Musée d’Orsay.

Emmèneriez-vous un dictionnaire complet à la mer cet été pour le lire si vous n’êtes pas spécialiste ? Non. Emmèneriez-vous un roman bien écrit ? Oui. Fabriqué avec les mêmes mots, l’écrivain aura choisi de hiérarchiser l’information là où l’encyclopédiste laissera ce soin à l’utilisateur.

Et vous, pour quels outils voteriez-vous ?