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Decideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée - #1.6 Le mot de la semaine : Mise en récit des données (Data Storytelling)

#1.6 Le mot de la semaine : Mise en récit des données (Data Storytelling)

04/14/20 • 3 min

Decideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée

Le Data Storytelling est traduit très justement par l’Office Québécois de la Langue Française, par Mise en Récit des Données. Il s’agit d’une nouvelle brique d’un système décisionnel, apparu au début des années 2010. Parmi les premiers éditeurs de logiciel promoteurs de cette méthode, Tableau, Microsoft (avec PowerView) ou encore Yellowfin (un éditeur australien de logiciels de Business Intelligence), peu connu mais sans doute celui qui a le mieux intégré un logiciel de présentation dans son outil de Business Intelligence. Les fonctions de requête et d’analyse sont au coeur des outils décisionnels depuis les années 80. Avec les années 2000 et les outils de BI agile, les capacités de visualisation graphique se sont largement améliorées, et mises à la portée de l’utilisateur final, grâce à des outils comme Qlik, Tableau, Spotfire ou plus tard Power BI de Microsoft. Mais une fois les graphiques préparés, quel dommage de simplement les « coller » dans une présentation figée. Et surtout comment les organiser, comment raconter une histoire lors de la construction de la présentation. Cette mise en récit des données, c’est l’ajout de la narration aux fonctions de création graphique. Sans un module d’aide à la conception narrative, aucun outil ne devrait utiliser le terme de Data Storytelling. Malheureusement, pour rebondir sur ce nouveau terme, plusieurs éditeurs l’utilisent à tort, alors que la narration ne figure nulle part dans leurs fonctions. Plusieurs méthodes existent pour appliquer le « storytelling » au monde de la donnée. Elles s’appuient le plus souvent sur la [pyramide de Freytag]urlblank:https://en.wikipedia.org/wiki/Dramatic_structure, ainsi que d’autres techniques de persuasion. L’idée est de persuader son interlocuteur de la justesse de son propos en organisant une présentation rythmée et scénarisée, s’appuyant sur des données pour convaincre.

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Le Data Storytelling est traduit très justement par l’Office Québécois de la Langue Française, par Mise en Récit des Données. Il s’agit d’une nouvelle brique d’un système décisionnel, apparu au début des années 2010. Parmi les premiers éditeurs de logiciel promoteurs de cette méthode, Tableau, Microsoft (avec PowerView) ou encore Yellowfin (un éditeur australien de logiciels de Business Intelligence), peu connu mais sans doute celui qui a le mieux intégré un logiciel de présentation dans son outil de Business Intelligence. Les fonctions de requête et d’analyse sont au coeur des outils décisionnels depuis les années 80. Avec les années 2000 et les outils de BI agile, les capacités de visualisation graphique se sont largement améliorées, et mises à la portée de l’utilisateur final, grâce à des outils comme Qlik, Tableau, Spotfire ou plus tard Power BI de Microsoft. Mais une fois les graphiques préparés, quel dommage de simplement les « coller » dans une présentation figée. Et surtout comment les organiser, comment raconter une histoire lors de la construction de la présentation. Cette mise en récit des données, c’est l’ajout de la narration aux fonctions de création graphique. Sans un module d’aide à la conception narrative, aucun outil ne devrait utiliser le terme de Data Storytelling. Malheureusement, pour rebondir sur ce nouveau terme, plusieurs éditeurs l’utilisent à tort, alors que la narration ne figure nulle part dans leurs fonctions. Plusieurs méthodes existent pour appliquer le « storytelling » au monde de la donnée. Elles s’appuient le plus souvent sur la [pyramide de Freytag]urlblank:https://en.wikipedia.org/wiki/Dramatic_structure, ainsi que d’autres techniques de persuasion. L’idée est de persuader son interlocuteur de la justesse de son propos en organisant une présentation rythmée et scénarisée, s’appuyant sur des données pour convaincre.

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undefined - #1.5 Interview de Jean-Charles Deconninck, Président de Generix Group

#1.5 Interview de Jean-Charles Deconninck, Président de Generix Group

Nous recevons aujourd'hui dans le podcast Decideo, Jean-Charles Deconninck, Président de Generix Group, expert de la Supply Chain collaborative, éditeur français, qui anticipe et analyse les impacts de la crise actuelle sur le travail de chacun des maillons qui constitue cette chaine logistique globale :

Il n'y a plus de farine dans les supermarchés ! Est-ce la faute de la supply chain ? Est-ce que tout est de la faute de la supply chain ?

En période de crise, comment doit-on gérer sa chaine logistique globale ? Est-ce le moment de prendre des risques ?

Les données sont au coeur des prévisions, en particulier les données externes; comment peut-on améliorer ses prévisions en utilisant ce type de données ?

On pense bien sur à la supply chain à propos des produits de première nécessité, en particulier alimentaire. D'autres secteurs sont-ils également concernés ?

Sous l'éclairage de la supply chain, qu'est-ce qu'une entreprise "data driven" ?

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undefined - #1.7 Interview de Nicolas Korchia, co-fondateur de Indexima

#1.7 Interview de Nicolas Korchia, co-fondateur de Indexima

Nous recevons aujourd'hui dans le podcast Decideo, Nicolas Korchia, co-fondateur de Indexima, éditeur français qui développe une solution de data Hub, permettant aux organisations de récupérer toutes leurs données, instantanément, afin de faciliter l’analyse et la prise de décision. :

Vous proposez ce que vous appelez un "data hub". Face à l'empilement des termes (Data Warehouse, Data Lake, Data Platform...) les clients ne savent plus quoi faire, surtout que cela semble changer tous les ans. Qu'appelez vous un data hub ? En quoi est-ce différent des autres architectures ?

J'ai déjà un Data Warehouse depuis 10 ans, un Data Lake depuis 2 ans... pourquoi ai-je besoin d'une solution de plus ? L'objectif est de réduire le nombre de silos, pas de l'augmenter !

"One Click", votre solution, propose aux data analystes de manipuler directement les données... cela semble rappeler les premières années de la BI, avec les "univers" chez Business Objects. En quoi votre couche sémantique est-elle différente ? Et qui se charge de créer et maintenir cette couche sémantique ?

La tendance est clairement au cloud, et vous allez dans cette direction au travers d'un partenariat avec Amazon Web Services. Sentez vous que les clients sont prêts ? Peut-être certains secteurs d'activité sont-ils plus ouverts que d'autres ? Quel est votre constat ? - Quels sont les cas d'usage développés par vos clients ? Pouvez vous nous donner quelques exemples de projets ?

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