- Contenu du site mis à jour le 16 avril 2024
Enrichir ses livrables de veille grâce à la datavisualisation
L’une des difficultés dans l’exploitation de données consiste à associer le bon visuel pour valoriser l’information qui en découle. Le choix d’un mauvais support visuel peut entraîner une confusion et une mauvaise interprétation des données.
Dans cet article, nous expliquerons comment construire sa datavisualisation qui peut devenir un précieux outil lorsqu’il s’agit de traduire un ensemble de données chiffrées en information intelligible et opérationnelle. Dans un contexte professionnel, qu’elle soit sous forme d’infographie ou représentation graphique PowerPoint par exemple, la datavisualisation vient en soutien aux arguments stratégiques et s’avère extrêmement efficace dans la communication interne de l’organisme.
Comment construire sa datavisualisation ?
Une bonne intelligibilité des données entraîne une appropriation de l’information plus rapide et une prise de décision maîtrisée.
Il a été prouvé que le cerveau humain tend en effet, à mieux mémoriser les images par rapport au texte. Les éléments visuels seraient traités 6 000 fois plus vite par notre cerveau et 90 % des informations transmises au cerveau sont non verbales selon le Dr Lynell Burmark et le Dr Paul Martin Lester.
Aussi attrayante soit-elle, la datavisualisation requiert une bonne connaissance de l’auditoire, de l’entreprise et de ses enjeux, mais également une structure solide et une réflexion en amont dont voici les grands points :
- En s’adressant aux décisionnaires, il faut garder en tête le besoin opérationnel de la datavisualisation. Ce qui se traduit par un message synthétique et soigné ;
- La datavisualisation ne doit pas paraphraser le rapport, mais conclure chaque argument par la mise en exergue des données chiffrées. Le storytelling, une technique de communication à introduire pour convaincre son auditoire en amenant de façon structurée et logique les enseignements issus de la datavisualisation ;
- Elle requiert un temps important dans sa création. En effet, une datavisualisation mal construite peut occasionner des biais cognitifs ce qui peut générer de la désinformation ;
- L’esthétisme : la datavisualisation peut se permettre d’être esthétique du moment qu’elle reste lisible. En marketing l’utilisation de couleurs et de typographie originales stimule l’attention et attire l’œil, néanmoins, ces éléments sont à utiliser avec parcimonie pour ne pas rendre le tout confus ;
- L’exploitation de données chiffrées met en exergue des faits qui doivent déboucher sur un plan d’action et des mesures à déployer : « Call for action ».
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