Votre rapport Power BI n’est pas une feuille de calcul – c’est une histoire

La narration de données n’est pas compliquée. Super Structure du rapport Power BI commence par une idée simple : tout bon rapport doit avoir un début, un milieu et une fin.

La narration dans les données est plus simple qu’on ne le pense

À ce stade de la série, les gens supposent souvent que la « narration de données » signifie quelque chose de compliqué.

Quelque chose de créatif.
Quelque chose de moelleux.
Quelque chose de subjectif.

Ce n’est pas le cas. Cela commence par quelque chose de très simple. Toute bonne histoire comporte trois parties :

• Un début
• Un milieu
• Une fin

Nous comprenons instinctivement cette structure dans les films, les livres et les conversations. Si quelqu’un commence une histoire à mi-chemin, on se sent perdu. S’ils ne le terminent jamais, nous nous sentons frustrés.

Et pourtant, dès que nous ouvrons Power BI, nous abandonnons complètement cette structure. La plupart des rapports sont tous intermédiaires, avec peu ou pas de début ou de fin.

Le problème : des rapports sans début

Ouvrez la plupart des tableaux de bord et que voyez-vous ?

• Métrique
• Graphiques
• Comparaisons

Tout de suite. Aucun contexte. Pas de cadrage. Aucune explication sur la raison pour laquelle cette page existe ni sur la décision qu’elle prend en charge.

C’est comme si quelqu’un entrait dans un cinéma, sautait les scènes d’ouverture et appuyait sur play au milieu du film. Le public travaille immédiatement plus dur qu’il ne devrait l’être.

Ils demandent :

• Qu’est-ce que je regarde ?
• De quel délai s’agit-il ?
• Quel problème essayons-nous de résoudre ?
• Pourquoi est-ce important maintenant ?

Si votre rapport oblige le public à s’orienter avant de pouvoir réfléchir, vous avez déjà créé des frictions. Le début d’un rapport doit répondre à une question simple :

Pourquoi devrais-je m’en soucier ?

Le milieu : là où se trouvent la plupart des rapports

Le milieu est l’endroit où l’analyse se produit. C’est ici que vous explorez :

• Ce qui se passe
• Qu’est-ce qui le motive
• où se trouvent les modèles
• Ce qui est surprenant

Et c’est là que s’arrêtent la plupart des tableaux de bord. Ils présentent les données. Ils présentent les pannes. Ils présentent les tendances. Et puis ils quittent la pièce. Aucune conclusion. Aucune implication. Aucune direction.

C’est l’équivalent analytique de quelqu’un expliquant un problème en détail puis s’éloignant au milieu d’une phrase. Techniquement correct. Structurellement incomplet.

La fin manquante

Voici la vérité inconfortable : si votre rapport n’a pas de fin, il n’est pas terminé. Peu importe la précision des données. C’est à la fin que vous expliquez clairement l’implication.

Il répond :

• Et alors ?
• Qu’est-ce que cela signifie?
• Que devons-nous faire ?

Sans fin, les tableaux de bord créent des discussions plutôt que des décisions. Et la discussion n’est pas le but. Le but est la clarté.

La structure du rapport Power BI doit suivre les histoires

Un bon rapport Power BI devrait fonctionner comme ceci :

Le début

Définir le contexte. Définir la portée. Expliquez la décision.

Répondre: Pourquoi devrais-je m’en soucier ?

Le milieu

Explorez les pilotes. Surfacez les motifs. Mettez en valeur ce qui compte.

Répondre: Que se passe-t-il et pourquoi ?

La fin

Énoncez l’implication. Réduisez l’ambiguïté. Pointez vers l’action.

Répondre: Que faisons-nous ensuite ?

Cette structure n’est pas une écriture créative.

C’est l’alignement cognitif.

Essayons-le sur mon rapport de football

Pourquoi nous abandonnons la structure dans l’analyse

Il y a une raison pour laquelle la plupart des tableaux de bord sont tous intermédiaires.

• Nous sommes formés pour construire des modèles.
• Nous sommes formés pour calculer des mesures.
• Nous sommes formés pour visualiser les données.

Nous sommes rarement formés pour structurer la pensée. Les tableaux de bord deviennent ainsi des conteneurs de mesures plutôt que des véhicules de décision. Ils sont construits comme des canevas analytiques plutôt que comme des flux narratifs. Et c’est pourquoi ils semblent denses. Non pas parce que les données sont fausses. Parce que la structure manque.

L’état d’esprit du tableur

Les feuilles de calcul n’ont ni début ni fin. Ils ont des lignes et des colonnes. Ils sont conçus pour l’exploration, pas pour la persuasion. Lorsque nous traitons Power BI comme une feuille de calcul interactive, nous obtenons des tableaux de bord riches en exploration qui s’appuient sur le public pour en rassembler le sens. Mais les acteurs commerciaux n’ont pas besoin de davantage d’exploration. Ils ont besoin de clarté. Cela nécessite une structure.

La structure réduit la charge cognitive

Lorsqu’un rapport suit une structure début-milieu-fin :

• Le public sait par où commencer.
• Ils comprennent ce qui compte.
• Ils ne se demandent pas quelle est la conclusion.

La structure supprime le travail d’interprétation. Cela guide l’attention. Cela fait atterrir la perspicacité. Sans structure, même les bons visuels semblent fragmentés. Avec de la structure, même les visuels simples semblent puissants.

Un test pratique

J’utiliserai ce cadre de narration avec mon tableau de bord FPL dans le prochain article. Mais essayez ceci sur l’un des vôtres. Ouvrez l’un de vos rapports clés et demandez :

• Où est le début ?
• Quelle page établit le contexte ?
• Où se termine clairement le rapport ?
• L’implication est-elle explicite ?

Si le rapport s’arrête simplement après l’analyse, il est inachevé.

S’il ne répond pas « et maintenant ? », il est incomplet. La narration en analytique n’est pas une question de créativité. Il s’agit de mettre fin à la pensée.

Dans le prochain article, nous utiliserons ce cadre et l’appliquerons à mon rapport FPL. Et dans les articles suivants, nous explorerons comment le « voyage du héros » recadre votre rôle d’auteur du rapport – et pourquoi vous n’êtes pas le héros de cette histoire.

En rapport: L’analyse décisionnelle en pratique : un exemple de Fantasy Football

Commencez la série : Les tableaux de bord ne déterminent pas les décisions (et c’est le vrai problème de l’analyse)