Gérer les récits de données pour de meilleures insights

Les narrations de données, c'est des histoires créées à partir de données. Elles présentent des résultats de manière structurée qui aide les gens à comprendre l'info grâce à des visuels et des Messages clairs. Cet article parle des Systèmes de Gestion de Narrations de Données (SGND), conçus pour stocker, partager et manipuler ces narrations efficacement.

#Pourquoi on a besoin de Systèmes de Gestion de Narrations de Données

Créer des narrations de données, c'est pas toujours facile. Ça implique souvent d'analyser des données, d'extraire des insights clés et de les présenter de manière à ce que ça parle à un public spécifique. Un SGND peut aider en fournissant une structure formelle pour gérer ces narrations. Ça veut dire que les utilisateurs peuvent facilement accéder et manipuler les narrations de données sans avoir à tout recommencer à chaque fois.

#Comprendre les Narrations de Données

Une narration de données se compose de messages qui communiquent des résultats issus des données. Ces messages sont souvent visuels, ce qui facilite la compréhension de l'info par le public. On retrouve des narrations de données dans plein de domaines, comme le journalisme, la santé publique, ou la recherche.

Par exemple, les infographies sont des formes courantes de narrations de données. Elles combinent texte et visuels pour transmettre des infos importantes rapidement. En regardant différentes infographies, on peut voir comment des messages variés sur le même sujet peuvent être présentés différemment, ce qui montre l'importance de la structure narrative.

#Composantes des Narrations de Données

Les narrations de données se décomposent en différentes couches. Chaque couche joue un rôle important dans la façon dont le message global est formulé. Voici les composants principaux :

1. Couche Factual : Cette couche examine les données brutes et les faits derrière les résultats. C'est là où on génère des insights.

2. Couche Intentionnelle : Cette couche concerne les intentions du narrateur, y compris les messages qu'il veut communiquer et les histoires qu'il veut raconter.

3. Couche Structurale : Cette couche définit comment la narration est organisée. Elle inclut le fil narratif et l'agencement des messages.

4. Couche Présentative : Cette dernière couche se concentre sur la façon dont la narration est présentée au public par le biais d'éléments visuels comme des graphiques, des tableaux, et des tableaux de bord.

Chaque couche travaille ensemble pour créer une narration de données cohérente qui est à la fois informative et captivante.

#Le Rôle des Messages dans les Narrations de Données

Au cœur d'une narration de données se trouve le message. Chaque message relie des Personnages (les sujets de la narration) avec des Mesures (les points de données). Par exemple, un message pourrait dire que "les femmes noires ont un risque plus élevé d'accident vasculaire cérébral," où "les femmes noires" est le personnage et "risque d'accident vasculaire cérébral" est la mesure.

Les messages sont essentiels parce qu'ils servent de blocs de construction pour la narration. Chaque message peut inspirer différents épisodes ou parties d'une histoire, contribuant à une meilleure compréhension du sujet.

#Comment Manipuler les Narrations de Données

Manipuler les narrations de données, c'est ajuster et affiner les messages qu'elles contiennent. Ça peut se faire par diverses opérations, comme :

• Sélection : Trouver des narrations qui se rapportent à des personnages ou des mesures spécifiques. Par exemple, sélectionner des narrations qui parlent des décès par AVC.

• Projection : Garder seulement certains messages liés à des personnages ou à des mesures spécifiques. Par exemple, conserver des messages seulement sur les femmes hispaniques et amérindiennes.

• Concaténation : Combiner des messages de différentes narrations pour créer une histoire plus complète.

• Élimination des Doublons : Supprimer les messages répétés pour s'assurer que chaque résultat est unique.

• Agrégation : Regrouper des messages connexes pour avoir une vue résumée. Par exemple, combiner des messages sur les cas d'AVC et les décès par AVC.

• Opérations d'Ensemble : Utiliser des opérations basiques comme l'intersection ou l'union pour trouver des relations entre différentes narrations.

Ces opérations peuvent être combinées pour créer des requêtes plus complexes, permettant une exploration plus profonde des narrations de données.

#Le Cadre Logique pour les Narrations de Données

Un cadre logique fournit la structure nécessaire pour manipuler efficacement les narrations de données. Il définit comment les messages et leurs relations peuvent être organisés et interrogés. Les composants de base de ce cadre incluent :

• Personnages : Les sujets au sein de la narration.
• Mesures : Les points de données associés à ces personnages.
• Messages : Les tuples qui connectent personnages et mesures.

En établissant des définitions claires pour ces composants, les utilisateurs peuvent créer une manière cohérente de travailler avec les narrations de données, facilitant la génération d'insights et le partage des résultats.

#Défis dans la Gestion des Narrations de Données

Un défi majeur dans la création d'un SGND est de capturer tout le processus de narration de données, de l'exploration à la présentation. Ça inclut de s'assurer que le cadre logique prenne en compte la provenance des messages (comment les résultats ont été découverts) et la sémantique (la signification transmise au public).

Un autre défi est de garder le système convivial tout en maintenant de la profondeur. Des utilisateurs avec des niveaux de compétences variés devraient pouvoir manipuler les narrations de données facilement sans avoir besoin de comprendre des structures sous-jacentes complexes.

#Directions Futures pour les Narrations de Données

À mesure que le monde des données continue de grandir, le besoin de systèmes efficaces de gestion des narrations de données va seulement augmenter. Les futures directions pour le développement des SGND pourraient inclure :

• Améliorations des Cadres Logiques : Aller au-delà des structures de base pour intégrer des relations et interactions plus complexes.

• Interfaces Conviviaux : Concevoir des interfaces intuitives qui permettent aux utilisateurs de créer et manipuler des narrations facilement sans barrières techniques.

• Intégration de Technologies Avancées : Utiliser l'intelligence artificielle et le machine learning pour automatiser certaines parties du processus de création de narrations, rendant ça plus rapide et efficace.

• Outils Éducatifs : Fournir des ressources pour aider les utilisateurs à comprendre l'importance des narrations de données et comment les créer efficacement.

#Conclusion

Les narrations de données jouent un rôle essentiel dans la façon dont on communique des informations dérivées des données. En développant des systèmes de gestion de narrations de données, on peut améliorer la manière dont ces narrations sont créées, partagées et comprises. L'avenir des narrations de données est prometteur, avec des innovations continues qui promettent d'améliorer notre capacité à raconter des histoires captivantes avec des données.