Что такое повествование данных?
Рассказы о данных — это средство получения числовой информации и создания вокруг нее контекстных повествований, с которыми люди могут понять и с которыми они могут соотноситься.
Обзор историй данных
Чистые, необработанные данные говорят на очень точном языке, который могут понять лишь немногие специалисты. Рассказы о данных — это просто средство получения плоской, числовой информации и построения вокруг нее контекстного повествования, с которым люди могут понять и с которым они могут сослаться. Отчет, который статистически соотносит температуру каши с размером, вряд ли сможет получить много просмотров. В то время как история, показывающая картину Голдилок со сравнительными изображениями разных размеров медведей, кроватей и стульев, имеет гораздо больше шансов быть прочитанным и более глубоко понятным. И это не весь момент?
Глобальная сфера данных выросла в геометрической прогрессии всего за несколько десятилетий, и , по прогнозам IDC, к 2025 году мировые объемы генерации данных достигнут 175 зеттабайт, то есть 175 миллиардов терабайт. Скорость роста объема и сложности больших данных привела к тому, что многие компании стремятся идти в ногу с способами оптимального использования и использования больших данных. Визуализация данных — это действие использования диаграмм и графиков для лучшего представления данных, и это полезно до определенной точки. Но сегодняшним предприятиям нужно выходить за рамки простой графики. Им необходимо приспосабливать идеи на основе данных к контексту, делая их более мощными и убедительными. Рассказы о данных — это новое поколение бизнес-коммуникаций, помогающее компаниям лучше общаться и принимать более взвешенные и действенные бизнес-решения.
Элементы повествования на основе данных
Каждый журнал данных должен включать три элемента:
- Создание историй на основе данных должно быть основано (насколько это возможно) на чистых и полных данных. Это может показаться очевидным, но сложно, поскольку данные существуют в разных странах, бизнес-подразделениях и отделах. Появление новых источников данных, таких как IIoT, только увеличивает объем данных. Для компаний, топящих данные (большинство из них), решения для управления данными помогают решить эти проблемы, собирая данные из всех источников и предоставляя надежную полезную информацию. Вот с чего мы начинаем.
- Повествование На протяжении всей истории люди эффективно передавали информацию через повествование. Повествование на основе данных также следует традиционной сюжетной линии (также называемой «сюжетной аркой») с началом, серединой и концом. В описательной части следует рассказать о том, что раскрывают данные, выделить его контекст и предложить возможные действия. Программное обеспечение для создания историй данных работает с платформами ERP, включающими различные типы аналитики данных (описательную, диагностическую, прогнозную, предписывающую), которые помогают определить , какие данные наиболее релевантны или привлекательны для истории.
- Визуализация Хорошая визуализация иллюстрирует соединения данных таким образом, что читатель может быстро понять, а затем использовать для рассмотрения потенциальных результатов. Несмотря на то, что существующее программное обеспечение для визуализации электронных таблиц и данных может создавать диаграммы, карты, графики и диаграммы, сочетание графики и повествования дает им важнейший контекст и смысл. Картина стоит более тысячи слов: Стоит тысячи рядов Excel.
Рассказы о данных — это сбор сложных данных и аналитики, а также создание привлекательного повествования, который привлекает интерес аудитории, передает четкий сигнал и влияет на действие или следующий шаг.
Почему построение историй на основе данных так эффективно
Человеческий мозг предпочитает истории чистым данным. В двух словах они более привлекательны для глаз и понятнее. Это дает современные возможности ведения журналов на основе данных и дает множество преимуществ по сравнению с электронными таблицами, досками данных и цифровыми информационными панелями. Журналы на основе данных эффективны, поскольку:
Упрощение огромных объемов данных, препятствующих принятию решений. По данным Gartner, 80% традиционных аналитических данных не приведут к бизнес-результатам до 2022 года.
Привлекайте больше частей мозга, чем чистые данные, повышая уровень понимания и удержания
Может проиллюстрировать , почему что-то происходит?
Поддерживаются доказательствами
Использование данных для выявления новых закономерностей
Может использовать эмоции читателей, а также интеллект
Формирование полезных аналитических данных
Возможность соединения с источниками данных Live для проведения актуального анализа
Возможность персонализации в любом масштабе
Предложение ценности для аудитории
Эффективная работа с такими показателями, как кликабельность и конверсии
Обеспечение доверия к своей компании или отрасли
Как мы видим, создание историй на основе данных эффективно как внутри, так и за ее пределами, ускоряя его освоение.
Получение аналитической информации и извлечение ценности: примеры истории использования данных
Возможно, вы видели примеры истории данных, не осознавая этого. Это является частью ее красоты: потому что он привлекателен визуально, вы не чувствуете, что занимаетесь разведением данных.
Здравоохранение: Всемирная организация здравоохранения отслеживает COVID по всему миру на интерактивной информационной панели. Читатели могут посмотреть количество случаев COVID, смертей или прививок; различные меры, принимаемые каждой страной; и десятки простых в понимании визуализаций, которые правительства и медицинский персонал могут использовать, чтобы помочь «рассказать» свои собственные местные истории. Медицинские организации также могут комбинировать исторические данные с результатами клинических исследований, чтобы объяснить преимущества и риски новых методов лечения для пациентов.
Цепочки поставок. Комплексное управление логистической цепочкой помогает централизовать несколько источников данных. Рассказы о данных в цепочках поставок могут относиться к выбору источника поставки и происхождению. Данные могут поступать от поставщиков сырья, RFID-меток, производственных активов, а также партнеров по отгрузке и логистике. Это может помочь составить очень динамичную историю происхождения продукта и проиллюстрировать, почему лучшие методы труда и производства добавляют ценности и экологичность.
Управление персоналом. В современном сложном мире труда компании как никогда ориентированы не только на наем лучших команд, но и на то, чтобы они оставались в стороне. Современные HR-системы собирают и анализируют данные от найма до выхода на пенсию. Это дает возможность создавать убедительные истории данных, демонстрируя руководителям компаний и специалистов по кадрам примеры того, как различные инициативы улучшают подбор, опыт и удержание сотрудников.
Розничная торговля: Ориентируясь на B2C, розничный сектор обладает огромным потенциалом для взаимодействия с клиентами новыми и интерактивными способами. Цифровые технологии, поддерживающие омниканальную розничную торговлю , в основном приводят к генерации или сокращению данных. Используя данные, полученные с интеллектуальных полок, электронной коммерции и онлайн-покупок в целом, ритейлеры могут создавать точные и полезные истории о том, где, как и почему клиенты взаимодействуют со своей продукцией. Это может помочь в развитии бизнеса, управлении запасами, маркетинге и многое другое.
Растущая тенденция к использованию журналов данных и дополненной аналитики
Создание историй данных не является новым для предприятия. Тем не менее, до недавнего времени этот процесс занимал много времени и выполнялся вручную: сотрудникам приходилось извлекать данные, проектировать и разрабатывать визуализации, составлять повествования и получать аналитическую информацию. Компании обычно полагались на специалистов по обработке данных или ИТ, которые обрабатывают большие объемы данных, для создания аналитических информационных панелей. Этим сотрудникам часто не хватало социальных навыков для разработки четких и убедительных историй. Зачастую получаемые информационные панели не могут передавать наиболее релевантную информацию так, чтобы руководство (или кто-либо еще) было понятным.
Сегодня платформы для создания историй, связанные с технологическими ERP-системами, привели к демократизации данных, поэтому бизнес-аналитики, маркетологи, художники и редакторы могут сотрудничать с специалистами по обработке данных для создания убедительных историй. Привлечение сотрудников из других отделов не только повышает социальные навыки, но и дает ценные сведения с разных точек зрения.
С помощью правильных инструментов любой сотрудник организации может потенциально создать историю данных. Ни программное обеспечение, ни программное обеспечение low-code и инструменты дополненной аналитики, включающие искусственный интеллект, машинное обучение и обработку естественного языка, могут автоматизировать множество функций, которые раньше занимали так много времени. Весь процесс выполняется быстрее, эффективнее и эффективнее.
Таким образом, по данным Gartner, к 2025 году наиболее распространенным способом использования аналитики станут истории данных (в отличие от информационных панелей), а методы дополненной аналитики автоматически сгенерируют 75% этих историй.
Создание эффективных описаний данных: пять «W»
Корпоративным сотрудникам, которые учатся генерировать истории данных, выгоднее использовать традиционную журналистику «Пять W»: кто, что, когда, где и почему. Хороший дизайнер журналов данных также пытается ответить на эти фундаментальные вопросы.
Перед началом процесса дизайнер журнала (или группа) может спросить:
Кто аудитория истории?
Какова цель?
Какие KPI следует использовать?
Какие данные и визуальные элементы лучше всего отражают эту информацию?
Когда (за какой период) должен использоваться диапазон данных?
Где хранятся данные?
Какие тенденции открываются в данных?
Почему это происходит (контекст)?
Как и качественная журналистика, рассказы о данных должны быть объективными, беспристрастными и сочувственными для их аудитории. Компании должны беречь от предвзятости человека, а также предвзятости, введенной искусственным интеллектом. Этот продуманный подход имеет решающее значение для доверия.
Успешное использование историй на предприятии — это не просто обновление программного обеспечения. Этот процесс требует поддержки со стороны высшего руководства и готовности руководства отделов устранить разрозненность данных и сотрудников для совместной работы. В то время как некоторые компании нанимают «рассказчиков данных» для определенной роли, другие делают навык обязательным для должностей аналитиков. Благодаря обучению текущие сотрудники за пределами отделов, ориентированных на данные, могут получать бесценные институциональные и ситуационные знания при создании историй, способствующих развитию бизнеса.
Для максимально плавного развития этой новой формы коммуникации компаниям следует рассмотреть возможность привлечения экспертов, которые могут руководить установкой технологий, планированием маршрутной карты, обучением и коммуникацией. Перенос корпоративных данных из электронных таблиц и инструментальных панелей в управляемые контекстом визуальные журналы может принести пользу многим сферам деятельности предприятия в любой отрасли.
Изучите возможности SAP Analytics Cloud
Контекстная обработка данных для обмена результатами, улучшения представления историй и принятия решений.
Идеи, которые вы больше нигде не найдете
Зарегистрируйтесь, чтобы получить дозу бизнес-информации и аналитики, доставляемую прямо в ваш почтовый ящик.