データストーリーテリングとは何か？コンポーネント、メリット、例

現代のデータ主導の世界では、データストーリーテリングは意思決定とビジネス成長のためにますます重要になっています。市場調査アナリスト、財務アナリスト、オペレーションズリサーチアナリストなどのデータ分析の役割は、企業がデータ主導の洞察の重要性を認識するにつれて普及しています。

アメリカ合衆国労働統計局の2021-2031年の職業見通しハンドブックによると、これらの職業は著しい成長を経験しています：

これらのアナリストは、効果的な分析作業を実行するために、さまざまなデータストーリーテリング技術を使用します。データストーリーテリングとは何か、その主なコンポーネントとメリット、そしてアナリストとしてデータストーリーテリングを改善する方法について説明しましょう。

データストーリーテリングとは何か？

データストーリーテリングには、視覚的に魅力的な物語を使用して、データの洞察を利害関係者に伝えることが含まれます。データストーリーテラーは、視覚化を使用してデータの「なぜ」を説明します。データ属性を明確に説明し、データが表すものの有意義なコンテキストを提供することが目的です。効果的な意思決定のために、データとトレンドの根本的な洞察を提示することが必要です。

例えば、財務アナリストは、投資家に株価や資産の価格動きを示すためにローソク足チャートを表示できます。ローソク足チャートは、4つの取引指標（「始値」、「終値」、「高値」、「安値」）を使用して歴史的な株式パターンを視覚化し、将来の市場トレンドを予測します。

ローソク足チャートのイラスト

より深い理解のために、以下の2023年1月と2月のビットコイン価格のローソク足チャートを見てみましょう。グラフは、2023年1月と2月のビットコイン価格を視覚化しています。緑のバーは価格上昇トレンドを表し、赤のバーはビットコイン価格の下降トレンドを表します。

2023年1月と2月のビットコインローソク足チャート

データストーリーテリングの重要な側面は、データストーリーテラーがビジネスのコンテキストと利害関係者の要件を理解する必要があることです。調査によると、60%のデータ分析への投資は、得られた洞察が意思決定とビジネス目標に一致していないため、無駄になります。したがって、意思決定者は、受け取るデータ洞察の22%のみを使用します。

データストーリーテリングの3つの主要コンポーネント

データ、視覚化、物語は、データストーリーテリングの3つの主要コンポーネントです。以下でこれらについて詳しく説明します。

1. データ: データストーリーテラーは、物語を伝えるために必要なデータを収集して前処理します。彼らは、重要な傾向やパターンを視覚化するために、統計分析を実行します。
2. 物語: 興味深い物語を作成し、データから得られた主要な発見にコンテキストを提供することを物語と呼びます。良い物語は、聴衆を行動に駆り立てます。

トーマス・H・ダベンポート、ビジネス管理の思想家は、次のように述べています：

「物語は、複雑な世界を簡素化し、意味を与える方法です。コンテキスト、洞察、解釈 – データを有意義で関連性のあるものにし、分析をより関連性のあるものにするすべてのものを提供します。」

3. 視覚化: 画像は1000の言葉に相当します。視覚化は物語に重みを加え、インパクトのあるデータ物語を作成します。視覚化は、グラフ、画像、またはビデオの形式で表現できます。

データアナリストは、キャラクター、設定、対立、解決というデータストーリーテリングのフレームワークを使用して、魅力的な物語を伝えることができます。例えば、電子商取引の分野では、キャラクターは顧客、設定は顧客ロイヤルティの低下に苦労している会社、対立は増加する流失率、解決はデータストーリーテラーが流失率を減らすために提案する一連のステップです。

データアナリストはどうすればデータストーリーテリングを改善できるのか？

聴衆を理解する

聴衆を理解することは、魅力的なデータストーリーテリングの鍵です。如果あなたがビジネスの幹部と話をしているなら、高レベルの分析とビジネス戦略のためのアクション可能な洞察を提供することが重要です。しかし、チームと話をしている場合は、結論に達するために使用された方法を詳細に説明する必要があります。

適切な視覚化を選択する

データ視覚化は、データのさまざまな側面を強調します。たとえば：

• 比較（棒グラフ、線グラフ）
• 関係（散布図、バブルチャート）
• 分布（ヒストグラム、散布図）
• 構成（ウォーターフォールチャート、積み上げ面積グラフ）

あなたが何を達成しようとしているか、そして何個の変数を考慮する必要があるかを理解する必要があります。アイデアを伝えるために最も適切な視覚化を選択します。

不要な情報を削除する

不要な情報を削除または集約することで視覚化を簡素化します。たとえば、以下のグラフでは、WGM、WIM、WCM、WFMはチェスのトップ女性タイトルであり、残りのデータは「その他」として集約できます。

x軸に不要なFIDEタイトルのラベル

簡単に読める集約された棒グラフ

鮮やかな色を使用する

視覚的に障害のある人や色覚異常のある人も含めて、すべての人にアクセス可能な色パレットを使用します。色のコントラストを保ち、隣接する同じ色を使用しないでください。たとえば、以下の棒グラフでは、最初のグラフの色の組み合わせは、2番目のグラフよりも区別がつきにくいです。

色の組み合わせによりグラフの解釈が難しい

色の組み合わせによりグラフの解釈が容易

データストーリーテリングの組織へのメリットは何か？

従業員のデータリテラシーを促進する

データストーリーテリングは、組織内の従業員のデータリテラシーを向上させることができます。アクセンチュアとQlikの調査によると、従業員の21%のみが、データを読み、分析し、議論することに自信を持っています。したがって、魅力的なデータストーリーテリングは、従業員をデータの探索と議論に励ますことができます。

すべての利害関係者にとって魅力的な経験を作成する

聴衆の注意を引き付けることは、効果的なコミュニケーションに重要です。人間の脳は、テキストよりも視覚情報を60,000倍速く処理し、物語は事実よりも22倍記憶されやすいです。したがって、製品ユーザーや株主に、魅力的な物語と視覚化を使用してデータストーリーを伝えることは、非常に魅力的で価値のあるものになる可能性があります。

意思決定に影響を与える

魅力的なデータストーリーテリングは、新しい視点を提供したり、隠された側面を明らかにしたりします。何をすべきかを伝え、利害関係者がビジネス戦略について十分な情報に基づいた決定を下し、行動を起こすことができます。

データアナリストのためのデータストーリーテリングの進む道

データストーリーテリングは、データの洞察を伝えるための芸術と科学です。データが指数関数的に増加し、複雑になるにつれて、データ主導の物語は、必須のスキルになっています。

組織では、データストーリーテラーの役割は、データアナリストまたはデータエンジニアによって実行されます。TableauやPowerBIなどのツールを使用して、データアナリストは、手間をかけずに魅力的な視覚化とダッシュボードを構築できます。実際、ガートナーは、2025年までにほとんどのデータストーリーが自動生成されることを予測しています。

データアナリストは、データ分析業界の最新のトレンドやツールに触れて、インパクトのあるデータストーリーを伝える必要があります。さらにAI関連のコンテンツについては、unite.aiをご覧ください。