データストーリーテリングとは？コンポーネント、ベネフィット、例

今日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、運用研究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年の職業展望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ています。データストーリーテリングとは何か、その主要コンポーネントとベネフィットについて、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

データストーリーテリングには、データを分析して、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、データの「なぜ」を視覚化を使用して説明します。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は不可欠です。

例えば、財務アナリストは、投資家に株式または資産の価格動向を示すためにローソク足チャートを示すことができます。ローソク足チャートは、4つのトレーディングインジケーター（「開盤価格」、「終値」、「高値」、「安値」）を使用して、過去の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。

価格上昇と下降のローソク足チャート。 ウィキメディア・コモンズ

より深い理解のために、以下のビットコイン価格ローソク足チャートを見てみましょう。このグラフは、2023年最初の2ヶ月間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下降トレンドを示しています。

2023年1月～2月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、受け取ったデータ洞察の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。これらについてさらに詳しく見てみましょう。

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、徹底的なデータ分析のために、統計分析を実行し、重要なトレンドとパターンを視覚化します。
2. 物語： 魅力的な物語を作成し、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、聴衆に行動を起こすよう促します。

トーマス・H・ダベンポートは、ビジネス管理のトップリーダーであり、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 – すべてのものがデータに意味を与え、分析をより関連性の高いものにします。」

3. 視覚化： 1枚の絵は1000の言葉に相当します。視覚化は物語に重みを加え、印象的なデータストーリーを作成します。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、葛藤、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、説得力のある物語を伝えることができます。例えば、電子商取引のドメインでは、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する会社、葛藤は増加する顧客流失率、解決策はデータストーリーテラーが顧客流失率を減らすために提案する一連のステップです。

データアナリストがデータストーリーテリングを改善する方法

聴衆を理解する

聴衆を理解することは、説得力のある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場合、彼らにハイレベルな分析とビジネス戦略のための行動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、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、折れ線グラフ）
• 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、そして考慮する必要がある変数の数を理解してください。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。

視覚化を簡素化する

必要ない情報を集約または削除して、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タイトルラベル

簡単に読める集約された棒グラフ

活気ある色を使用する

視覚的に障害のある人や色覚異常の人が使用できるように、色のパレットを使用します。色のコントラストを維持し、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判別しにくいです。

色の組み合わせにより判別が難しいグラフ

色の組み合わせにより判別しやすいグラフ

データストーリーテリングの組織へのメリット

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、説得力のあるデータストーリーテリングは、従業員をデータの探索と組織内での議論に奨励します。

全利害関係者にとって魅力的な体験を作成する

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不可欠です。人間の脳は、テキストよりも60,000倍も速く視覚情報を処理し、人々は物語を22倍も事実よりも覚えやすいです。したがって、製品ユーザーまたは株主に、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ります。

意思決定に影響を与える

説得力のあるデータストーリーテリングは、新しい視点を提供したり、隠れた側面を明らかにしたりします。何をすべきかを伝えます。利害関係者がビジネス戦略について情報に基づいた決定を下し、行動を起こすことを可能にします。

データストーリーテリング – データアナリストのための進む道

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、データ主導のストーリーテリングは不可欠な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などのツールは、データアナリストが手軽に魅力的な視覚化とダッシュボードを構築できるようにします。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とツールに触れて、影響力のあるデータストーリーを伝えるべきです。さらにAI関連のコンテンツについては、unite.aiを訪れてください。