データストーリーテリングとは何ですか? コンポーネント、利点、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が意思決定とビジネスの成長にとってますます重要になっています。 企業がデータドリブンな洞察の重要性を認識するにつれて、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が普及してきています。

米国 BLS 職業展望ハンドブック 2021-2031 によると、次の職種は大幅な成長を遂げています。

これらのアナリストは、効果的な分析操作を実行するために、さまざまなデータ ストーリーテリング手法を採用しています。 データ ストーリーテリングとは何か、その主な構成要素と利点、そしてアナリストの場合、データ ストーリーテリングをより上手に行うにはどうすればよいかについて説明します。

データストーリーテリングとは何ですか？

データ ストーリーテリングには、視覚的で説得力のあるナラティブを使用してデータを分析し、データの洞察を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「理由」を説明します。 目的は、データの属性を明確に説明し、そのデータが表す内容について意味のあるコンテキストを提供することです。 効果的な意思決定には、データとトレンドの根底にある洞察を提示することが必要です。

たとえば、金融アナリストは投資家にローソク足チャートを示して、金融商品の価格変動を示すことができます。 株式 または資産。 ローソク足チャートは、XNUMX つの取引指標 (「始値」、「終値」、「高値」、「安値」) を使用して過去の株価パターンを視覚化し、今後の市場動向を予測します。

価格の上昇傾向と下降傾向を示すローソク足の図。 ウィキメディア·コモンズ

より深く理解するには、以下のビットコイン価格のローソク足チャートをご覧ください。 このグラフは、2023 年の最初の XNUMX か月間におけるビットコイン価格を視覚化しています。緑色のバーは価格の上昇傾向を示し、赤色のバーはビットコイン価格の下落傾向を示しています。

ビットコインローソク足チャート 2023 年 XNUMX 月～XNUMX 月

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 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。 研究によると、 視聴者の３８%が 得られた洞察が意思決定やビジネス目標と一致しないため、データ分析への投資のほとんどが無駄になります。 その結果、意思決定者は 視聴者の３８%が 彼らが受け取ったデータの洞察。

データストーリーテリングの 3 つの主な構成要素

データ、ビジュアル、ナラティブは、データ ストーリーテリングの XNUMX つの主要なコンポーネントです。 以下でさらに詳しく見てみましょう。

1. 日付： データ ストーリーテラーは、ストーリーを伝えるために必要なデータを収集し、前処理します。 彼らは統計分析を実行し、重要な傾向とパターンを視覚化して徹底的なデータ分析を行います。
2. 物語： 魅力的なストーリーを作成し、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ナラティブと呼びます。 優れた物語は、聴衆に行動を起こすよう促します。

トーマス。 H・ダベンポート経営学の思想的リーダーである彼は次のように述べています。

「物語とは、複雑な世界を単純化し、理解する方法です。 それはコンテキスト、洞察、解釈、つまりデータを意味のあるものにし、分析をより関連性のある興味深いものにするすべてのものを提供します。」

3. ビジュアル： 一枚の絵は1000の言葉に匹敵します。 視覚化により物語に重みが加わり、インパクトのあるデータ ストーリーが作成されます。 ビジュアルは、グラフ、画像、またはビデオの形式にすることができます。

データ アナリストは、キャラクター、設定、対立、解決などのデータ ストーリーテリング フレームワークを使用して、魅力的なストーリーを伝えることができます。 たとえば、電子商取引ドメインでは、登場人物が顧客である場合があり、設定は顧客維持に苦戦している企業であり、競合は解約率の増加である可能性があり、解決はデータ ストーリーテラーが解約率を下げるために提案する一連の手順です。

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上達できるでしょうか?

あなたの読者を理解する

聴衆を理解することが、説得力のあるデータ ストーリーテリングの鍵となります。 経営者と話している場合は、ビジネス戦略に関する高度な分析と実用的な洞察を提供することが重要です。 ただし、チームと話すときは、結論に至るまでの方法を詳細に説明する必要があります。

適切なビジュアライゼーションを選択する

データの視覚化では、データのさまざまな側面が強調表示されます。

• 比較（棒グラフ、折れ線グラフ）
• 関係性（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、積み上げ面チャート）

データを使用して何を達成しようとしているのか、考慮する必要がある変数の数を理解します。 アイデアを伝えるのに最適なビジュアライゼーションを選択してください。

混乱を避ける

不要な情報を集約または削除して、ビジュアライゼーションを整理します。 たとえば、以下のグラフでは、WGM、WIM、WCM、および WFM がチェスの主要な女性タイトルです。 残りのデータは「その他」として集計できます。

X 軸上の不要な FIDE タイトル ラベル

読みやすい集計棒グラフ

鮮やかな色を使用する

視覚障害者や色覚異常者を含む、誰もが利用できるカラー パレットを使用します。 色のコントラストを保ち、同じ色を並べて使用しないようにします。 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が XNUMX 番目のグラフと比べて区別しにくい場合があります。

色の組み合わせによりチャートを解釈するのが難しい

色の組み合わせによりチャートを解釈しやすい

組織にとってデータ ストーリーテリングの利点は何ですか?

従業員のデータリテラシーを促進

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。 Accenture と Qlik の調査によると、データの読み取り、分析、議論に自信を持っている従業員は 21% のみです。したがって、説得力のあるデータ ストーリーテリングは、組織内でデータを探索し、議論することを奨励します。

すべての関係者にとって魅力的で価値のあるエクスペリエンスを作成する

効果的なコミュニケーションには、聴衆を理解し、注意を引くことが重要です。 人間の脳は視覚を処理します 60,000回 テキストよりも早く、人々はストーリーを記憶します 22回 事実以上のもの。 したがって、説得力のあるナラティブと視覚化を使用してデータ ストーリーを製品ユーザーや株主に伝えることは、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

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。 何をする必要があるかを伝えます。 これにより、利害関係者は情報に基づいた意思決定を行い、ビジネス戦略に関して行動を起こすことができます。

データ ストーリーテリング – データ アナリストの今後の方向性

データ ストーリーテリングは、データに関する洞察を伝える技術および科学です。 データが急激に増加し、より複雑になるにつれて、データに基づいたストーリーテリングが不可欠なスキルになりつつあります。

組織内では、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すると、データ アナリストは手間をかけずに魅力的なビジュアライゼーションやダッシュボードを構築できます。 実際には、 ガートナー は、2025 年までにほとんどのデータ ストーリーが自動的に生成されると推定しています。

データアナリストは常に最新のトレンドを把握しておく必要があります。 豊富なツール群 セクションに データ分析 影響力のあるデータ ストーリーを伝える業界。 AI 関連のコンテンツについては、次のサイトをご覧ください。 ユナイトアイ.