Vad är databerättande? Komponenter, fördelar och exempel

I dagens datadrivna värld blir databerättande allt viktigare för beslutsfattning och affärsutveckling. Dataanalytikerroller som marknadsanalytiker, finansiell analytiker och operationsanalytiker blir allt vanligare när företag inser vikten av datadrivna insikter.

Enligt U.S. BLS Occupational Outlook Handbook 2021-2031 upplever dessa jobbroller en betydande tillväxt:

Dessa analytiker använder olika databerättandetekniker för att genomföra effektiva analytiska operationer. Låt oss diskutera vad databerättande är, dess huvudkomponenter och fördelar, och om du är en analytiker, hur du kan bli bättre på databerättande.

Vad är databerättande?

Databerättande innebär att analysera data med hjälp av visuella och övertygande berättelser för att kommunicera datainsikter till intressenter. En databerättare förklarar “varför” i datan med hjälp av visualisering. Målet är att förklara dataattributen tydligt och ge en meningsfull kontext för vad datan representerar. Att presentera de underliggande insikterna i data och trender är nödvändigt för effektivt beslutsfattande.

Till exempel kan en finansiell analytiker visa en candlestick-graf till investerare för att demonstrera prisrörelsen för en aktie eller tillgång. En candlestick-graf visualiserar historiska aktiemönster med hjälp av fyra handelsindikatorer (“öppningspris”, “stängningspris”, “högsta pris” och “lägsta pris”) för att förutsäga den kommande marknadstrenden.

En candlestick-illustration som visar en ökande och minskande pris trend. Wikimedia Commons

För en bättre förståelse, se på bitcoin-pris-candlestick-grafen nedan. Grafen visualiserar bitcoin-priser för de första två månaderna av 2023. De gröna staplarna representerar en ökande pris trend, medan de röda staplarna visar en minskande bitcoin-pris trend.

Bitcoin candlestick-graf jan-feb 2023

En avgörande aspekt av databerättande är att databerättare måste förstå affärssammanhanget och intressenternas krav. Forskning visar att 60% av investeringen i dataanalys går till spillo eftersom insikterna som erhålls inte stämmer överens med beslutsfattande och affärsmål. Som ett resultat använder beslutsfattare endast 22% av de datainsikter de får.

3 huvudkomponenter av databerättande

Data, visuella element och berättelse är de tre huvudkomponenterna av databerättande. Låt oss undersöka dem närmare nedan.

1. Data: Databerättare samlar in och förbearbetar datan de behöver för att berätta en historia. De utför statistisk analys och visualiserar nyckeltrender och mönster för en grundlig dataanalys.
2. Berättelse: Att skapa en engagerande berättelse och ge sammanhang till de viktigaste resultaten från datan kallas berättelse. En bra berättelse inspirerar publiken att ta action.

Thomas. H. Davenport, en tankeledare inom affärsledning, säger:

“Berättelse är det sätt på vilket vi förenklar och ger mening åt en komplex värld. Den tillhandahåller sammanhang, insikt, tolkning – allt som gör data meningsfull och analytics mer relevant och intressant.”

3. Visuella element: En bild är värd mer än 1000 ord. Visualisering lägger till vikt åt berättelsen och skapar en effektiv datahistoria. Visuella element kan vara i form av grafer, bilder eller videor.

En dataanalytiker kan använda en databerättandeframväxt som karaktärer, miljö, konflikt och upplösning för att berätta en övertygande historia. Till exempel, inom e-handelsområdet kan karaktärerna vara kunder, miljön är ett företag som kämpar med kundbehållning, konflikten är en ökande avhoppningsfrekvens och upplösningen är den uppsättning steg som databerättaren föreslår för att minska avhoppningsfrekvensen.

Hur kan en dataanalytiker bli bättre på databerättande?

Förstå din publik

Att förstå publiken är nyckeln till övertygande databerättande. Om du pratar med företagsledare, vore det betydelsefullt att ge dem en högnivåanalys och handlingsbara insikter för affärsstrategi. Men när du pratar med teamet, måste du förklara metoderna som användes för att nå en slutsats i detalj.

Välj lämpliga visualiseringar

Datavisualisering lyfter fram olika aspekter av data, såsom;

• Jämförelse (stapeldiagram, linjediagram)
• Relation (spridningsdiagram, bubbelgraf)
• Fördelning (histogram, spridningsdiagram)
• Sammansättning (vattenfallsdiagram, staplat areadiagram)

Förstå vad du försöker uppnå med data och hur många variabler du måste överväga. Välj den bästa visualiseringen för att förmedla din idé.

Undvik röra

Rensa visualiseringen genom att aggregera eller ta bort information som inte är nödvändig. Till exempel, i diagrammen nedan, WGM, WIM, WCM och WFM är de ledande kvinnliga titlarna i schack; den återstående datan kan aggregeras som “övriga”.

Onödiga FIDE-titellabeler på x-axeln

En lättläst aggregatstapeldiagram

Använd livfulla färger

Använd färgpaletter som är tillgängliga för alla, inklusive de som är synskadade eller färgblinda. Håll kontrast i färger och undvik att använda samma färger bredvid varandra. Till exempel, i stapeldiagrammen nedan, färgkombinationen i det första diagrammet kan vara svårt att urskilja jämfört med det andra diagrammet.

Svårt att tolka diagrammet på grund av färgkombination

Lätt att tolka diagrammet på grund av färgkombination

Vilka är fördelarna med databerättande för organisationer?

Förbättrar datalitteracitet bland anställda

Databerättande kan förbättra datalitteraciteten bland anställda i organisationen. Enligt en undersökning av Accenture och Qlik känner endast 21% av anställda sig säkra på att läsa, analysera och diskutera data. Därför uppmuntrar övertygande databerättande dem att utforska och diskutera data inom organisationen.

Skapar engagerande och värdefulla upplevelser för alla intressenter

Att förstå och fånga publikens uppmärksamhet är avgörande för effektiv kommunikation. Den mänskliga hjärnan bearbetar visuella data 60 000 gånger snabbare än text, och människor minns berättelser 22 gånger mer än fakta. Därför kan databerättande med övertygande berättelser och visualiseringar vara mycket engagerande och värdefullt för dina produktanvändare eller aktieägare.

Påverkar beslutsfattande

Övertygande databerättande ger en ny perspektiv eller avslöjar dolda aspekter. Det kommunicerar vad som behöver göras. Det tillåter intressenter att fatta informerade beslut och vidta åtgärder med avseende på sin affärsstrategi.

Databerättande – Framtiden för dataanalytiker

Databerättande är konsten och vetenskapen att kommunicera insikter om data. När data fortsätter att öka exponentiellt och blir allt mer komplex, blir datadriven berättelse en avgörande färdighet.

I en organisation utförs rollen som databerättare av dataanalytiker eller dataingenjörer. Verktyg som Tableau och PowerBI möjliggör för dataanalytiker att skapa övertygande visualiseringar och instrumentpaneler utan stora ansträngningar. Faktum är att Gartner uppskattar att de flesta datahistorier kommer att genereras automatiskt år 2025.

Dataanalytiker bör hålla sig uppdaterade om de senaste trenderna och verktygen inom dataanalys för att berätta effektiva datahistorier. För mer AI-relaterat innehåll, besök unite.ai.