Veri Anlatımı Nedir? Bileşenler, Yararları ve Örnekleri

Veri odaklı bir dünyada, veri anlatımı, karar verme ve iş büyümesi için giderek daha önemli hale geliyor. Pazar araştırma analisti, finansal analist ve operasyonel araştırma analisti gibi veri analizi rolleri, şirketlerin veri odaklı içgörülerin önemini anlamasıyla birlikte yaygınlaşıyor.

Amerikan İstihdam İstatistikleri Bürosu’nun 2021-2031 İstihdam Görünümü el kitabına göre, bu iş rolleri önemli bir büyüme yaşamaktadır:

Bu analistler, etkili analitik operasyonlar gerçekleştirmek için çeşitli veri anlatımı teknikleri kullanır. Veri anlatımı nedir, ana bileşenleri ve yararları nelerdir ve bir analist olarak nasıl daha iyi bir veri anlatıcısı olabiliriz, bunları tartışalım.

Veri Anlatımı Nedir?

Veri anlatımı, verileri görsel ve ikna edici anlatılar kullanarak karar vericilere iletmeyi içerir. Bir veri anlatıcısı, verileri nedenini açıklar ve verileri anlamak için bir bağlam sağlar. Etkili karar verme için veri özelliklerini açıkça açıklamak ve veri trendlerini sunmak önemlidir.

Örneğin, bir finansal analist, yatırımcılara bir hisseyi veya varlığı göstermek için mum çubuğu grafiğini kullanabilir. Mum çubuğu grafiği, dört ticaret göstergesi (“açılış fiyatı”, “kapanış fiyatı”, “yüksek fiyat” ve “düşük fiyat”) kullanarak histórik hisse modellerini görselleştirir ve gelecek piyasa trendini öngörür.

Artan ve azalan fiyat trendini gösteren bir mum çubuğu illüstrasyonu. Wikimedia Commons

İyi bir anlayış için, aşağıdaki bitcoin fiyatı mum çubuğu grafiğine bakın. Grafik, 2023’ün ilk iki ayında bitcoin fiyatlarını görselleştirir. Yeşil çubuklar artan fiyat trendini, kırmızı çubuklar ise azalan bitcoin fiyat trendini gösterir.

Ocak-Şubat 2023 bitcoin mum çubuğu grafiği

Veri anlatımının önemli bir yönü, veri anlatıcılarının iş bağlamını ve paydaş gereksinimlerini anlamaları gerektiğidir. Araştırmalar, veri analizi için yapılan yatırımların %60’ının boşa gittiğini çünkü elde edilen içgörülerin karar verme ve iş hedefleriyle uyumlu olmadığını gösteriyor. Sonuç olarak, karar vericiler aldıkları veri içgörülerinin yalnızca %22’sini kullanıyor.

Veri Anlatımının 3 Ana Bileşeni

Veri, görseller ve anlatı, veri anlatımının üç ana bileşenidir. Bunları daha ayrıntılı olarak inceleyelim.

1. Veri: Veri anlatıcıları, hikayelerini anlatmak için gerekli verileri toplar ve ön işlemlerini gerçekleştirir. İstatistiksel analiz yapar ve ana trendleri ve modelleri görselleştirir.
2. Anlatı: Ana bulgulara bağlam sağlamak ve ilginç bir hikaye oluşturmak, anlatı olarak adlandırılır. İyi bir anlatı, izleyiciyi harekete geçirmeye teşvik eder.

Thomas. H. Davenport, iş yönetiminde bir düşünce lideri, şöyle diyor:

“Anlatı, karmaşık bir dünyayı basitleştirmek ve anlamak için kullandığımız yoldur. Bağlam, içgörü, yorum sağlar – tüm bunlar veriyi anlamlı ve analitiği daha ilgili ve ilginç hale getirir.”

3. Görseller: Bir resim bin kelimeye bedeldir. Görselleştirme, anlatıya ağırlık ekler ve etkili bir veri hikayesi oluşturur. Görseller, grafikler, resimler veya videolar olabilir.

Bir veri analisti, karakterler, ayar, çatışma ve çözüm gibi bir veri anlatımı çerçevesini kullanarak etkileyici bir hikaye anlatabilir. Örneğin, e-ticaret alanında, karakterler müşteriler olabilir, ayar bir şirket olabilir, çatışma müşteri kaybı olabilir ve çözüm, veri anlatıcısının müşteri kaybını azaltmak için önerdiği adımlar olabilir.

Veri Anlatımında İyi Olmak için Bir Veri Analistinin Neler Yapması Gerekir?

Hedef Kitlenizi Anlayın

Hedef kitlenizi anlamak, etkileyici veri anlatımının anahtarıdır. İş yöneticilerine hitap ediyorsanız, onlara yüksek düzeyde analiz ve iş stratejisi için eyleme geçirilebilir içgörüler sunmanız önemlidir. Ancak ekibe hitap ediyorsanız, sonuçlara varmak için kullandığınız yöntemleri ayrıntılı olarak açıklamanız gerekir.

Uygun Görselleştirmeleri Seçin

Veri görselleştirme, verilerin farklı yönlerini vurgular, Örneğin;

• Karşılaştırma (Çubuk grafiği, çizgi grafiği)
• İlişki (Dağılım grafiği, balon grafiği)
• Dağılım (Histogram, dağılım grafiği)
• Bileşim (Şelale grafiği, yığılmış alan grafiği)

Ne yapmaya çalıştığınızı ve kaç değişkeni dikkate almanız gerektiğini anlayın. Fikrinizi iletmek için en iyi görselleştirmeyi seçin.

Çoklu Verileri Engelleyin

Görselleştirmeyi, gereksiz bilgileri birleştirmek veya kaldırmak yoluyla basitleştirin. Örneğin, aşağıdaki grafiklerde, WGM, WIM, WCM ve WFM, satrançta kadın unvanlarının liderleridir; kalan veri “diğerleri” olarak birleştirilebilir.

X-ekseninde gereksiz FIDE unvanı etiketleri

Kolay okunabilen birleştirilmiş bir çubuk grafiği

Canlı Renkleri Kullanın

Görselleştirmelerde, herkesin erişebileceği, özellikle görsel olarak engelli veya renk körlüğü olan kişilerin erişebileceği renk paletlerini kullanın. Renkler arasında kontrast sağlayın ve aynı renkleri yan yana kullanmayın. Örneğin, aşağıdaki çubuk grafiklerde, ilk grafikteki renk kombinasyonu, ikinci grafikteki renk kombinasyonundan daha zor ayırt edilebilir.

Renk kombinasyonu nedeniyle grafiği yorumlamak zor

Renk kombinasyonu nedeniyle grafiği yorumlamak kolay

Kuruluşlar için Veri Anlatımının Yararları Nelerdir?

Çalışanların Veri Okuryazarlığını Artırır

Veri anlatımı, çalışanların veri okuryazarlığını artırabilir. Accenture ve Qlik tarafından yapılan bir araştırmaya göre, yalnızca %21’lik bir çalışan grubu verilerini okumak, analiz etmek ve tartışmak konusunda kendilerini güvende hissediyor. Bu nedenle, etkileyici veri anlatımı, çalışanları verilerini keşfetmeye ve tartışmaya teşvik edebilir.

Tüm Paydaşlar için Etkileyici ve Değerli Deneyimler Oluşturur

İzleyiciyi anlamak ve dikkatini çekmek, etkili iletişimin anahtarıdır. İnsan beyni metinden 60.000 kat daha hızlı görselleri işler ve insanlar hikayeleri %22 oranında daha iyi hatırlarlar. Bu nedenle, ürün kullanıcılarına veya hissedarlara veri hikayelerini etkileyici anlatılar ve görselleştirmelerle anlatmak, çok etkileyici ve değerli olabilir.

Karar Verme Sürecini Etkiler

Etkileyici veri anlatımı, yeni bir bakış açısı veya gizli yönleri ortaya çıkarır. Ne yapılması gerektiğini iletmektedir. Paydaşların iş stratejileri hakkında bilinçli kararlar almasına ve eyleme geçmesine olanak tanır.

Veri Anlatımı – Veri Analistleri için Gelecek

Veri anlatımı, veri hakkında içgörüler iletmek için sanat ve bilimdir. Veriler üssel olarak artmaya devam ettikçe ve daha da karmaşık hale geldikçe, veri odaklı hikaye anlatımı, bir veri analistinin sahip olması gereken temel bir beceri haline geliyor.

Bir organizasyonda, veri anlatıcılarının rolü, veri analistleri veya veri mühendisleri tarafından gerçekleştirilir. Tableau ve PowerBI gibi araçlar, veri analistlerinin çok fazla çaba harcamadan etkileyici görselleştirmeler ve paneller oluşturmasına olanak tanır. Aslında, Gartner, 2025 yılına kadar most veri hikayelerinin otomatik olarak oluşturulacağını tahmin ediyor.

Veri analistleri, etkili veri hikayeleri anlatmak için veri analizi endüstrisindeki son trendleri ve araçları takip etmelidir. Daha fazla AI ile ilgili içerik için, unite.ai‘yi ziyaret edin.