Data Storytelling: Gennemtænkt planlægnings- og skabelsesproces

Fortælling af data er en vigtig del af rapportudviklingsprocessen. Det ændrer den måde, hvorpå publikum ser rapporter og giver dem mulighed for at se på de data, der præsenteres på en klarere måde.

For virkelig at forstå vigtigheden af ​​at fortælle historier, er vi nødt til at tænke på det primære mål med at skabeog rapporter.

Indholdsfortegnelse

• Definition af datahistoriefortælling
• Forståelse af virksomheden
• Forstå de data, der skal bruges
• Forståelse af forretningskrav
• Konklusion

Definition af datahistoriefortælling

Når vi opretter rapporter, er vores primære mål at kommunikere information klart og effektivt.

Storytelling handler om transmission af information. Vores hjerner er kablet til at gemme information, når vi hører overbevisende historier. Historier har altid været den mest effektive måde at dele information med andre på.

Historier, der inkorporerer data, giver større effekt og er mere overbevisende end rapporter uden historie.

Det begrænser den kognitive belastning, sætter gang i publikums nysgerrighed og leverer et klart budskab, der får publikum til at fokusere på det væsentlige.

Effektiv datahistoriefortælling består i at fortælle en historie med data. Det er en måde at kommunikere med publikum gennem data, ikke bare ved at vise grafer, men også ved at tænke eftertænksomt over, hvordan du kan tage disse grafer og transformere information til en overbevisende historie.

Gennem brugen af ​​storytelling målretter vi tre hovedmål. Få publikums opmærksomhed , opbyg troværdighed , og flyt publikum til handling .

Problemet med storytelling er, at det tager tid at bearbejde, fordi det kræver kreativ tænkning. De fleste analytikere bruger et stort flertal af deres tid på at eksportere og udføre gentagne opgaver og mindre tid på at analysere for at overholde deadlines.

Gode ​​analytikere er heller ikke nødvendigvis gode historiefortællere eller designere. Men de færdigheder, der kræves for at fortælle en god historie, kan læres og forbedres gennem praksis. Vi skal alle tænke fra publikums perspektiv. Hvem ønsker at høre kedelig præsentation uden særligt fokus, ingen opfordring til handling eller konklusion? Ingen.

Det er derfor, hver gang vi opretter vores rapporter, vi er nødt til at stille de rigtige spørgsmål, så vi kan fortælle en engagerende historie.

Forståelse af virksomheden

Det første vigtige skridt i at fortælle en god datahistorie er at sætte dig ind i det tekniske miljø. Vi er nødt til at tjekke grænserne for, hvad vi kan eller ikke kan. Når vi gør dette, skal vi se på tre kritiske områder - virksomheden , de involverede data og forretningen .

Lad os starte med virksomheden. Et af de første spørgsmål, vi bør stille, er, hvilke specifikke platforme er i brug? Er det LuckyTemplates Pro? Har brugeren premium kapacitet? Vi skal tænke over, hvordan rapporten vil blive forbrugt af slutbrugeren.

Hvis du for eksempel bruger LuckyTemplates Premium, kan du ganske enkelt dele din rapport med 100 brugere uden problemer. Men hvis du bruger LuckyTemplates Pro, bør disse 100 brugere også bruge en pro-licens, før de kan se og interagere med din rapport.

Den person, du laver rapporten for, kan også have andre behov. Hvis de har brug for, at dataene skal opdateres et par gange hver dag, så kan det have nogle begrænsninger at bruge LuckyTemplates Pro ved at vide, at det kun tillader op til 8 opdateringer om dagen. Hvis du bruger LuckyTemplates Premium, får du op til 48 opdateringer dagligt.

Tænk også på de eksterne værktøjer.giver dig mulighed for at oprette forespørgsler uden besvær. Du kan overvåge hver forespørgsels ydeevne og justere dine formler efter behov. Hvis du bruger Tabular Editor , kan du bygge beregningsgrupper og skabe en analytisk oplevelse, som du ikke kunne skabe, hvis du udelukkende stoler på LuckyTemplates Desktops muligheder.

Brugen af ​​brugerdefinerede visuals er en anden overvejelse. Visualiseringsmenuen i LuckyTemplates Desktop viser dig, hvad du er i stand til, når du går ind i det visuelle bibliotek.

Dette brugerdefinerede visuelle bibliotek indeholder mange typer visuals, der ikke er native og kan være nyttige til at skabe mere effektive rapporter. Det er her, du kan finde, hvis du har brug for at oprette arbejdsgange og arbejde på andre former for use cases.

Du kan også få adgang til Charticulator , hvis du vil oprette dine egne brugerdefinerede billeder.

Sørg for, at du også tjekker eventuelle grafikstandarder, der skal følges. Er der et bestemt farvetema, der skal bruges? Hvilke ikoner og skrifttyper er nødvendige? Dette vil påvirke brandingen og det overordnede udseende af din rapport.

Forstå de data, der skal bruges

For at skabe en problemfri historie skal du først forstå, hvor dine data kommer fra. Hvor mange datakilder har du? Bruger du Excel, SQL eller andre datakilder? At vide, hvor dine data kommer fra, giver dig bedre kontrol over, hvordan dataene skal forbruges.

Datakvalitet er en anden ting at overveje. Er der behov for, at du bruger DirectQuery? Skal du bruge importtilstand?

At kende ins og outs af dine data giver dig mulighed for at forberede alt, hvad du har brug for, før du hopper ind i LuckyTemplates. Nogle aspekter af datasættene, for eksempel, skal muligvis justeres, før de importeres til LuckyTemplates. Importerer den forkerte type data tilpåvirker ikke kun den samlede præstation; det kan også resultere i forkerte analyser og resultater.

Kontrol af volumetri giver dig også en bedre idé om, hvordan du håndterer de angivne data. Hvis du for eksempel arbejder i Direct Query, betyder det, at du har at gøre med en enorm mængde data. Find ud af med det samme, om du vil arbejde med 100 millioner rækker data, for du skal foretage en masse justeringer af din tilgang.

Forståelse af forretningskrav

Det sidste sæt overvejelser handler om forretningskravene. Dette er kritisk, fordi dette dikterer, hvilken slags information slutbrugeren skal se, og hvordan de ønsker at se den.

Arbejder du med marketingdata? Økonomiske data? Data om menneskelige ressourcer?

Tjek også, hvor følsomme dataene er. Er der behov for anonymitet?

Det er også her, hvilken form for samarbejde, der kræves, skal overvejes. Arbejder du med dataingeniører, der vil kræve noget SQL-integration? Arbejder du med et datavidenskabsteam? At forstå den slags mennesker, du arbejder med, giver dig mulighed for at sætte grænser og forstå, hvad dit omfang skal være.

Det ville være nyttigt at forstå, om den forventede rapport skal være live, hvor dataene opdateres med få sekunders mellemrum, eller om det er okay at holde dataene stillestående.

Konklusion

Fortælling af data har virkelig en indflydelse, især hvis du ønsker at engagere dit publikum effektivt. Selvom dataprofessionelle og entusiaster som os måske bruger data på bestemte måder, så husk, at publikum måske ikke tænker på samme måde. Det er derfor, det er vigtigt at levere dataene på en måde, der vil vække deres interesse.

Bemærk, at datahistoriefortælling heller ikke kun handler om æstetik. Det handler om at finde balancen mellem analyse og kreativ præsentation. Målet er at levere den rigtige type data til den rigtige type mennesker på den rigtige måde.

Alt det bedste,