平衡法:数据叙事与自动化
毫无疑问,商业智能工具和分析使数据报告变得更加容易。 最初,人们手动提取数据并发布分析。 然后是带注释的交互式故事板和上下文洞察力的时代。 如今,数据讲故事已成为首要任务,因为用于创建数据故事的技术在复杂性和自动化方面已日趋成熟。 随着叙事见解和报告的自动生成的出现,越来越需要在这种自动化水平和最终用户需求之间找到一种平衡的方法,以更好地为决策提供依据。 数据叙事的演变 我们知道,大多数人对故事的回应远比对事实的回应有力。 实际上,据斯坦福大学商学院的教授们称,研究表明,故事被记住的次数比事实本身多出22倍。 我们当中那些热爱数据的人会发现它非常引人注目,但是当我们尝试将这种热情传达给其他人时,如果没有上下文或故事,我们就有失去观众的风险。 有效使用和分析业务数据的目标没有改变。 找到困扰需要被告知或做出决定的人们的问题的答案:有什么风险,为什么? 我的团队表现如何? 我们如何在减少成本的同时增加收入? 交互式数据发现功能和动态可视化旨在满足寻求更好地控制他们的分析并更好地访问耗材内容的商人的需求。 所有用户,无论使用哪种技能,都有权提出和回答自己的问题,以限制对IT的依赖。 随着云的普及,这些员工现在无需大量投资即可快速上手。 高级用户还从自助服务中受益匪浅。 他们现在可以混合多个数据集以进行更可靠的分析。…