Freitag , September 11 2020

Datengesteuertes Storytelling öffnet Analysen für alle

Datengesteuertes Storytelling hat das Potenzial, die Analytik zu revolutionieren.

Eine der großen Herausforderungen der Analytik bestand darin, sie nicht nur den geschulten Experten innerhalb eines Unternehmens zugänglich zu machen, den Datenanalysten, die verstehen, wie Daten zu interpretieren sind, und Verwenden Sie es, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Und genau wie Visualisierungen vor etwa einem Jahrzehnt dazu beigetragen haben, Daten besser verdaulich zu machen, und Augmented Intelligence die Navigation von Analyseplattformen für ungeübte Benutzer erleichtert, kann datengesteuertes Storytelling Business Intelligence in die Hände von geben Ein breiteres Publikum.

Im Gegensatz zu Datenvisualisierungen und KI können Technologien, die die Reichweite von Analysen nur geringfügig erweitern, datengesteuertes Storytelling in Unternehmen einen größeren Einfluss haben.

Data Storytelling ist einfach eine automatisch generierte Erklärung von Daten. Es ist die Geschichte der zu analysierenden Daten, diese Interpretation, die gefährlich sein kann, wenn sie jemandem ohne Erfahrung in der Datenanalyse überlassen wird. Es ist diese Geschichte, die in eine narrative Form gebracht wird und nicht nur eine direkte Analyse der Daten.

"Data Storytelling ist das, was Sie sagen, wenn Sie tatsächlich versuchen, zu verstehen, was in den Daten passiert, und daraus eine Entscheidung zu treffen", sagte er Nate Nichols, Chefwissenschaftler bei Narrative Science, einem Software-Anbieter für Data Storytelling.

Zum Beispiel fuhr Nichols fort, wenn jemand nach Hause kommt und ein verschüttetes Glas Wasser auf der Küchentheke und den nassen Fußabdruck einer Katze sieht, die von der Wasser, sie haben einen Datensatz.

"Das bekommen Sie aus einer Tabelle oder einem Dashboard", sagte Nichols. "Aber du triffst keine Entscheidung daraus. Du entwickelst eine Interpretation dessen, was passiert ist, du erzählst eine Geschichte – die Katze kam herein, versuchte zu trinken, warf das Wasser um und rannte raus. Es ist die Geschichte, die hilft Sie treffen die Entscheidung, wie Sie die Katze in Zukunft fernhalten möchten. "

In geschäftlicher Hinsicht kann datengesteuertes Storytelling beispielsweise die Erklärung von Verkaufszahlen in einem Bericht oder Dashboard sein.

Anstatt Präsentieren Sie einfach die Zahlen und überlassen Sie die Interpretation dem Benutzer. Data Storytelling-Plattformen teilen sie auf und schreiben schriftlich, dass der Gesamtumsatz in einer bestimmten Woche 15 Millionen US-Dollar betrug, was einem Anstieg von 10% gegenüber der Vorwoche und einem Anstieg von 20% entspricht der wöchentliche Durchschnitt. Inzwischen enthalten die Verkaufszahlen 100 Deals mit einem bestimmten Mitarbeiter, der mit acht führend ist, und der Gesamtanstieg kann auf saisonale Faktoren zurückgeführt werden.

Eine Narrative Science-Datenstory über die Verkaufszahlen hebt die relevantesten Zahlen in Fettdruck hervor ein einfaches Balkendiagramm und platziert eine Blockgrafik unter einer fetten Überschrift über der Erzählung. Eine herkömmliche Tabelle würde es dem Benutzer überlassen, dieselben Informationen in Zahlenreihen zu interpretieren.

 Die Verkaufsinformationen einer Organisation werden in einer Beispieldatenstory von Narrative Science beschrieben.
Eine Beispieldatenstory von Narrative Science beschreibt eine Verkaufsbuchungen der Organisation.

Und während datengesteuertes Geschichtenerzählen das Potenzial hat, analytische Analysen für die Massen zu öffnen, ist dies nicht nur für diejenigen von Vorteil, die nicht in der Sprache der Daten geschult sind. Selbst diejenigen mit datenwissenschaftlichem Hintergrund können Schwierigkeiten haben, die Bedeutung von Daten zu finden, die zu Maßnahmen führen können.

"Als ausgebildeter Analyst waren Daten immer ein Mittel zum Zweck", sagte Lyndsee Manna, Senior Vice President of Business Entwicklung bei Arria NLG, einem Anbieter zur Erzeugung natürlicher Sprachen. "Aber ich als Mensch musste ringen, um etwas zu extrahieren, das bedeutungsvoll war und mit einem anderen Menschen kommunizieren konnte. Die Verlagerung zum Daten-Storytelling besteht darin, dass ich nicht mehr mit den Daten ringen muss. Die Daten werden es mir sagen." Es ist Wissensautomatisierung. "

Die Psychologie

Menschen verstehen Geschichten.

Von den frühesten Höhlenbewohnern, die bis heute Geschichten mit Bildern erzählen, haben Menschen Geschichten verwendet, um Informationen zu vermitteln und ihnen Kontext zu geben. In Analytics fehlte jedoch weitgehend dieser Aspekt des Geschichtenerzählens, und es fehlte die Kraft, die eine Geschichte haben kann. Selbst Datenvisualisierungen erzählen keine Geschichten. Sie präsentieren Daten in einem leicht verständlichen Format – Diagramme, Grafiken – und auf kunstvolle Weise, aber sie geben den Daten normalerweise keine Bedeutung in einem reichhaltigeren Kontext.

Wir haben endlich eine Technologie, die tatsächlich wirklich erreichbar ist jeder in irgendeiner Weise.
Donald Farmer Principal, TreeHive Strategy

Und das lässt unzählige Geschäftsbenutzer aus dem Analyseprozess heraus.

Data Storytelling ändert dies.

"Es gibt Informationskontext, es gibt ihm einen Zweck und macht ihn einprägsamer und verständlicher", sagte Donald Farmer. Principal bei TreeHive Strategy. "Aus diesem Grund ist es psychologisch sehr grundlegend. Das Geschichtenerzählen ist wesentlich. In gewissem Sinne ist das Geschichtenerzählen von Daten nichts Neues, denn wenn wir Daten austauschen, tun wir dies mit impliziten Geschichten. Aber das Geschichtenerzählen als Praxis taucht auf."

Ähnlich, Sharon Daniels, CEO von Arria NLG, sagte, dass datengesteuertes Geschichtenerzählen die Analytik revolutionieren könnte, weil Menschen auf Erzählungen reagieren.

"Wenn Sie verfolgen, wie wir uns als Menschen entwickelt haben, haben wir in Höhlen mit Zeichnungen begonnen und dann mit Bildern kommuniziert Die Sprache ist entstanden und hat unsere Welt geöffnet, und die Technologiewelt spiegelt dies wider ", sagte sie. "Es ist sehr interessant, die Parallelen zum Geschichtenerzählen zu sehen. Die Sprachkomponente und das Geschichtenerzählen sind universell."

In der Zwischenzeit aufgrund der Art und Weise, wie Menschen das Geschichtenerzählen verwenden, um Informationen einen Sinn zu geben – und aufgrund der Technologie, die derzeit von entwickelt wird Anbieter von Data Storytelling, die automatisch eine Story generieren, die Daten begleitet – jeder in einem Unternehmen kann Daten verwenden, um Entscheidungen zu treffen.

Laut Dave Menninger, Forschungsdirektor für Daten- und Analyseforschung bei Ventana Research, nur zwischen 20% und 40% der Mitarbeiter in den meisten Organisationen verwenden Analytics in ihrer Arbeit.

"Datengesteuertes Storytelling kann die Reichweite von Analytics erweitern. Das Versprechen des Storytelling besteht darin, dass wir auf dieser Ebene festgefahren sind – wählen Sie eine Zahl aus – Wir haben die Möglichkeit, mit Data Storytelling nahezu 100% zu erreichen ", sagte Menninger.

Im informellen Sinne durchdringt datengesteuertes Storytelling bereits das gesamte e Organisationen. Wenn ein CEO beispielsweise über Gewinne spricht, beginnt er mit harten Zahlen und kontextualisiert diese Zahlen dann mit einer Geschichte. Neue Technologien können jedoch die Reichweite der Analytik strukturierter erweitern.

"Was jetzt passiert, sind diese spezifischen Technologien, die zur Unterstützung des Data Storytelling entwickelt werden, und sie werden [eventually] 100% erreichen." die Organisation ", sagte Farmer. "Deshalb ist es in technologischer Hinsicht aufregend. Wir haben endlich eine Technologie, die wirklich jeden auf irgendeine Weise erreichen kann."

Die Technologie

Analytics-Plattformen konzentrieren sich weitgehend auf jeden Aspekt des Analyseprozesses, der dazu führt Deutung. Es geht darum, die Daten für die Analyse vorzubereiten und nicht für die Analyse selbst.

Anbieter wie Alteryx und Teradata sind auf Datenverwaltung, Laden der Daten und Strukturieren spezialisiert. Andere wie Tableau und Qlik sind Spezialisten auf der Business-Intelligence-Ebene, der Präsentation der zu analysierenden Daten. Und noch andere, einschließlich der Software-Giganten IBM und Oracle, ermöglichen jeden Aspekt des Analyseprozesses.

Nun ist eine Reihe von Anbietern aufgetaucht, die sich auf datengesteuertes Storytelling spezialisiert haben und die Daten, die die gesamte Pipeline durchlaufen haben, aufnehmen und weitergeben Bedeutung.

Narrative Science, obwohl erst vor 10 Jahren gegründet, ist einer der Veteranen. Arria NLG, das zusätzlich zu seinen Funktionen zum Erstellen von Datengeschichten eine Reihe von Tools zur Generierung natürlicher Sprachen bietet, gibt es bereits seit einiger Zeit. Es wurde 2009 gegründet und jetzt tauchen Startups wie das in Paris ansässige Unternehmen Toucan Toco auf, um Daten zu erzählen Momentum.

Mittlerweile bieten auch langjährige BI-Anbieter Tools zum Erzählen von Datengeschichten an. Tableau führte Explain Data 2019 ein und Yellowfin entwickelte 2018 Yellowfin Stories.

"Jeder möchte, dass jeder datengesteuerte Entscheidungen treffen kann und keinen analytischen Hintergrund oder eigene Analysten haben muss", sagte Nichols. "Aber für Leute, die keine Analysten sind und nur versuchen, die Geschichte zu verstehen und sie als Entscheidungshilfe zu verwenden, ist diese letzte Meile die Hürde."

Laut Nichols sind die Datengeschichten von Narrative Science im Allgemeinen kurz und auf den Punkt gebracht, oft nur ein oder zwei Absätze, obwohl sie möglicherweise länger sind.

Die Geschichten von Arria NLG können ähnlich unterschiedlich lang sein, abhängig von den Wünschen des Benutzers.

"Ob Sie etwas wissen Daten und Excel bei BI oder ob Sie dies nicht tun, Daten können sich sehr überwältigend anfühlen ", sagte Manna. "Das Größte, was [data storytelling] der Menschheit gibt, ist, das Gefühl der Überforderung zu heben und ihnen etwas zu geben – in der Sprache – das sie schnell verstehen können. Das Geschenk ist, etwas zu verstehen, das entweder sehr lange gedauert hätte oder nie verstehen. "

Eine Sache, bei der es sich bei Datengeschichten jedoch nicht um Push-Benachrichtigungen handelt.

Datengeschichten sind im Allgemeinen die letzte Phase des Analyseprozesses und nicht durchgehend eingebettet. Wenn BI-Anbieter ihre eigenen datengesteuerten Storytelling-Tools anbieten, bieten sie im Allgemeinen die Möglichkeit, Storys an Punkten entlang der Datenpipeline einzubetten. Dies kann laut Farmer jedoch schwierig sein. Wenn die Tools zu früh im Prozess eingeführt werden, können sie das Ergebnis beeinflussen, anstatt es zu interpretieren.

"Sie müssen beim Daten-Storytelling sehr vorsichtig sein", sagte Farmer. "Für mich muss sich Data Storytelling auf ein einziges Thema konzentrieren."

Außerdem sei es wichtig zu verstehen, dass Data Storytelling die Analyse nicht vollständig ersetzt. Die von Data Storytelling-Plattformen produzierten Storys sind linear und die reale Welt ist viel mäanderförmiger.

Die Zukunft

Im Gegensatz zu den meisten neuen Technologien, die in rudimentären Formen beginnen und sich über lange Zeiträume entwickeln, liefern Data Storytelling-Plattformen bereits über das Versprechen, Erzählungen bereitzustellen, die Daten kontextualisieren und den Entscheidungsprozess unterstützen.

Sie haben jedoch das Potenzial, mehr zu tun.

Datengesteuerte Storytelling-Plattformen kennen ihre Benutzer noch nicht. Sie können Daten analysieren und darauf basierend eine Erzählung erstellen, verfügen jedoch noch nicht über die Fähigkeiten zum maschinellen Lernen, die zu personalisierten Erzählungen führen.

"Es sollte sich wirklich um eine personalisierte Erklärung der Analyse und personalisierte Anweisungen handeln basierend auf den Beobachtungen ", sagte Menninger. "Viele Anbieter sind im Begriff zu erklären, und diese Erklärungen sind möglicherweise etwas personalisiert für die Region oder das Produkt, für das Sie verantwortlich sind, aber nur wenige Anbieter haben den Punkt erreicht, an dem sie Anweisungen anbieten."

Er fügte hinzu Beim maschinellen Lernen erkennen die Tools schließlich, dass eine Person möglicherweise einen bestimmten monatlichen Bericht oder ein bestimmtes Dashboard betrachtet und anschließend jedes Mal dasselbe tut. Personen mit ähnlichen Rollen innerhalb der Organisation können jedoch nach dem Betrachten desselben Berichts oder Dashboards etwas anderes tun. Daher empfiehlt die Software, dass die erste Person nach dem Betrachten der Daten möglicherweise etwas anderes tun sollte.

Daniels ebenfalls , sagte Personalisierung ist ein wichtiger Teil der Zukunft des datengesteuerten Geschichtenerzählens.

"Ich würde sagen, das ultimative Datengeschichtenerzählen wäre eine hyperpersonalisierte, prädiktive Analyse, die mir nicht nur sagt, was passiert ist und welche Trends, sondern mir auch sagt, was ich tun soll." Achten Sie darauf und was in Zukunft passieren könnte ", sagte sie. "Es bringt mehr prädiktive Analysen in das Data Storytelling, und davon sind wir nicht weit entfernt."

Über die Personalisierung hinaus werden sich Data Storytelling-Plattformen laut Nichols wahrscheinlich proaktiver entwickeln.

Nun, die Plattformen Benutzer müssen ihre Berichte und Dashboards öffnen und die Erzählung anfordern.

"Ein Teil des Daten-Storytelling besteht darin, zu verstehen, wann eine Geschichte erzählt werden muss", sagte Nichols. "Und wenn ich an eine perfekte Vision für das Geschichtenerzählen von Daten denke, ist das System proaktiv. Es sagt Ihnen, wann es eine Geschichte gibt, die Sie hören müssen."

Und das Gleiche gilt umgekehrt, fügte er hinzu, wenn es nichts Neues gibt Beachten Sie, und es gibt keinen Grund, eine neue Story zu erstellen.

Unabhängig von der Zukunft geht es bei datengesteuerten Storytelling-Tools jedoch immer darum, die Reichweite von Analysen auf ein breiteres Publikum und zum ersten Mal auf potenziell alle zu erweitern

"Ich glaube, es wird die Welt komplett verändern", sagte Manna.

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