什么是数据故事化？
数据故事化是将数据分析转化为可以理解的故事情节的过程，以期获得更广泛的受众，进而影响企务用户和其他利益相关者的决策。数据故事化用外行的话呈现了数据分析结果。它可以围绕潜在冲突或新的商业理念展开讨论。它可以向利益相关者说明数据趋势，并直观展示几种克服挑战的选择。将叙事、数据和视觉资料三者结合就形成了数据故事化，可影响受众并增进对已发现洞见的了解。
叙事简化了从数据获得的复杂洞见，可通过大多数人可以理解的方式合理有效地传达信息。尽管许多分析师理解数据故事化的概念，但是有太多的分析师未能就其分析够提供可信的叙述。如果洞见未经传达，也未付诸业务实践，那基本上就毫无价值。
善于将数据故事化的人会围绕组织内非数据专家参与的过程和结果精心构思故事。人们喜欢故事，因为故事中有情感，比简单的逻辑更具吸引力。因此，将数据和分析转化为每个人都能理解的故事有助于组织更易获得洞见并付诸实践。对于数据科学家或业务分析师来说，会讲故事是当前不可或缺的一项技能。特别是随着大数据分析变得越来越受欢迎，有些人虽然与数据没有交互，却也需要熟悉数据并了解其对公司的意义，就需要将洞见传达给这些人。
为什么数据故事化很重要？
对于不熟悉所分享详细信息的受众而言，故事可以使信息更加印象深刻、更有说服力和更具吸引力。虽然图表和图形可以展示信息并显示正在发生的情况，但只有围绕这些信息的精彩故事才能告诉受众这些趋势出现的原因及其对组织的重要性。故事蕴含着人类思维的巨大力量，因此是分享信息的绝佳工具。故事会获得关注并令人难忘。
虽然要围绕数据和洞见构思清晰的故事可能需要更大的努力，但可以通过更快的决策来节省时间和金钱。数据故事化阐述想法更具说服力，不但减少不确定性，还让决策更果断。它还为讨论提供了明确的计划，以防在无关紧要的细节上浪费时间。从多方面看，数据故事化是组织内部共享信息的最有效形式。
如果不采用数据故事化，重要信息可能会丢失或导致误解。对于在分析和数据科学方面投入极大的公司来说，随着时间的推移，损失宝贵洞见就可能会付出极大的代价。但是，对于当今的组织来说，这是一个非常常见的问题：尽力通过数据得来的洞见传达给企业，以便更加快速明智地付诸实施的。尽管当前数据生成速度持续增长，但这些经常收集的数据从未充分利用。数据故事化使组织能够发现更有价值的洞见并更有效地进行传达。
数据故事化的好处
成功实现数据故事化可以轻易促成公司转型。数据故事化带来打破业务团队和数据专家间壁垒的巨大机遇，可共享更多信息并带来更出色的业务成效。采用数据故事化的公司可以利用以下好处来获得竞争优势：
- 宝贵洞见：洞见可以说是公司最宝贵的资产。由于沟通问题而损失这一价值是不可接受的。数据驱动型公司需要数据故事化的文化，以便更快将洞见付诸行动。借助有说服力的数据故事，分析师和数据科学家可以向企业说明现状以及发展的前进方向。
- 集中讨论：与其花费一小时扯淡，不如以集中讨论的方式展现数据，并最终制定出要采取的关键行动。数据故事化有助于实现这一点，方式就是以信息和专门说明数据及其中所发现洞见的叙事为主，明确指出其重要的原因所在。
- 加强协作：以受众理解的方式，数据专家可以更有效地与整个组织中的其他团队和利益相关者进行沟通和协作。这种加强的协作可以实现更为重大的创新并在共同解决问题时带来更出色的合作。
- 更快、更好的决策：故事不仅可以消除混乱，使团队在决定不同的替代方案时更具决定性，还会帮助团队以数据引导思维的方式采取更明智的行动。企业不能消除直觉，而是可以更好地理解数据展示的内容，并依据数据做出更明智的决策。
如何开始利用数据故事化
虽然数据故事化可能是强大的工具，但与任何其他业务工具一样，也需要一些指导和实践才能成功实施。继续阅读以获取有关如何开始用数据说事的有用指导。
将指标转换为概念：要利用数据故事化，您需要将指标和定量数据转换为可行的概念或洞见。要做到这一点，可以将指标视为关键绩效指标 (KPI) ，并将在叙述 KPI 对推动企业成功和实现某些既定目标至关重要的原因时将其纳入。这可以为您的数据注入新的活力，并为基本指标的讨论增加砝码。
传达有说服力的情节：每个有趣的故事都需要一个易于理解并吸引所需受众的情节。通过引入不同的视觉资料并勾勒一个完全有关数据的故事，您可以在讨论中添加逻辑并强调重点。
阐述简单的观点：数据故事化有助于简化要讲述的故事，并专注于希望就数据展开的对话。只要有战略且直截了当，就可以让受众更容易理解并最终获得重要信息。
数据故事化注意事项
可行：构思具有影响力的故事，提供重要信息
不可行：陈述一个事实并期望采取行动
可行：在逻辑中添加情感
不可行：在情感信息中丢掉逻辑
可行：引导观众抓住要点
不可行：因无关紧要的跑题分散注意力
可行：始终用数据传递消息
不可行：在故事中作出与数据无关的跳跃性陈述
可行：尝试以不同的角度看待数据
不可行：假设只能以一种方式查看待数据