データは自ら語らない: データストーリーテリングが重要な理由
「データ自らに語らせる」という言葉はよく知られていますが、これには難しい真実があります。それは、データがそれ自体で意味を伝えることは滅多にないということです。ほとんどの人々にとって、数字の背後にあるコンテキスト、つまりストーリーこそが、人々の理解を助け、アクションを起こすきっかけになります。
ほとんどすべてのデータは過去の出来事、つまり以前に何が起きたのかを記録したものです。人々は、それが傾向を明らかにし、次に進むべき方向を知らせ、未来を改善するために必要な行動の指針となることを期待して、歴史的な真実を見つけるためにデータを調査し、分析をしなくてはいけません。
ダッシュボードやレポート、グラフに表示されているデータをそのまま読み取ることのできる社内のアナリストにとっては、この従来のアナリティクスプロセスで十分な場合があります。しかし、誰もが表示されたデータを使用したり、理解したり、そこから価値を引き出したりできるわけではありません。
誰もが何が起きているのかを理解し、理想的な状態に向かってアクションを起こせるようにするには、適切なスキルと適切なアナリティクスツールを使用して、データをうまく伝えるだけではなく、それが記憶に残るようにしなくてはいけません。
このニーズこそが、現在データストーリーテリングが重要な理由であり、特にデータを使用してストーリーを伝えることが、2025年までにアナリティクスを使用する最も広範な方法になると言われている理由でもあります。
データストーリーテリングが重要なアナリティクスの手法である7つの理由
本ブログでは、現在のユーザーの意思決定をサポートするうえで、データストーリーテリングが他の最新のアナリティクスイニシアチブと同じくらい重要である多くの理由に焦点を当てて紹介します。
#1 - ストーリーテリングは「何」から「なぜ」を最も加速させる
第一に、専門家ではない人々の意思決定において、データをより有用なものにするためには、明確で説得力のある発言力を与えなくてはいけません。問題や機会 (何) は、この時点ではダッシュボード上の数字に過ぎず、興味深いかもしれませんが、次に何をすべきかは誰にとっても明確ではありません。
データをナラティブと組み合わせることは、組織が結果の背後にある「なぜ」を説明し、インサイトがどのように発見され、結論がどのように導き出されたのかという説得力のあるストーリーを伝えるための優れた方法です。これにより、誰もが繋がり、なぜそれが重要なのかを理解することができます。
- なぜこのデータポイント、パターン、傾向などは、あなたの主張を証明するのか？
- なぜこのデータは次に取るべき意思決定を伝えるのか？
- なぜそれを考慮しなくてはいけないのか？
これらの複雑な質問は、ダッシュボードやグラフだけでは伝えることができません。答えには、人々が理解するためのニュアンスや解釈、時には議論が必要になります。
ストーリーテリングは人間の基礎的なスキルであり、情報を明確に表現するための実証済みの方法であるため、これを分析プロセスの一部として導入することで、データを文章や視覚的なコミュニケーションとうまく融合させ、インサイトに関するより直接的な答えを提供することができます。
これがYellowfinが、Yellowfin BI スイート専用のデータストーリーテリング製品としてYellowfin ストーリーおよびプレゼントを提供している理由です。これらを使用することで、すべてのユーザーが、日常的なアナリティクスエクスペリエンスの一部として、発見したものを長編形式またはプレゼンテーションに適した形式で説明し、使用することができます。
#2 - ナラティブとデータは変化のための甘美な語り部である
人々が「なぜ」(コンテキストや結果) をより深く理解したら、次のステップとして、彼らの次の意思決定やその決定方法を変えたり、影響を与えたり、刺激を与えたりします。
データから得られた発見を共有するポイントは、問題や機会の特定から解決や行動へと移行することです。しかし、聞き手が異なれば、必要な証拠のレベルも異なり、説得をしない限り行動に移させることができないかもしれません。データをストーリーテリングと組み合わせることで、このプロセスを支援することができます。
一般的なビジネスユーザーは、ビジュアライゼーションを使用した詳細なダッシュボードからは何も得ることはできないかもしれませんが、数字の背後にあるコンテキストを明らかにする発見について、個人的な視点を示したストーリーを読んだ後には、行動しなくてはいけないと感じることでしょう。
同様に、逸話よりも具体的な数字を評価する人々は、分析と詳細な技術的内訳を組み合わせたストーリーに納得するでしょう。標準的なレポートは証拠を提供するかもしれませんが、アクションを促すきっかけになるのは長編形式のナラティブです。
#3 - データストーリーはデータドリブンな文化を育成を支援する
運用ダッシュボードや無数の表、複雑なグラフからのデータをストーリーに取り入れることは、(数字だけでは得られない) コンテキストを追加するだけではなく、組織全体によりデータドリブンな文化を育成するという点においても価値があります。
多くの組織が、最新のツールを備えるためだけではなく、社内のすべての人々に、何が起きているのか、なぜ起きているのかについて、共通の認識を持たせるために組み込みBIを導入しています。
アナリティクスエクスペリエンスの一部として、ストーリーテリング機能を内蔵した
プラットフォームを備えることは、社内のすべての人々が発見したものを説明し、行動指針の根拠を構築して、詳細な答えにより推奨を裏付けるためのツールを備えていることを意味します。
最も重要なこととして、新しい発見を伝える際に、専門家から一般的なビジネスユーザーまで、すべての人々によりデータドリブンな考え方を促すことができます。
より詳細な情報はこちら: データストーリーテリングを通してデータカルチャーを構築する方法
#4 - データストーリーは自動化された拡張インサイトを補完する
数字を説明して、人々にアクションを起こさせるためのストーリーテリングやナラティブの重要性は、すべてのアナリティクスソリューションにも求められているように思われますが、多くのアナリティクスユーザーにとって、それは見かけほど明白ではありません。これは特に、非常に多くの拡張BI機能が脚光を浴びているためです。
現在のアナリティクスソリューションは、合理化されたAI、自動化、機械学習機能を提供することで、データを分析し、機会を見つけるための新しく素晴らしい方法を提供します。自動ビジネスモニタリングから拡張アナリティクス、文脈的アナリティクスまで、最新の組み込みBIプラットフォームは、一般的なユーザーが答えに関する数字を検索する方法を強化しています。
しかし、すべての答えが機械アルゴリズムや自動アラートから引き出されるわけではなく、それらが常に簡単に理解される保証もありません。多くの場合、最も深いインサイトは、個人的な見解や議論、専門知識を共有することで得られます。しかし、これら強力な拡張ツールを、コンテキストを明らかにするデータストーリーと組み合わせることで、ユーザーの決断力を高めることができます。
例えば、機械支援インサイトにより生み出される地域のセールスパフォーマンスの比較は、専門家ではない人々が傾向を見つけるのに役立ちます。しかし、それは良いことなのでしょうか。期待されることなのでしょうか。どちらの方向に進めば良いのでしょうか。拡張プロセスの延長としてストーリーテリングを実践することで、ユーザーがコメントを寄せ、結果にさらなる信頼を築くことができます。
#5 - ナラティブはデータディスカバリーに信頼を構築する支援をする
データは何が起こり得るかではなく、既に起きたことであり、未来を予測し形作るために履歴データに頼りすぎることで、潜在的なインサイトやアクションを制限する可能性があります。
例えば、傾向線にだけ基づき目標パフォーマンスを予測することは、たとえそれが明確に見えたとしても、常に信頼できるとは限らず、誰にとっても納得できるものではないかもしれません。
聞き手にアクションを促すために、データに関する優れた議論や推奨、ポイントを引き出すためには、仮説を証明または反証するための数字を提示するだけでは不十分です。これは、出発点であると考えてください。説得力のある議論がどのような意思決定をすべきかを提案し、データストーリーを使用することで、データから発見した実例に対してより説得力のある事例を提供することができます。
データストーリーテリングに関する混乱の原因のひとつが、それが結論に偏見をもたらすクリエイティブライセンスなのかどうかということです。結局のところ、データストーリーテリングは、創造的な思考を用いて、次に取るべき最善のアクションを触発することであり、データが示す真実を信頼して初めて、それが十分に確立されることになります。
#6 - 関係者の関与や賛同を向上させる
データ内の目に見えない問題やエキサイティングな機会を伝えるということは、運用ダッシュボードに情報を集約することに限らなくなってきました。
最新のBIソリューションではストーリーテリングが重要な役割を果たしているため、(データに裏付けられた) 説得力のあるビジュアルやテキスト形式のナラティブを使用してクライアントに結果を伝えることで、分析的な価値を効果的に示すだけでなく、彼らの分析への関与を高めることができ、より一貫した長期的な賛同を得ることに繋がります。
#7 - 人々に素早くインサイトをもたらす
ビッグデータの時代においては、データの準備や分析に時間がかかります。関係者や顧客にインサイトを共有する前に、データの収集や整理、視覚化について検討しなくてはいけません。彼らは答えを必要としていますが、単なる定量分析を共有するだけでは、彼らの興味を引くことはできません。
簡単に言うと、誰もがインサイトを理解し、アクションを起こすために、アナリティクスの全領域を求め、必要としているわけではないということです。そのため、データストーリーテリングは、より簡潔で魅力的な方法により発見を伝え、詳細な分析からアクションを促すためのもうひとつの効果的な方法として成長しています。
データ主導のストーリーは、長編形式である必要はありません。ダッシュボードと同じような概要を提示することもできますが、長文テキスト、ビデオ、イメージを追加することで、より詳細で興味深いものにすることができます。
データストーリーテリングが重要な理由：ポイントのまとめ
運用ダッシュボードに提示されるデータを分析することに慣れている人々は、誰もがそのままにデータを理解し、そこから価値を得られるわけではない、ということを忘れてしまいがちです。ある人にとっては明確な季節変動を示す線グラフでも、それを共有した人にとっては混乱を招くだけかもしれません。
しかし、聞き手がデータからインサイトを得るのが難しいということは、必ずしも彼らが理解できないということではなく、データ分析に対する知識の深さが異なることを意味しています。データストーリーなどを使用して、時間をかけて別の方法で結果を説明することは、一見単純化しすぎているように思えるかもしれませんが、聞き手にとって、答えはより明確で有益なものになるはずです。
データストーリーテリング - ビジネスに影響を与え、つながるためにナラティブを使用することの力
本ホワイトペーパーは、データストーリーテリングに関する話題を分かりやすく説明し、あらゆるタイプのアナリティクスユーザーにとってその有用性を理解するのに役立ちます。