あなたのデータストーリーは安全ですか

前例のない時代に共に突入するなかで、わたしたちは必然的に、世界規模で巻き起こるデータストーリーテリングの課題。著者、寄稿者、読者のいずれかとして。現在、非常に膨大な数のデータストーリーテリングの例が公開されています。

以下が、その一例です。

これは、4,000万回以上閲覧され、23万いいね！を記録し、30の言語に翻訳された、興味深いデータストーリーですが、果たして、このデータストーリーは「安全」なのでしょうか。

データストーリーを安全に

そして、ここでいう「安全」の本質的な意味とは何でしょうか。上記や、他の記事への反応を見るに、同じような質問が寄せられていることに気が付きます。それは主に、次のようなものです。

1. あなたは何者で、あなたの話を信じるに足る根拠は何ですか。
2. これを査読し、承認したのは誰ですか。対象分野の専門家による協力はありましたか。
3. データはどこから取得しましたか。そして、それは信頼できますか。
4. この考えにどのようなモデルを適用しましたか。その詳細を確認することはできますか。

上記記事の著者であるTomas Pueyoの場合、これら要求の殺到により、専門家や疫学者からの追加の裏付けを含め、元の記事に複数の更新や承認を得ることを余儀なくされました。

これらの要求や行動は、最終的により大きな疑問へと繋がります。意思決定者として、このデータストーリーは信頼できるのか、そして自分だけでなく、組織にとって最善の意思決定をするための指針になり得るのか、というものです。

データストーリーテリング：ビジネスにおける新たな標準

データストーリーが、アナリティクスの使用において顕著になるに従い、同じような要求や期待が、ビジュアライゼーションや数字だけでなく、ナラティブやコンテキストにも現れるようになるでしょう。

幸いなことに、本質的なデータストーリーテリング機能を提供するベンダーは、デザインプロセスの一環として、これらの質問を既に考慮しているので、これらの概念に対処できる機能を探しましょう。そして、可視性だけでなく、以下の事柄にアクセスや管理を提供するデータストーリーテリング機能を確認しましょう。

1. 著者、共同編集者、寄稿者の背後にあるロールアクセスと関係
2. データストーリーのアナリティクスコンテンツに、エンドツーエンドのデータ系統
3. 新規、および既存のコンテンツに統制された説明と分析
4. 承認されたワークフローを通した、精選されたデータと、予測モデル
5. 情報に基づく、監査可能な意思決定をするための共同ディスカッション
6. 共有されたユーザーへの複数の再発行を表示し、トラッキングする通知

現在多くの人々は、コロナウィルスのレンズを通してこれに焦点を当てていますが、同じデータジャーナリズムの概念が、ビジネスにおけるジャーナリズムや分析的なデータストーリーにも適用されるようになるでしょう。基本的に、データストーリーは、アナリティクスが使用される最も広範な方法であり、現在の環境は、この予測をさらに加速するだけです。

そのため、みなさんのビジネスにおいて、データストーリーを「安全」に保つために何が必要なのかを考え、すべてのユーザーが同じページにアクセスできるようにする必要があります。前例のない時代に突入している以上、そうならざるを得ません。

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