더 나은 비즈니스 분석을 위한 3가지 데이터 스토리텔링 해킹

"데이터가 없으면 의견이 있는 또 다른 사람일 뿐입니다."

— W. 에드워즈 데밍

그러나 데이터가 있더라도 주관성에 취약하지 않습니다.

최고의 통계는 프레임을 짜는 방법을 모른다면 아무 소용이 없습니다. 바로 여기에서 데이터 스토리텔링이 필요합니다. 데이터 스토리텔링은 숫자를 내러티브로 변환하는 기술입니다. 전환율 및 고객 만족도와 같은 측정항목을 사용하여 성공(현재 캠페인이 죽이고 있습니다!) 또는 실패(귀청이 많이 들리는 포효는 "구독 취소"를 클릭하는 수천 명의 사람들의 소리입니다)에 대한 이야기를 설명하는 방법을 설명합니다.

그러나 데이터 스토리텔링은 스토리에 통계를 뿌리는 것 이상입니다. 사장이든 잠재 고객이든 누구를 설득하기 위해 데이터를 사용하든 관계없이 데이터만으로는 충분하지 않습니다. 당신의 청중이 그 인물이 말하는 이야기와 그들이 그 이야기에서 어떤 캐릭터를 연기하는지 알지 못한다면 사실과 수치는 불활성입니다. 그것은 데이터가 말하는 이야기를 찾고 그것을 전달할 올바른 방법을 찾는 것을 의미합니다.

그렇다면 단순한 통계가 아닌 데이터로 스토리를 전달하고 있는지 어떻게 확인할 수 있습니까? 저는 데이터 스토리텔링 전문가와 상의했고 비즈니스 데이터로 이야기를 만드는 데 도움이 될 세 가지 일반적인 규칙을 찾았습니다. 이 세 가지 쉬운 규칙을 염두에 두십시오. 그러면 곧 데이터와 함께 이야기를 전하게 될 것입니다.

1. 청중을 안다

Odyssey 는 훌륭한 이야기이지만 바다에 대한 언급에 심하게 뱃멀미가 나는 사람에게는 말하지 않을 것입니다. 당신은 당신이 누구에게 말하고 있는지 알아야 하고 그에 따라 당신의 이야기를 조정해야 합니다. 세상에서 가장 좋은 이야기는 청중이 듣고 싶어하지 않으면 잘 넘어가지 않는다.

Alexandra Samuel은 스토리텔링 프로세스가 청중이 읽고 싶어하는 "꿈의 이야기 "로 시작해야 한다고 제안합니다. 이 설득력 있는 아이디어로 시작하여 그녀가 완성할 최종 초안을 결정하는 데 도움이 됩니다. 또한 그녀가 찾고 있는 데이터를 결정하는 데 도움이 됩니다.

그녀는 흥미로운 아이디어로 시작하는 것이 연구 과정에 도움이 된다고 말했습니다. 조사 결과의 산."

Pinsight Media의 Matt Habiger는 청중을 아는 것의 중요성에 동의합니다. 그는 청중의 중요성을 강조하며 “앉아 데이터를 보기 전에 청중이 누구인지 항상 생각합니다. "청중이 누구인지 이해하고 그들이 어떤 성향을 갖고 있는지 파악하는 것은 이야기를 만들 때 중요한 일입니다." 수익 측면에서 생각하는 사람을 위해 데이터 스토리를 준비하는 경우 소셜 미디어 공유에 대한 수치가 포함된 데이터 스토리는 효과적이지 않을 수 있습니다.

그러나 청중 친화적 인 이야기가 데이터를 무시하게하지 마십시오.

Hypsypops Design의 소유주인 Andrea Robertson은 "말하고자 하는 데이터 스토리가 무엇이든 진실인지 확인하십시오"라고 경고했습니다. 출처는 "적절하고 신뢰할 수 있어야 하며 찾고자 하는 메시지를 얻기 위해 선택해서는 안 됩니다." 알렉스 사무엘은 이것을 되풀이합니다. 청중을 사로잡을 이야기의 관점에서 생각해야 하지만 정직이 핵심입니다. "누군가가 전체 데이터 세트에 액세스할 수 있다면 어떤 결론을 내릴지 생각해 보세요."라고 그녀는 조언합니다. 그들의 결론이 당신의 이야기가 말하는 것과 다르다면 그 이야기를 다시 생각해 볼 수 있습니다.

2. 시각 자료를 사용하고, 사용하게 두지 마십시오.

삽화는 훌륭하지만 그림책에 기대어 보면 재미있지만 독자를 사로잡는 복잡성은 없습니다. 데이터 시각화 소프트웨어와 일러스트레이션은 모두 스토리를 향상시킬 수 있습니다. 즉, 비주얼을 위한 비주얼을 가지지 마십시오.

Andrea Robertson은 "무엇보다도 시각화가 기능적이고 효과적으로 이야기를 전달하여 텍스트와 영상이 서로를 보완하는지 확인하십시오."라고 말합니다. 시각적 요소로 인해 청중이 스토리에서 주의를 산만하게 해서는 안 됩니다. Alexandra Samuel은 "텍스트와 시각 자료를 시너지 효과로 사용하십시오. 차트는 공유하는 데이터에 대한 전체 컨텍스트를 제공하는 반면 텍스트는 사람들이 해당 차트를 해석하는 방법을 이해하지 못하게 합니다."라고 제안합니다. 화려한 시각 자료를 사용하고 싶은 마음이 들지만 실제로 내러티브에 도움이 되는 희귀한 그래프로 자신을 제한하십시오.

영상이 스토리를 보완하는지 어떻게 확인합니까?

우선 시각화에 필요한 모든 정보가 명확하게 표시되는지 확인하십시오. "독자가 얻을 수 있도록 전체 이야기를 거기에 넣는 관점에서, 나는 그것을 그래프 자체에 넣었습니다." 아이디어는 아이들이 초등학교에서 차트를 만드는 방법에 대해 배우는 것과 비슷합니다. 그래프에 제목을 지정하고 정보에 적절한 레이블이 지정되었는지 확인합니다. “독자의 관심을 끌기 원하는 것은 무엇입니까?” 맷 하비거가 묻는다. "비주얼의 요점을 반복하는 한 줄의 텍스트를 포함할 수 있습니다."

시각적인 효과도 확인할 수 있는 방법이 있습니다. "저는 항상 명확한 산세리프체를 사용하기 때문에 소셜 미디어 게시물과 같이 작은 규모라도 독자는 여전히 텍스트를 볼 수 있습니다."라고 Robertson은 말합니다. "굵은 색의 큰 블록과 산세리프체는 잘 어울리는 경향이 있습니다." 상황에 맞는 차트 종류도 고려해야 합니다. "버블 차트의 요점은 예상보다 높은 것에 관심을 집중시키는 것입니다."라고 Matt Habiger는 덧붙입니다. 이는 소매 판매의 차이를 보여주는 것과 같은 경우에 유용합니다.

기억해야 할 좋은 예는 Harry Potter 책일 것입니다. 매 챕터를 시작하는 Mary Grandpre의 삽화는 흥미로운 내용으로 독자의 시선을 사로잡고 장의 분위기를 설정합니다. Grandpre의 삽화는 중요하거나 흥미로운 사건을 암시하지만 항상 이야기의 톤과 일치합니다. 그들은 또한 살았던 소년의 이야기에서 주의를 산만하게 하지 않습니다.

3. "늑대가 먹는 것처럼 읽기"

나는 한때 Hatchet 의 저자인 Gary Paulsen이 강의하는 것을 볼만큼 운이 좋았습니다. 누군가 그에게 더 나은 작가가 되기 위해 무엇을 해야 하는지 물었을 때 Paulsen의 조언은 간단했습니다. "늑대가 먹는 것처럼 읽으십시오."

데이터 스토리텔러에게도 동일한 조언이 적용됩니다.

마찬가지로 훌륭한 스토리텔러는 모든 텍스트에서 영감을 얻을 수 있고, 훌륭한 데이터 스토리텔러는 웹과 인쇄물에서 계속 증가하는 풍부한 데이터 스토리텔링 리소스에서 아이디어를 찾을 수 있습니다. Andrea Robertson은 "많은 리소스가 있으며 나날이 증가하고 있습니다. "저는 D3 시각화 라이브러리와 같은 온라인 리소스를 많이 사용하는 경향이 있습니다." 로버트슨은 또한 스테파니 에버그린의 에버그린 데이터 블로그를 추천하며 그녀는 비영리 세계에서 많은 데이터 스토리텔링이 이루어지고 있다고 지적합니다.

Habiger는 "제가 드리고 싶은 조언 중 하나는 책을 읽고, 웹사이트로 이동하고, 데이터로 이야기를 전하는 것에 대해 이야기하는 블로그로 이동하는 것입니다."라고 말합니다. Habiger는 Nathan Yau의 Flowing Data를 추천하고 Tableau와 같은 회사에서 훌륭한 데이터 스토리텔링 리소스를 제공한다고 말합니다. 트위터 역시 Habiger가 추천하는 리소스로 "R이나 Python 개발자나 시각화 패키지를 만드는 사람들을 따라가면 좋은 정보를 얻을 수 있다"고 합니다. 개발자의 Twitter 피드를 따라가면 해당 공간에서 일하는 많은 사람들을 알 수 있습니다.

Habiger는 또한 서면 단어를 넘어서는 것을 제안합니다. "통계 1 또는 데이터 분석과 함께 제공되는 많은 기본 기술과 기술을 대체할 수 있는 것은 없다고 생각합니다." 그는 "기술적 통계를 해석하고 간단한 표를 작성하는 방법을 이해하는 것"을 핵심 기본 기술로 언급합니다.

데이터 스토리텔링에 대한 추가 정보?

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