什么是数据故事化？
数据故事化是指将数据转化为数值信息，然后创建基于情境的叙述，方便人们理解的过程。
数据故事化概览
原始数据通常都是采用极为严谨的语言，只有少数专业人员能够理解。数据故事化则是将数据转化为数值信息，然后创建基于情境的叙述，方便人们理解。例如，一份探讨稀饭温度与熊宝宝身高之间统计关联的学术报告，不太可能引起广泛关注。但是，如果通过插图来对比熊宝宝和不同物品的大小，则更有可能吸引读者的兴趣，也更容易让人理解。而这正是数据故事化的核心。
最近几十年间，全球数据量一直呈指数级增长。根据 IDC 预测，到 2025 年，全球将生成 175 ZB 数据，约等于 1,750 亿 TB，这是一个十分惊人的数字。随着大数据的数量和复杂性快速增加，许多企业争相寻找有效的方法来充分利用数据。数据可视化技术可以利用图表和图形来呈现数据，这在一定程度上确实有用。但如今，简单的图形已经无法满足企业的需求。他们需要将基于数据的观点关联至特定情境，从而提高数据的影响力和说服力。数据故事化是下一代商务沟通技术，能够帮助企业提升数据传达的效果，制定更加明智可行的业务决策。
数据故事的要素
所有数据故事都必须包含三个要素：
- 数据 数据故事应尽可能基于干净、完整的数据。这一点看似容易，做起来却很难，因为数据散布在不同的国家、地区、业务线和部门中。而工业物联网等新型数据源的出现，进一步加剧了数据量的增长。大多数被数据淹没的企业可以借助数据管理解决方案来解决上述问题，包括收集各种数据源的数据，并交付切实可行的可靠洞察。这也是我们的第一步。
- 叙述 纵观人类历史，讲故事一直是传达信息的有效方式。同样的，数据故事讲述也遵循传统的故事叙述结构，包括开头、中间和结尾。叙述中需要包含数据要表达的信息及其情境，并提供可行的行动建议。数据故事化软件与 ERP 平台协同工作，整合了多种数据分析功能（描述性、诊断性、预测性和规范性分析），可以帮助企业精准找到最相关或最具说服力的故事数据。
- 图表 出色的图表能够生动形象地展示数据之间的联系，帮助读者快速理解数据，然后利用这些数据来推断可能的结果。尽管现有的电子表格和数据可视化软件能够生成图表、地图、图形和图解，但只有将这些图形与叙述相结合，才能赋予它们重要的情境和含义。一张图片胜过千言万语，也就是说，一张图片抵得上数千行 Excel 数据。
数据故事化是指基于复杂的数据和分析，创建引人入胜的情境化叙述，从而激发受众兴趣，清晰传达信息，并提供下一步行动指导。
为什么数据故事能带来积极的效果
相比纯数据，人类大脑更喜欢故事，因为故事更具视觉吸引力，也更易于理解。这也赋予了现代数据故事大量的优势，使其优于电子表格、数据白板和数字仪表盘。数据故事之所以能产生积极的效果，归结于以下原因：
简化海量数据，助力决策。根据 Gartner 的调查，到 2022 年，80% 的传统分析洞察将无法交付业务成果。
相比纯数据，故事能调动更多的大脑区域，增强理解和记忆。
可以用插图解释原因
有实证支持
利用数据揭示新规律
激发读者共鸣，启迪智慧
生成可据以采取行动的洞察
可以连接实时数据，始终提供最新分析结果
支持大规模进行个性化定制
为受众提供价值
提升点击率和客户转化率等指标
提高企业和行业的可信度
由此可见，数据故事在企业内外都能产生积极的效果，有助于提高采用率。
数据故事化示例：揭示洞察，挖掘价值
你很可能已经见过数据故事，只是没有意识到。这正是数据故事的优势：以完美的视觉效果，让用户浑然不觉自己在处理枯燥的数据。
医疗保健：世界卫生组织通过交互式仪表盘跟踪全球新冠疫情动向。用户可以查看确诊病例、死亡人数和疫苗接种情况；各个国家和地区采取的疫情防控措施；以及数十种直观易懂的可视化内容（政府部门和医务人员用来“讲述”当地的抗疫故事）。医疗机构还可以将历史数据与临床试验结果相结合，向患者解释新疗法的优势和风险。
供应链：端到端供应链管理有助于集中管理多个数据源。在供应链方面，数据故事化的一个例子就是介绍寻源流程和原产地。供应链数据包括来自原材料供应商、RFID 标签、制造资产以及运输和物流合作伙伴等的数据。基于这些数据，企业可以创建非常生动的故事，介绍产品的来源，并形象地解释为什么卓越的劳动力实践和制造实践能够创造更多价值，推动可持续发展。
人力资源：在当今复杂的工作环境中，企业比以往任何时候都更加重视优秀人才的招聘和保留。现代 HR 软件系统能够收集并分析“招聘到退休”流程的所有数据。利用这些数据，企业可以创建极具吸引力的数据故事，向业务和 HR 负责人展示各种举措如何优化员工招聘流程，提升员工体验和保留率。
零售：零售行业的重点是 B2C 业务，因此他们在采用新的交互式方式与客户沟通方面拥有巨大的潜力。支持全渠道零售的数字技术基本上都能生成或处理一定的数据。通过利用来自智能货架、电子商务和在线购物渠道的数据，零售企业可以生成极为精确且切实可行的数据故事，展示客户与产品互动的确切位置、方式及原因。这样的数据故事能够提供宝贵洞察，支持业务发展、库存管理、市场营销等。
数据故事和增强分析的发展趋势
数据故事化对企业而言并不陌生。但是，就在不久之前，企业大多还是使用耗时的手动流程来创建数据故事，也就是说，员工需要手动提取数据，设计和创建可视化内容，撰写叙述内容，然后生成洞察。通常，企业需要依赖数据科学家或 IT 人员来处理大量的数据，创建分析仪表盘。然而，这些员工一般都缺乏软技能，无法创作出思路清晰且引人入胜的故事。因此，他们创建的仪表盘常常无法以易于理解的方式，向管理层及其他人员传达最重要的信息。
如今，与 ERP 技术系统互联的故事化工具实现了数据普及，使得业务分析人员、营销人员、设计人员、编辑人员可以与数据科学家紧密协作，创作出极具吸引力的故事。让其他部门的员工参与进来，不仅能够增强团队的软技能，还能从多个角度生成洞察。
借助合适的工具，企业中的所有人都可以创建数据故事。利用内置人工智能和机器学习技术的无代码/低代码开发软件和增强分析工具，以及自然语言处理技术，很多以往需要耗费大量时间的操作可以实现自动化。这样就可以提高整个流程的速度、效率和成效。
根据 Gartner 的调查，到 2025 年，数据故事将超过仪表盘，成为最普及的分析呈现方式，并且 75% 的故事将由增强分析技术自动生成。
创建有效数据故事叙述的五个“W”
企业员工在学习创建数据故事时，通过借鉴传统的新闻五要素，即五个 W：何时 (when)、何地 (where)、何事 (what)、何因 (why )、何人 (who)，获得了诸多收益。优秀的数据故事设计人员也需要回答这五个基本问题。
在开始创作之前，故事设计人员或团队可以先思考以下问题：
故事的受众是谁？
故事的目标是什么？
应使用哪些 KPI？
哪些数据和图表最适合传达这些信息？
应选择哪个时间或时间段的数据？
数据存储在哪里？
数据揭示了什么趋势？
为什么会出现这种情况（情境）？
与优质的新闻报道一样，数据叙述应做到客观、公正并与受众共情。企业需要防范个人偏见以及人工智能造成的偏见。这种严谨性对于确保故事可信度至关重要。
在企业成功部署数据故事化功能不仅仅是一次软件升级，而是需要得到自上而下的支持以及部门领导的认可，需要他们愿意打破数据和人员孤岛，促进协作。有的企业会招聘专门的数据故事讲述人员，有的企业则要求分析人员具备这项技能。经过适当的培训，非数据部门的员工将能够将他们宝贵的经验知识和情境知识融入故事中，进而推动企业发展。
为了尽可能顺利地实施这种新的沟通模式，建议企业与专家合作，在技术部署、路线图规划、培训和沟通等方面获取专业指导。将电子表格和仪表盘中的企业数据，转变为基于情境的可视化故事，能够为各行各业的企业带来诸多优势。
