En person som använder berättande med datavisualisering för att tala till en grupp människor

Berättande med datavisualisering

Upptäck både skillnader och likheter mellan datavisualisering och databerättande – och hur de bäst fungerar tillsammans för att omvandla data till tydlig, koncis och användbar information för din organisation.

Vad är datavisualisering?

Datavisualisering förmedlar information genom bilder – en visuell representation av de data du har samlat in. Genom att erbjuda råa siffror och värden kan det bidra till att fatta bättre organisationsbeslut med hjälp av grafer, diagram, kalkylblad, kartor och siffror.

Det finns två typer av datavisualisering som du kan använda när du skapar dataartikeln: förklarande och undersökande. Förklarande – eller informativ – visualisering ger specifika aspekter eller hela historien till målgruppen. Undersökande visualisering används när du är osäker på vilka frågor du behöver svara på med de data du har samlat in.

Genom att använda datasvisualisering för att berätta erbjuder du målgruppen en mer fullständig historia så att de kan se korrelationer, känna igen trender och dra egna slutsatser och bilda egna uppfattningar. Det är viktigt att notera att dataanalyser som presenteras i visualiseringar utan sammanhangsbaserat berättande kan leda till att din målgrupp förlänger beslut, drar fel slutsatser eller blir förvirrade av de enorma mängderna data.

Vad är databerättande?

Databerättande är konceptet att skapa ett narrativ med hjälp av de data och analyser som du har samlat in och som stöder hypotesen i din berättelse. Precis som när du berättar en historia muntligt för någon presenterar du ett enhetligt narrativ med ett avslutande budskap och åtgärder att vidta. Men med data i stället för med rösten.

Databerättande använder flera typer av data, bland annat punktdiagram, geografiska kartor, tidslinjer, linjediagram, cirkeldiagram, stapeldiagram, termiska kartor och träddiagram, för att skapa en intressant berättelse.

När du skapar din dataartikel måste du först fastställa:

  • Vad vill du att dina användare ska veta?
  • Vad vill du att användarna ska göra?
  • Vilket narrativ kan vara en pådrivande kraft?
  • Och hur hjälper dina data till att pådriva beslutsfattandet?

Några fördelar med databerättande är att det kan:

  • Lägg till värde så att användarna kan se sambanden i din berättelse.
  • Öka organisationens trovärdighet och skapa förtroende med målgruppen.
  • Kombinera ett intresseskapande narrativ med visuellt stimulerande element så att användarna kan läsa och ta till sig informationen.
  • Bygg upp engagemang med relevanta data.
  • Tillhandahåll företagsspecifika data för att skapa nya och ursprungliga berättelser.
  • Mångsidigt så att det kan införlivas i andra former av digitala medier.
  • Skapa varumärkeskännedom för att positionera din organisation som branschledare.

Varför är datavisualisering och databerättande viktigt?

För att skapa en intressant berättelse måste du tillhandahålla en hypotes och resonemang och data som stöder den. Data är bra, men för mycket kan vara överväldigande. Även specialister på datavisualisering kan ha svårt att göra sina visualiseringsinsatser mer meningsfulla utan sammanhanget som ett fokuserat narrativ ger.

Den bästa metoden för databerättande är att använda rätt data i rätt visuellt format. Om det finns för många bilder i din berättelse blir det snarare en infografik, där det sammanhang som krävs för att skapa engagemang saknas. När du berättar en historia måste du skapa ett narrativ och veta när du ska föra in data, när komplexa siffror ska lyftas fram och när du ska ge en skriftlig förklaring.

Datavisualiseringar bidrar till att tillhandahålla information i narrativet, men de berättar inte hela historien.

Hur datavisualisering och databerättande fungerar tillsammans

Databerättande och datavisualisering kan låta som samma sak, men de skiljer sig mycket från varandra. Du kan berätta en fängslande historia, men du behöver bevispunkter för att befästa hypotesen. Enbart rådata kan inte tillhandahålla ett budskap eller en åtgärd att ta med sig för målgruppen. För att framhäva ditt mål måste du visa dina data i ett format som är intressant och ändå lätt att förstå och som engagerar målgruppen. Databaserat berättande omvandlar din information till ett effektivt kommunikationsverktyg.

Om du vill skapa en lyckad dataartikel kan du med hjälp av datavisualisering sätta ihop bitarna och skapa ett narrativ som dina användare förstår. Med sammanhang, detaljer, viktiga insikter och en uppmaning till handling tillhandahåller datavisualisering de data som backar upp dina påståenden. På berättande nivå skapar det en förståelse och en förklaring för de mått som du har tillhandahållit, långt bortom siffror och diagram.

Skillnaden mellan datavisualisering och databerättande

Det är bäst att inte se detta som datavisualisering kontra databerättande, utan i stället hur de fungerar parallellt. Båda är strategier för hur du ger liv åt ditt koncept, din hypotes eller din teori. Det finns dock mycket tydliga skillnader.

Databerättande skiljer sig från datavisualisering eftersom det kräver att berättaren ger en tydligare och mer omfattande bild av budskapet på ett sätt som är lättare för målgruppen att förstå.

Datavisualisering är en metod som används för att förstärka ditt databerättande. Det här standardverktyget för affärskommunikation tar enorma mängder komplexa och värdefulla data och omvandlar dem till något som är lättare att förstå. För att fånga målgruppens uppmärksamhet måste du använda avsiktliga visualiseringar som är:

  • Lämpligt
  • Läsbart
  • Inte vilseledande

Datasvisualisering och databerättande fungerar tillsammans för att hjälpa dig att berätta bästa möjliga historia med data som ger ditt narrativ tydlighet, äkthet och giltighet.

Likheter mellan datavisualisering och databerättande

Databerättande och datavisualisering fungerar med samma mål i sikte – att skapa ett engagerande, sakligt och sammanhangsbaserat narrativ. De kan inte ersätta varandra, men de är två sidor av samma mynt. Visualisering ger de bevis ditt narrativ behöver medan databerättande visar all din information som logisk och sammanhängande.

Skapa ett ramverk för databerättande

När du skapar en dataartikel måste du se till att den har en inledning, en mittpunkt och en slutsats. Du vet vad du vill berätta och hur du vill komma dit. Du behöver förstå sammanhanget i och resultatet av dina dataanalyser för att kunna berätta din historia.

För att uppnå det måste du använda dig av bästa praxis för att skapa ramverket. Några praktiska sätt att se till att din datavisualisering och ditt databerättande är effektiva är:

  1. Definiera dina mål.

    Förstå syftet med din dataartikel och målgrupp och dina prioriteringar.

  2. Presentera ett intressant narrativ.

    Var medveten om vad din målgrupp vill höra.

  3. Införliva nyckelelement i analysberättandet.

    Några exempel på dessa element:

    • Handling: Vilka typer av frågor som presenteras, hur du ska svara på dem och hur du ska hjälpa målgruppen att komma fram till slutsatsen.
    • Sammanhang: Hur målgruppen tolkar de data du presenterar.
    • Karaktärer: Tonen och insikterna i hur du ska framföra berättelsen.
    • Avslutning: Slutsatsen och vilka åtgärder som ska vidtas utifrån berättelsen – vad målgruppen har lärt sig, hur de ska uppnå de resultat de vill ha eller vad de behöver göra annorlunda för att förbättra för framtiden.

  4. Var objektiv.

    Presentera dina data på ett transparent och objektivt sätt, undvik tvetydighet och se till att designen och visualiseringarna inte komprometterar data- och berättandeintegriteten.

  5. Välj lämpliga visualiseringstyper.

    Du måste presentera informationen på lämpligt sätt med rätt bilder.

  6. Följ bästa praxis för grafisk design.

    För att målgruppen ska förstå helt och hållet behöver du välja en presentation som minskar friktionen mellan läsning och tolkning av de grafiska elementen.

  7. Använd rätt verktyg för datavisualisering.

    Du behöver använda rätt verktyg för att kommunicera data via visualiseringar på ett effektivt sätt. Microsoft Visio kan till exempel hjälpa till att lyfta fram data med lättförståeliga och tydliga bilder.

  8. Skapa en insiktsfull och personlig berättelse.

    Om din berättelse är relevant, engagerande och erbjuder värdefullt innehåll i lagom stora portioner behåller du målgruppens uppmärksamhet.

  9. Skapa en berättelse som kompletterar både berättandet och visualiseringen.

    Om du därtill använder självförklarande bilder som stöd för att skapa en konsekvent berättelse ökar målgruppens intresse och engagemang.

Några exempel på berättande med datavisualisering:

Lösningar för datavisualisering och databerättande

Det finns flera olika lösningar som hjälper dig att berätta ett heltäckande och berikande narrativ med dina data. När du ska välja lösning måste du vara säker på att den är tillräckligt agil för att fungera med dina kritiska affärsdata från hela organisationen, så att du kan visa hela bilden och ge ännu djupare insikter.

Med Microsoft Power BI kan du överbrygga klyftan mellan ditt narrativ och dataupplevelser. Det hjälper dig att upptäcka relevant innehåll och viktig business intelligence och att samarbeta med och dela datarapporter med ditt team med rätt affärsverktyg för datavisualisering och databerättande.

Vanliga frågor och svar

Vad är datavisualisering och databerättande?

Datavisualisering förmedlar information genom bilder, medan databerättande skapar ett narrativ med dessa data.

Varför är det så viktigt med berättande vid datavisualisering?

Genom att organisera rådata i datavisualiseringar bidrar databerättande till att skapa ett lättförståeligt narrativ som driver affärsbeslut framåt.

Hur berättar du en historia vid datavisualisering?

De data du har samlat in bidrar till att skapa ett narrativ, ger kompletterande information och stöder en hypotes som dessa data stöder.

Vilka typer av visualiseringar används vid databerättande?

Datavisualiseringar är bland annat punktdiagram, geografiska kartor, tidslinjer, linjediagram, cirkeldiagram, stapeldiagram, termiska kartor och träddiagram.

Vad är skillnaden mellan datavisualisering och databerättande?

Databerättande är ett taktiskt sätt att berätta din historia medan datavisualisering är en metod som används för att förstärka ditt berättande.