Het zoeken naar en communiceren van data-inzichten is nu een teamsport geworden.
Hoeveel we ook automatiseren, hoe groot onze dataset ook is en hoe slim onze berekeningen ook zijn, als we de bevindingen niet naar anderen kunnen communiceren, kunnen onze analyses ook geen impact maken. Dit is de kracht van datavisualisatie. Datavisualisatie is een taal die snel de standaard aan het worden is voor analisten om te begrijpen hoe informatie op een bruikbare en eenvoudig te begrijpen manier duidelijk kan worden gecommuniceerd aan besluitvormers. Deze vaardigheid, in combinatie met de mogelijkheid voor analisten om de stappen die zij hebben genomen om hun inzicht in data te verkrijgen te delen, wordt vaak 'datastorytelling’ genoemd.
Datastorytelling is een cruciaal onderdeel van het analyseproces. En in een veranderende werkcultuur waarbij analytics de boventoon voeren, is verfijning waar datastorytelling om draait. Waar organisaties bouwen aan een analysecultuur, richten de datastorytellingmethoden van analisten zich meer op het onderhouden van een conversatie rondom de data en minder op het voeren van discussies over een enkele conclusie. Deze analysecultuur draagt ook bij aan een betere data-alfabetisering en is erop gericht mensen data te leren lezen en deel laten uitmaken van de analytische conversatie; dit vanaf het moment van ontdekking tot de resulterende zakelijke beslissing.
Andy Kirk, Data Visualization Specialist en oprichter van VisualisingData.com, deelt de zeven functies van datavisualisatie. Eentje daarvan is de communicator: "iemand die zich in essentie bezighoudt met alle menselijke functies die betrokken zijn bij een project (de uitvoerders, de belanghebbenden en het publiek)". Andy legt uit dat "voor alle visualisaties, ten minste voor wat betreft de communicatie, het publiek centraal moet staan". Datapersoneel moet goed inzien hoe het publiek naar aanleiding van een visualisatie tot een conclusie komt. Daarnaast heeft het publiek de verantwoordelijkheid om te beschikken over de noodzakelijke kennis van het onderwerp om de data te kunnen interpreteren en moet het "geïnformeerd willen worden".
Deze verschuiving in datastorytelling is ook te merken binnen data-visualisatietrends. We zien steeds vaker storytelling-formats in langere vorm (van dashboards met scrollen of meerdere pagina's), waarin analisten hun stapsgewijze aanpak voor het bereiken van een conclusie kunnen laten zien. Op deze manier kunnen analisten de voortgang van hun analyses tonen, en de inzichten die zij uit de data hebben kunnen onttrekken en de daaruit voortvloeiende aannames uitlichten. De volgende stap is het aangaan van een open conversatie rondom deze inzichten. Hierdoor kunnen mensen in verschillende rollen of afdelingen extra bedrijfscontext toevoegen en komen er verschillende perspectieven aan bod alvorens er een zakelijke beslissing wordt genomen.
Datastorytelling dringt steeds verder door in de werkplekcultuur naarmate meer organisaties werkstromen en teams samenstellen die zijn gericht op analytische samenwerking. Deze aanpak bepaalt hoe organisaties data gebruiken voor het inzetten, verduidelijken en testen van ideeën. En naarmate meer mensen begrijpen hoe ze data moeten interpreteren en hoe ze het analytische proces kunnen verklaren, wordt het potentieel voor zakelijke impact groter.