Šiame palyginime nagrinėjami du pagrindiniai būdai, kaip organizacijos interpretuoja informaciją: pasakojimu paremta pasakojimo strategija ir duomenimis paremta ataskaitų suvestinių analizės aplinka. Nors ataskaitų suvestinės užtikrina stebėjimą realiuoju laiku ir techninį tikslumą, pasakojimas užpildo atotrūkį tarp neapdorotų skaičių ir žmonių veiksmų, pateikdamas kontekstą, emocijas ir aiškų kelią į priekį.
Pasakojimu pagrįstas metodas, kuris naudoja duomenis patraukliam siužeto lankui sukurti, sutelkdamas dėmesį į tai, kodėl tam tikros tendencijos yra svarbios auditorijai.
Vizualinė sąsaja, kuri sujungia kelis duomenų srautus į realaus laiko diagramas ir matuoklius, kad būtų galima nuolat stebėti našumą.
| Funkcija | Pasakojimo strategija | Prietaisų skydelio analizė |
|---|---|---|
| Pagrindinis tikslas | Įtikinimas ir aiškumas | Stebėjimas ir tyrinėjimas |
| Auditorija | Vadovai ir suinteresuotosios šalys | Vadovai ir analitikai |
| Atnaujinimo dažnis | Statinis / pagal etapus | Realaus laiko / automatizuotas |
| Emocinis poveikis | Aukštas (susijęs su „Kodėl“) | Žemas (sutelkia dėmesį į „Ką“) |
| Lankstumas | Kuruotas ir konkretus | Dinamiškas ir interaktyvus |
| Pagrindinis formatas | Pristatymai / ataskaitos | SaaS sąsajos / BI įrankiai |
| Kognityvinė apkrova | Žemas (su gidu) | Aukštas (reikalingas aiškinimas) |
Pasakojimas – tai tarsi ekskursija po muziejų su gidu, kurios metu kuratorius tiksliai paaiškina, kodėl paveikslas yra reikšmingas. Analizės skydelis – tai tarsi muziejaus raktų įteikimas ir nurodymas pačiam atrasti savo kelią; tai suteikia daugiau laisvės tyrinėti, bet reikalauja ir sunkesnio interpretavimo darbo.
Prietaisų skydai pasižymi dideliu greičiu, leisdami vadovui per kelias sekundes pamatyti, ar sumažėjo pardavimai. Tačiau norint paaiškinti, kad pardavimai sumažėjo dėl konkretaus konkurento veiksmų arba vartotojų nuotaikų pasikeitimo, reikia pasakojimo strategijos, suteikiant pakankamai informacijos problemai išspręsti, o ne tik ją pastebėti.
Prietaisų skydelis yra esminis verslo „variklių skyriaus“ įrankis, užtikrinantis nuolatinę stebėseną. Pasakojimas priklauso „valdymo posėdžių salei“, kur sudėtingi duomenys turi būti paversti vizija, galinčia nukreipti šimtus darbuotojų link vieno naujo tikslo.
Prietaisų skyduose vaizdiniai elementai naudojami tankiui didinti, kuo daugiau informacijos sutalpinant į mažą erdvę naudojant tinklelius ir mažas diagramas. Pasakojime vaizdiniai elementai naudojami pabrėžimui; viena didelė diagrama gali būti naudojama minčiai pabrėžti, pašalinant visus antrinius duomenis, kad nebūtų blaškoma.
Geras prietaisų skydelis turėtų pats pasakoti istoriją.
Prietaisų skydai skirti tyrinėjimams, o ne pasakojimui. Nors jie gali būti intuityvūs, lūkestis, kad 15 diagramų rinkinys perteiks vieną konkrečią „istoriją“ be žmogaus pagalbos, dažnai verčia vartotojus padaryti prieštaringas išvadas.
Duomenų pasakojimas tėra gražių skaidrių kūrimas.
Tikras pasakojimas yra logiškas pagrindas. Jis apima tinkamų duomenų pasirinkimą, jų išdėstymą įtampą keliančia seka ir sprendimo, kuris padėtų išspręsti verslo problemą, pateikimą – tai kruopšti analitinė užduotis.
Prietaisų skydai yra „sąžiningesni“ nei istorijos.
Abu galima manipuliuoti. Prietaisų skydelis gali išryškinti „tuštybės metrikas“, kurios slepia nesėkmes, lygiai taip pat, kaip istorija gali atrinkti duomenis. Sąžiningumas priklauso nuo analitiko vientisumo, o ne nuo rezultatų formato.
Jums tereikia vieno arba kito.
Jie yra simbiotiniai. Jūs naudojate ataskaitų suvestinę, kad atrastumėte stebinančią tendenciją („įžvalgą“), o tada kuriate istoriją, paaiškinančią tą tendenciją žmonėms, kurie turi galią į ją reaguoti.
Naudokite ataskaitų srities analizę kasdienėms operacijoms, kai reikia sekti judančius tikslus ir greitai pastebėti klaidas. Rinkitės pasakojimo strategiją, kai reikia užsitikrinti biudžetą, pradėti naują iniciatyvą arba paaiškinti „žmogišką“ skaičių priežastį.
Astrologinės prognozės susieja dangaus ciklus su žmonių patirtimi siekiant simbolinės reikšmės, o statistinės prognozės analizuoja empirinius istorinius duomenis, kad įvertintų būsimas skaitines vertes. Šiame palyginime nagrinėjamas skirtumas tarp senovinės, archetipais pagrįstos asmeninių apmąstymų sistemos ir modernios, duomenimis pagrįstos metodologijos, naudojamos objektyviam sprendimų priėmimui versle ir moksle.
Šis palyginimas nagrinėja intriguojančią prarają tarp senovinių dangaus stebėjimų ir šiuolaikinės prognozinės analizės. Astrologiniai tranzitai naudoja planetų ciklus asmeninio augimo fazėms interpretuoti, o gyvenimo įvykių tikimybių modeliai remiasi dideliais duomenimis ir statistiniais algoritmais, kad numatytų konkrečius etapus, tokius kaip karjeros pokyčiai ar sveikatos priežiūros poreikiai.
Nors retrospektyvinė analizė veikia kaip organizacijos galinio vaizdo veidrodis, analizuodama istorinius įrašus, kad suprastų praeities sėkmes ir nesėkmes, ateities prognozavimo modeliai žvelgia pro priekinį stiklą, derindami statistinius algoritmus ir mašininį mokymąsi, kad numatytų būsimus rinkos pokyčius, klientų veiksmus ir veiklos kliūtis.
Pasirinkimas tarp aukšto dažnio duomenų ir apibendrintų duomenų yra esminis kompromisas analitikoje. Nors neapdoroti, per sekundę gaunami sandoriai ir jutiklių srautai suteikia neprilygstamą tiesioginio elgesio ir rinkos mikrostruktūrų matomumą, suspausti laiko apibendrinimai pašalina didžiulį statistinį triukšmą ir didelius infrastruktūros poreikius, kad būtų galima atskleisti aiškias, struktūrines ilgalaikes tendencijas.
Pasirinkimas tarp automatinio modelių sekimo ir rankinio eksperimentų sekimo iš esmės lemia duomenų mokslo komandos greitį ir atkuriamumą. Nors automatizavimas naudoja specializuotą programinę įrangą, kad sklandžiai užfiksuotų kiekvieną hiperparametrą, metriką ir artefaktą, rankinis sekimas priklauso nuo žmogaus kruopštumo naudojant skaičiuokles arba „markdown“ failus, todėl reikia rasti griežtą kompromisą tarp sąrankos greičio ir ilgalaikio keičiamo tikslumo.
