데이터 분석가가 베스트셀러 저자로부터 배울 수 있는 6가지

데이터는 아름답습니다.

그것은 삶과 인류의 혼란스럽고 혼란스러운 소음을 숫자와 정량화 가능한 패턴으로 줄입니다. 그리고 데이터 분석가로서세상의 열쇠를 가지고 있는 것처럼 느낄 수 있습니다 .

당신이 가지고 있는 정보, 당신이 해결할 수 있는 문제들…

사람들이듣기만 한다면 !

데이터만으로는 충분하지 않습니다.

영향력을 미치고 싶다면 배워야 할 한 가지 기술이 있습니다. 바로 내러티브 구성입니다.

데이터 스토리텔링에서 내러티브 구성이 중요한 이유는 무엇입니까?

데이터 스토리텔링은 새로운 것이 아니지만 소비자와 이해관계자가 잘 표현된 데이터의 유용성과 가치를 인식함에 따라 점점 더 가치가 높아지고 있습니다.

스토리텔링은 사람들이 데이터를 이해하고 더 깊은 수준에서 자료와 연결할 수 있도록 도와줍니다. 감정적 연결을 만들고 데이터 포인트에 의미를 부여하기 때문입니다.

(여기에 데이터와 스토리텔링이 함께 가야 하는 5가지 이유가 더 있습니다 .)

데이터 분석가는 종종 대규모 데이터 세트를 가져와 사람들이 이해할 수 있는 내러티브로 변환하는 임무를 맡습니다. 애니메이션, 비디오, 멋진 그래픽 등을 사용하는 등 다양한 방법 으로 이를 수행할 수 있습니다.

좋은 데이터 스토리는 데이터를 내러티브로 구동되는 시각적 요소와 결합합니다. 세 가지 요소를 함께 사용하면 결과를 도출하고 청중을 참여시키는 데 매우 효과적일 수 있습니다.

(출처: 데이터캠프 )

그러나 데이터와 시각적 자료는 내러티브 없이는 아무 의미가 없습니다.

오해하지 마세요. 그래비 비주얼과 그래픽은 훌륭하고 데이터 스토리텔링의 중요한 부분입니다.

그러나 사람들을 끌어들이는 것은 이야기입니다.

내러티브.

인간의 두뇌는 이야기를 통해 정보를 받고 유지하도록 연결되어 있습니다. 우리는 숫자보다 이야기를 기억할 가능성이 더 높으며 이야기를 사용하여 주변 세계를 이해합니다.

기술 및 데이터 개념을 전달하는 것은 항상 어려운 일이지만 내러티브의 힘을 통해 데이터 분석가는 복잡한 아이디어를 가져와 더 많은 청중이 접근할 수 있도록 할 수 있습니다.

잘 구성된 내러티브는 다른 사람들이 행동을 취하도록 영감을 주고 동기를 부여하는 힘이 있습니다 . 스토리와 함께 제공되는 데이터는 믿을 수 없을 정도로 강력할 수 있으며 의사 결정에 영향을 미치고 아이디어를 생성하고 연결을 구축하며 대화를 촉발합니다.

베스트셀러 작가들이 사용하는 6가지 내러티브 구성 요령

문학과 스토리텔링의 배경을 가진 데이터 분석가는 거의 없지만 전문가로부터 배울 수 없다는 의미는 아닙니다.

다음은 데이터 분석가가 강력한 내러티브를 구성하는 데 도움이 될 수 있는 베스트셀러 저자가 사용하는 6가지 요령입니다.

1. 끝을 염두에 두고 시작하라

베스트셀러 작가는 강력하고 의미 있는 결말의 중요성을 알고 이를 중심으로 이야기를 계획합니다. 데이터 내러티브도 마찬가지입니다. 당신이 어디로 가고 있는지, 당신의 결론이 무엇인지, 그리고 거기에 어떻게 도달할 것인지를 아십시오.

이를 염두에 두고 스토리에 의미 있게 기여하는 데이터 조각을 더 잘 선택하고 나머지는 버릴 수 있습니다. 저자는 이 과정을 "당신의 사랑을 죽이는 것"이라고 부릅니다.

(출처: 데이터캠프 )

흥미로운 데이터 포인트가 항상 내러티브를 강화하는 것은 아닙니다. 관련 없는 데이터 요소를 제거하거나 압축하면 가장 중요한 데이터에 초점을 맞추고 중심 결론을 강화할 수 있습니다.

단순하고 의도적으로 유지하면 더 명확하고 기억하기 쉬운 메시지가 나올 것입니다.

2. 개인화

데이터는 비인격적이지만 스토리는 그럴 필요가 없습니다. 사람들은 스토리 내에서 공감하거나 알아볼 수 있는 캐릭터가 있을 때 스토리텔링에 더 감정적으로 반응합니다.

데이터 내러티브를 구성할 때 숫자를 사람으로 전환할 수 있는 방법을 생각해 보십시오. 더군다나 주인공들.

실존 인물일 필요는 없습니다. 독자, 데이터, 인식할 수 있는 사람 사이에 선을 긋기만 하면 됩니다. 청중이 아는 사람을 보거나 데이터 세트 내에서 새로운 사람을 만날 수 있다면 의미 있게 참여할 가능성이 높아집니다.

이것은 청중과 그들이 가장 공감할 수 있는 것이 무엇인지 알아야 한다는 것을 의미합니다. 그래서 기초 작업을 합니다. 그들의 욕구와 필요, 관심사, 그들의 이야기에 대해 생각해 보십시오.

(출처: 에이미 린 헤스 )

베스트셀러 작가는 특정 청중을 대상으로 피칭하며 당신도 그렇게 해야 합니다.

3. 내러티브 구조 활용

내러티브는 모든 모양과 크기로 제공됩니다.

기본 선형 구조에는 시작 섹션, 중간 섹션 및 끝 섹션이 있습니다. 이 섹션 내에서 데이터 스토리를 구성하기만 하면 매력적이고 이해하기 쉬운 스토리를 만드는 데 도움이 됩니다.

(출처: 데이터캠프 )

다른 내러티브 구조는 이 기본 구조의 반복일 뿐입니다.

예를 들어:

• 영웅의 여정 – Joseph Campbell이 대중화한 내러티브 구조는 평범한 삶에서 비범한 탐구로 그리고 다시 되돌아오는 주인공의 여정을 따릅니다.
• 3 막 구조 – 시작, 중간 및 끝이 있는 내러티브 구조로, 중간에는 스토리의 역동성을 변경하는 반전 지점이 포함됩니다.
• 데이터 주기 – 데이터가 원시 데이터에서 정제된 데이터로 변환된 다음 실행 가능한 결론을 도출하는 데 사용되는 3단계 구조의 반복입니다.
• 관점 내러티브 – 일반적으로 주인공인 한 개인의 이야기를 따르는 내러티브입니다.
• 순환 내러티브 – 동일한 장소 또는 동일한 이벤트에서 시작하고 끝나는 내러티브.

다양한 유형의 내러티브를 이해한 후에는 어떤 것이 데이터에 가장 적합한지 결정하세요. 그들은 모두 장점과 단점이 있습니다.

예를 들어 순환 내러티브는 본질적으로 순환적인 데이터에 적합하지만 자연스러운 호가 없는 스토리에는 적합하지 않을 수 있습니다. 영웅의 여정이나 퀘스트 내러티브는 극복해야 할 문제나 장애물이 포함된 이야기에 더 적합할 수 있습니다.

데이터가 그리는 그림과 이를 가장 잘 구성하는 데 도움이 되는 구조의 종류를 고려하십시오.

4. 긴장과 서스펜스 만들기

베스트셀러 작가는 독자를 어떻게 하면 독자의 관심을 끌 수 있는지 알고 있습니다. 그들은 긴장, 서스펜스 및 기대를 사용하여 이야기에 대한 관심을 높입니다.

(출처: Shane Duggan )

데이터 내러티브의 경우 이는 해결이 필요한 문제를 도입하거나 조치를 취하지 않을 경우 결과를 제안하는 것을 의미할 수 있습니다.

갈등은 이야기의 핵심 요소입니다. 그것 없이는 귀하의 점수가 중요하지 않으며 성공도 의미가 없습니다.

갈등이나 문제를 소개함으로써 청중을 사로잡을 수 있고 해결책이 필요한 내러티브를 통해 청중을 끌어들일 수 있습니다.

하지만 엔딩을 끝까지 따라가야 합니다. 해결되지 않은 결말보다 청중이 싫어하는 것은 거의 없습니다.

데이터를 사용하여 충돌에 대한 솔루션 또는 해결책을 제공할 수 있습니다. 이것은 또한 클릭 유도문안의 역할을 하여 귀하가 제공한 정보에 따라 독자가 행동하도록 유도할 수 있습니다.

5. 말하지 말고 보여주세요

이것은 프로 작가 만트라입니다. 많은 열광적인 작가들이 심야의 장황한 공황의 깊숙한 곳에서 그것에 눈을 돌렸습니다.

데이터 분석가도 이점을 누릴 수 있습니다.

텔링이란 액세서리 없이 사실과 수치를 있는 그대로 제시하는 것입니다. 이는 객관적인 정보를 제시하는 데 유용할 수 있지만 독자의 주의를 끌지는 못합니다.

당신이 시도하고 싶은 것은 보여주는 것입니다.

보여주는 것은 사실을 향한 여정에서 독자를 소개하고 이끄는 것입니다. 위에 나열된 모든 트릭이 수렴되는 곳입니다.

(출처: University of North Georgia Press )

데이터 내러티브를 효과적으로 생성하려면 청중에게 무엇을 생각해야 하는지 알려주지 마십시오. 대신, 어떤 것이 사실이거나 중요한 이유를 설명하는 증거와 의미 있는 시각화를 제공하십시오.

묘사적이고 감정적인 언어를 사용하여 생생한 그림을 그립니다. Stephen King이 말했듯이 "설명은 작가의 상상에서 시작하지만 독자의 생각에서 끝나야 합니다."

예를 들어, "긴급" 및 "즉시"와 같은 언어를 사용하여 청중이 연결되고 비상 시나리오를 상상할 수 있는 무대를 설정하고 있습니다. 이것은 독자로 하여금 행동을 강요하는 위기감을 만들어낸다.

가능한 한 구체적이고 생생하게 설명해야 합니다. 독자에게 구체적이고 관련성 있는 예를 보여주면 독자가 데이터를 이해하고 더 잘 연결하는 데 도움이 됩니다.

모든 데이터가 "표시"될 수 있는 것은 아니며 일부 데이터 세트에 감정을 가져오는 것은 실제로 해로울 수 있습니다. 예를 들어 재무 데이터는 오해의 소지가 없도록 항상 사실적이고 중립적인 방식으로 제시되어야 합니다.

얼마나 많은 "보여주기"를 할 것인지, 어떤 방식으로 할 것인지 결정할 때는 재량과 상식을 사용하십시오. 그 자체로 말하는 것은 나쁜 것이 아니며 청중은 더 ​​간결한 접근 방식을 좋아할 것입니다.

(출처: 나우노벨 l)

6. 통찰력 제공

결국 데이터 스토리텔링은 청중을 즐겁게 하는 것만이 아닙니다. 실행 가능하고 관련성 있는 통찰력을 제공해야 합니다.

통찰력 있는 결론으로 ​​이야기를 마무리하십시오. 핵심 사항을 요약하고 독자가 이해할 수 있는 결론을 도출하십시오.

실행 가능한 통찰력을 제공하면 데이터를 유용하고 관련성 있게 만들어 데이터에 가치를 더할 수 있습니다.

(출처: 포브스 )

데이터에서 실행 가능한 인사이트를 도출하려고 할 때 다음 6가지 사항을 염두에 두십시오.

• 조정: 제안된 작업이 대상의 기존 전략과 일치합니까?
• 컨텍스트 : 결론을 뒷받침할 충분한 지원 세부 정보가 있습니까?
• 관련성 : 올바른 사람들에게 올바른 메시지를 전달하고 있습니까?
• 특이성 : 데이터의 범위가 너무 광범위합니까?당신이 내린 결론이 특정 상황의 이유를 설명합니까?
• 참신함 : 이것은 새로운 정보입니까?
• 명확성 : 명확하게 전달할 수 있습니까?데이터가 설득력이 있습니까?

통찰력은 데이터 스토리텔링의 가장 가치 있는 결과입니다. 독자가 데이터를 사용할 수 없다면 취침 시간 이야기보다 나을 것이 없습니다.

그래서 큰 문제는 무엇입니까?

청중의 관심을 끄는 것은 당신을 준비시키는 대학 학위가 거의 없는 기술입니다. 사실 데이터 분야의 많은 사람들이 스토리텔링과 같은 인문학 분야를 얕잡아 봅니다.

그러나 교실 밖에는 데이터의 이야기에 참여해야 하는 청중이 있습니다.

세상에는 우리가 알고 있는 것보다 더 많은 데이터가 있습니다. "소프트 스킬" 도구 상자의 몇 가지 트릭으로 무장한 데이터 분석가는 압도적인 소음에 절실히 필요한 명확성을 가져올 수 있는 절대적으로 귀중한 서비스를 제공합니다.

그렇기 때문에 좋은 데이터와 좋은 이야기는 항상 함께 가야 합니다. 데이터 스토리텔링에서 두 가지의 힘을 활용함으로써 우리는 진정한 적과 싸울 수 있습니다. 오보.