This is the Trace Id: cc90647d6d402be895a6f85df101d5c8

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.
Ett par yrkesverksamma personer som pratar om ett ämne och en av dem presenterar data på en tavla

Vad är datavisualisering?

 

Datavisualisering förmedlar information via bilder – en visuell representation av de data som 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 att utforska när du skapar din databerättelse: förklarande och utforskande. Förklarande visuella objekt, även kallade informativa objekt, levererar specifika aspekter eller hela berättelsen till publiken. Å andra sidan används undersökande visuella objekt när du är osäker på vilka frågor du behöver besvara med de data som du har samlat in.

 

Genom att använda datavisualisering för att berätta din historia erbjuder du en mer komplett historia till din publik och låter dem därmed koppla samman korrelationer, känna igen trender och dra sina egna slutsatser eller bilda sina egna åsikter. Det är viktigt att notera att dataanalys som presenteras i din visualisering utan kontextuell berättelse kan leda till att din publik förlänger ett beslut, drar fel slutsats eller går vilse i de stora mängderna data.

Power BI hjälper till att skapa mer engagerande berättelser

Överbrygg klyftan mellan råa data, visualiseringar och bättre berättelser med Power BI – ett komplett, skalbart analysverktyg som hjälper till att ge dig större förståelse av dina insikter och att skapa dina databerättelser.
Börja använda kostnadsfritt

Vad är databerättande?

 

Databerättande är begreppet att skapa en berättelse med hjälp av de data och analyser som du har samlat in som stöd för hypotesen i din berättelse. Precis som när du berättar en historia muntligt för någon annan, presenterar du en sammanhängande berättelse som ger ett slutbudskap och en åtgärd att vidta. Bara med data istället för din röst.

 

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 övertygande berättelse måste du ange din hypotes, ditt resonemang och data för att stödja den. Data är bra, men för mycket kan vara överväldigande. Även datavisualiseringsexperter kan ha svårt att ge mening åt sina visualiseringsinsatser utan den rätta kontext som en fokuserad berättelse ger.

 

Den bästa metoden för databerättande är att framhäva rätt data i rätt visuell form. Om det finns för många bilder i din berättelse blir den mer som en infografik, och saknar det sammanhang som behövs för att vara engagerande. När du berättar en historia måste du skapa en berättelse och veta när du ska ta in data, när du ska markera komplexa tal och när du bara ska erbjuda en skriven 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 likadant, men båda är mycket olika. Du kan berätta en spännande historia, men du behöver bevispunkter för att stärka hypotesen. Rådata ensam kan inte ge en målgrupp meddelandet eller åtgärden. För att lyfta fram ditt mål måste du presentera dina data i ett övertygande men lättförstålligt format som engagerar din målgrupp. Datadrivet berättande omvandlar din information till ett effektivt verktyg för kommunikation .

 

För att skapa en lyckad databerättelse hjälper registrering av datavisualisering till att sätta ihop delarna och skapar en berättelse som dina användare kommer att förstå. Genom att tillhandahålla kontext, uppmärksamhet på detaljer, viktiga insikter och en uppmaning till åtgärd erbjuder datavisualisering data för att säkerhetskopiera dina anspråk. På berättelsenivå skapar den en förståelse och en förklaring av de mått du angav, långt bortom tal och diagram.

Skillnaden mellan datavisualisering och databerättande

 

Det är bäst att inte titta på det här som datavisualisering jämfört med databerättande. Men istället, hur de fungerar tillsammans. Båda är strategier för hur du förverkligar begrepp, hypoteser eller teorin. Det finns dock mycket distinkta 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.

 

Å andra sidan är datavisualisering en taktik som används för att förbättra ditt berättande. Det här standardverktyget för affärskommunikation tar stora mängder komplexa och värdefulla data och omvandlar dem till något som människor lättare kan förstå. För att fånga publikens uppmärksamhet måste du använda avsiktliga visuella objekt 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 datavisualiseringar fungerar tillsammans med samma mål i åtanke: att skapa en engagerande, saklig och sammanhangsberoende berättelse. De är inte utbytbara, utan två sidor av samma mynt. Visualiseringen ger det bevis som din berättelse behöver, medan berättande presenterar all din information som något logiskt och sammanhängande.

Skapa ett ramverk för databerättande

 

När du skapar en databerättelse måste du se till att den har en början, mitt och en slutsats. Du vet vilken historia du vill berätta och hur du vill komma dit. Att förstå kontexten och resultatet av din dataanalys är den information du behöver för att berätta din historia.

 

För att uppnå detta måste du registrera några metodtips för att skapa ramverket. Några praktiska sätt att säkerställa att din datavisualisering och ditt berättande 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.
     

    Dessa element inkluderar:
     

    • Plot: De typer av frågor som presenteras, hur du besvarar dem och hur du hjälper åhörarna att komma fram till slutet.

    • Kontext: Hur målgruppen tolkar de data du presenterar.

    • Tecken: Tonen och insikterna om hur du ska berätta historien.

    • Slut: Den slutsats och efterföljande åtgärder som är resultatet av din berättelse – vad publiken har lärt sig, hur de ska uppnå de resultat de vill ha eller vad de behöver göra annorlunda för att förbättra inför 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.
     

    För att effektivt kommunicera data genom visualiseringar behöver du använda rätt verktyg.  Microsoft Visio kan till exempel hjälpa till att göra data lättare att identifiera med lättsammanfattning 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 lösningar som hjälper dig att berätta en fullständig och berikande berättelse med dina data. Men när du bestämmer dig för en lösning måste du vara säker på att det är tillräckligt flexibelt för att arbeta med viktiga affärsdata från hela organisationen, så se hela bilden och få 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.

 

Läs mer om Power BI

Vanliga frågor och svar

  • Datavisualisering förmedlar information genom bilder, medan databerättande skapar ett narrativ med dessa data
  • Genom att organisera rådata i datavisualiseringar bidrar databerättande till att skapa ett lättförståeligt narrativ som driver affärsbeslut framåt.
  • De data du har samlat in bidrar till att skapa ett narrativ, ger kompletterande information och stöder en hypotes som dessa data stöder.
  • Datavisualiseringar är bland annat punktdiagram, geografiska kartor, tidslinjer, linjediagram, cirkeldiagram, stapeldiagram, termiska kartor och träddiagram.
  • Databerättande är ett taktiskt sätt att berätta din historia medan datavisualisering är en metod som används för att förstärka ditt berättande.

Kontakta säljteamet

Chatta med försäljningsteamet

Tillgängliga mån–fre 9–17.
Chatta nu

Be oss att kontakta dig

Låt en Power BI-säljare kontakta dig.
Skicka en begäran

Följ Power Platform