Yellowfin erforscht die Zukunft des Data Storytelling und zeigt, welche Auswirkungen Narrative und Automatisierung auf die Geschäftsanalyse haben werden

London. 27. Oktober 2021 - Gelbflossenthun, der Analyseanbieter, der aktionsbasierte Dashboards, automatisierte Erkennung und leistungsstarkes Data Storytelling kombiniert, veröffentlicht ein Whitepaper zum Thema „Die Zukunft des Data Storytelling: Wie Erzählung und Automatisierung das nächste Jahrzehnt der Analyse neu definieren werden“, das Unternehmen wertvolle Einblicke bietet die Leistungsfähigkeit und das Potenzial zukünftiger erweiterter und automatisierter Daten-Storytelling-Lösungen.

Das Whitepaper stellt die Grenzen historischer Ansätze vor, die auf statischen Dashboards und Datenvisualisierung basieren, um Erkenntnisse aus komplexen Geschäftsdaten zu identifizieren, zu kommunizieren und zu untersuchen. Diese stützen sich auf ein Maß an Datenkompetenz, das bei wichtigen Geschäftszielgruppen nicht garantiert ist, und bieten nicht den entscheidenden Kontext, der das Verständnis und Handeln vorantreibt.

Im Gegensatz dazu werden beim Data Storytelling Erzähltechniken eingesetzt, die weniger datenkompetenten Zielgruppen dabei helfen, den Inhalt von Datensätzen zu interpretieren, und es Fachexperten ermöglichen, Kontext hinzuzufügen, der in den Daten nicht vorhanden ist. Dies treibt die aktuelle Nachfrage nach Data Storytelling-Funktionen voran, da Benutzer von Geschäftsanalysen neue Lösungen spezifizieren.

Gartner berichtet, dass einer von vier Unternehmensleitern Data Storytelling als eine der wichtigen Fähigkeiten neuer Lösungen ansieht, und prognostiziert, dass Data Storys bis 2025 die am weitesten verbreitete Art der Datenanalyse sein werden.

Die Schnittstelle zwischen Data Storytelling und Augmented Analytics 

Das Whitepaper von Yellowfin untersucht, wie Augmented Analytics in modernen BI-Tools den Datenanalyseteil des Erzählprozesses automatisiert und so die Analyse umfassender und effizienter macht. Außerdem wird untersucht, wie Technologien wie KI, Abfragen in natürlicher Sprache und maschinelles Lernen den Benutzern helfen können, die Bedeutung ihrer Daten besser zu verstehen.

Geoff Sheppard, VP EMEA bei Yellowfin, erklärt jedoch, dass das Data Storytelling weitgehend von Menschen gesteuert und manuell durchgeführt wird: „Menschen werden beim Data Storytelling immer eine Rolle spielen, da sie über eine unübertroffene Fähigkeit verfügen, Kontext und emotionale Intelligenz hinzuzufügen, die in den Daten nicht vorhanden ist.“ . Aber indem wir die Teile des Data-Storytelling-Prozesses automatisieren, die sich am besten für die maschinelle Unterstützung eignen, helfen wir Benutzern, effizienter zu arbeiten und Datenanalysetools für eine breitere Geschäftsbenutzerbasis nützlich zu machen.“

Yellowfin identifiziert drei neue Herausforderungen, die automatisiertes und erweitertes Data Storytelling potenziell lösen kann: 

• Menschliche Voreingenommenheit: Das Erzählen von Daten ist darauf angewiesen, dass Menschen Anomalien erkennen und sie für wichtig genug halten, um sie weiter zu erforschen. Das Ausmaß des Interesses und der Sorgfalt variiert jedoch von Person zu Person. Durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen bei der Analyse von Datensätzen und deren Erweiterung um ein Storytelling-Modul könnten hilfreiche datengestützte Erzählungen generiert werden, die bei der Erstellung durch Menschen möglicherweise übersehen, übersehen oder unterbewertet worden wären.
• Geringe Datenkompetenz: Der Grad der Datenkompetenz variiert, sodass Self-Service-Analyselösungen für weniger kompetente Benutzer zu komplex sind. Durch die Automatisierung gängiger Self-Service-BI-Prozesse entfällt die Notwendigkeit einer hohen Datenkompetenz und Erkenntnisse werden einer breiteren Benutzerbasis auf verständliche Weise präsentiert.
• Skalierung des Data Storytelling im gesamten Unternehmen: Da es sich um eine von Menschen geleitete Aktivität handelt, kann es unrealistisch sein, es im gesamten Unternehmen zu skalieren. Durch die Erweiterung der automatisierten Geschäftsüberwachung und -analyse über die Alarmierungsfunktionen hinaus können jedoch Datenberichte in großem Maßstab generiert werden.

Die Fähigkeit der KI, automatisch Augmented-Data-Storys mit dem Grad an Emotionen, Relevanz, Kontext und narrativem Fachwissen zu generieren, wie Menschen ihn bieten können, ist noch nicht Realität. Allerdings, wie Geoff Sheppard erklärt Gelbflosse 9.6, das Anfang dieses Jahres eingeführt wurde, nutzt bereits Analysetechniken, die das Benutzererlebnis verbessern und mit der Lösung dieser drei Herausforderungen beginnen:

"Unser Unterstützte Einblicke automatisiert einen Teil der Interpretation von Daten, aus denen der Benutzer Geschichten erstellen kann, und reduziert so die Datenkompetenz, die erforderlich ist, um aus Analysen einen Mehrwert zu ziehen. Unser ABM-Produkt Signale bietet eine automatisierte kontinuierliche Überwachung, die Muster oder Ausreißer in Daten erkennt und Schlagzeilenwarnungen generiert, um Benutzern zu helfen, auf wichtige Entdeckungen aufmerksam zu machen.

„In Kombination ermöglichen Assisted Insights und Signale die schnelle Entdeckung und Analyse großer Mengen komplexer Daten und vermitteln Erkenntnisse auf eine Weise, die nicht von menschlichen Vorurteilen beeinflusst wird. Diese automatisch generierten Erklärungen zu Daten und Warnungen vor neuen Trends oder bemerkenswerten Änderungen können effektiv als Anstoß für den Data Storytelling-Prozess dienen. Zusammen mit Geschichten und GegenwartMit den speziellen Daten-Storytelling-Modulen von Yellowfin können Benutzer Probleme und Chancen in Daten schneller finden und mithilfe der Kraft von Daten, Wörtern und Rich Media Geschichten aus diesen automatisierten Ergebnissen erstellen.“

Yellowfin vereint all diese leistungsstarken, automatisierten Techniken in einem einzigen Analysebereich, mit KI-generierter Interpretation von Erkenntnissen, automatisierten Warnungen und Daten-Storytelling, die alle in ein Dashboard eingespeist werden, das Teil des BI-Workflows jedes Benutzers werden kann.

„Menschen werden immer die Treiber des Data Storytelling sein“, schließt Geoff Sheppard. „Algorithmen können einfach nicht die reichhaltigen, kontextbezogenen Erzählungen erstellen, die für uns selbstverständlich sind. Was sie jedoch tun können, ist, den Weg zu weisen, uns zu leiten und auf interessante Punkte aufmerksam zu machen, die möglicherweise übersehen werden, und uns zu veranlassen, effektivere, ansprechendere und wertvollere Datengeschichten zu erstellen.“

Herunterladen das vollständige Whitepaper „Die Zukunft des Data Storytelling: Wie Erzählung und Automatisierung das nächste Jahrzehnt der Analytik neu definieren werden“.

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Quelle: https://www.iot-now.com/2021/10/27/115021-yellowfin-explores-the-future-of-data-storytelling-and-reveals-the-impact-narrative-and-automation- will-have-on-business-analytics/