런던. 27년 2021월 XNUMX일 - 황 다랑어, 액션 기반 대시보드, 자동 검색 및 강력한 데이터 스토리텔링을 결합한 분석 공급업체는 '데이터 스토리텔링의 미래: 내러티브와 자동화가 분석의 다음 XNUMX년을 재정의하는 방법'을 탐구하는 백서를 발행하여 조직에 다음과 같은 귀중한 통찰력을 제공합니다. 미래의 증강 및 자동화 데이터 스토리텔링 솔루션의 힘과 잠재력.
이 백서는 복잡한 비즈니스 데이터에서 통찰력을 식별, 전달 및 탐색하기 위해 정적 대시보드 및 데이터 시각화에 의존하는 과거 접근 방식의 한계를 소개합니다. 이는 주요 비즈니스 청중 사이에서 보장되지 않는 데이터 활용 능력 수준에 의존하고 이해와 행동을 유도하는 중요한 컨텍스트를 제공하지 않습니다.
대조적으로 데이터 스토리텔링은 데이터에 익숙하지 않은 청중이 데이터 세트에 있는 내용을 해석하고 주제 전문가가 데이터에 없는 컨텍스트를 추가할 수 있도록 하는 내러티브 기술을 사용합니다. 이는 비즈니스 분석 사용자가 새로운 솔루션을 지정함에 따라 데이터 스토리텔링 기능에 대한 현재 수요를 주도하고 있습니다.
가트너 비즈니스 리더 2025명 중 XNUMX명은 데이터 스토리텔링을 새로운 솔루션의 중요한 기능 중 하나로 보고 있으며 XNUMX년까지 데이터 스토리가 데이터 분석을 소비하는 가장 광범위한 방법이 될 것이라고 예측합니다.
데이터 스토리텔링과 증강 분석의 교차점
Yellowfin의 백서는 최신 BI 도구의 증강 분석이 내러티브 프로세스의 데이터 분석 부분을 자동화하여 분석을 보다 포괄적이고 효율적으로 만드는 방법을 조사합니다. 또한 AI, 자연어 쿼리 및 기계 학습과 같은 기술이 사용자가 데이터의 의미를 더 잘 이해하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다.
그러나 Yellowfin의 EMEA 부사장인 Geoff Sheppard는 데이터 스토리텔링이 대부분 인간이 주도하고 수동으로 수행한다고 설명합니다. . 그러나 기계 지원에 가장 적합한 데이터 스토리텔링 프로세스의 일부를 자동화함으로써 사용자가 더 효율적이 되도록 돕고 더 광범위한 비즈니스 사용자 기반에 데이터 분석 도구를 유용하게 만들 수 있습니다.”
Yellowfin은 자동화 및 증강 데이터 스토리텔링이 잠재적으로 해결할 수 있는 세 가지 새로운 과제를 식별합니다.
- 인간의 편향: 데이터 스토리텔링은 인간이 이상을 찾아내고 더 깊이 탐구하기에 충분히 중요하다는 것을 찾는 데 의존하지만 관심과 근면의 수준은 사람마다 다릅니다. AI 및 데이터 세트의 머신 러닝 분석을 채택하고 이를 스토리텔링 모듈로 확장하면 사람들이 만들 때 놓쳤거나 간과되거나 과소평가되었을 수 있는 유용한 데이터 주도 내러티브가 생성될 수 있습니다.
- 낮은 데이터 리터러시: 데이터 리터러시 수준이 다양하여 셀프 서비스 분석 솔루션이 능력이 부족한 사용자에게는 너무 복잡합니다. 일반적인 셀프 서비스 BI 프로세스를 자동화함으로써 높은 데이터 활용 능력에 대한 필요성이 제거되고 보다 광범위한 사용자 기반을 위해 통찰력이 소화 가능한 방식으로 제공됩니다.
- 비즈니스 전반에 걸쳐 데이터 스토리텔링 확장: 사람이 주도하는 활동으로 비즈니스 전반에 걸쳐 확장하는 것은 비현실적일 수 있습니다. 그러나 자동화된 비즈니스 모니터링 및 분석을 경고 기능을 넘어 확장함으로써 데이터 스토리를 대규모로 생성할 수 있습니다.
인간이 제공할 수 있는 감정, 관련성, 컨텍스트 및 내러티브 전문 지식 수준으로 증강 데이터 스토리를 자동으로 생성하는 AI의 기능은 아직 현실이 아닙니다. 그러나 Geoff Sheppard가 설명하는 것처럼 황다랑어 9.6올해 초 출시된 는 이미 사용자 경험을 향상하고 다음 세 가지 과제를 해결하기 시작하는 분석 기술을 사용하고 있습니다.
"우리의 지원 인사이트 사용자가 스토리를 생성할 수 있도록 데이터 해석의 일부를 자동화하여 분석에서 가치를 얻는 데 필요한 데이터 활용 능력을 줄입니다. ABM 제품 신호 데이터의 패턴이나 이상값을 감지하는 자동화된 연속 모니터링을 제공하여 헤드라인 경고를 생성하여 사용자가 중요한 발견을 인식하도록 돕습니다.
“Assisted Insights 및 Signals를 함께 사용하면 많은 양의 복잡한 데이터를 신속하게 검색하고 분석할 수 있으며 인간의 편견에 영향을 받지 않는 방식으로 통찰력을 전달할 수 있습니다. 자동으로 생성된 데이터에 대한 설명과 새로운 경향 또는 주목할만한 변경 사항에 대한 경고는 데이터 스토리텔링 프로세스의 추진력으로 효과적으로 작용할 수 있습니다. 함께 이야기와 현재, Yellowfin의 전용 데이터 스토리텔링 모듈을 통해 사용자는 데이터에서 문제와 기회를 더 빨리 찾고 데이터, 단어 및 리치 미디어의 힘을 사용하여 자동화된 결과에서 스토리를 만들 수 있습니다.”
Yellowfin은 모든 사용자의 BI 워크플로의 일부가 될 수 있는 대시보드에 AI가 생성한 통찰력 해석, 자동화된 경고 및 데이터 스토리텔링을 통해 이러한 강력하고 자동화된 모든 기술을 단일 분석 창으로 통합합니다.
"인간은 항상 데이터 스토리텔링의 동인이 될 것입니다."라고 Geoff Sheppard는 결론지었습니다. “알고리즘은 우리에게 자연스럽게 오는 풍부하고 상황에 맞는 내러티브를 만들 수 없습니다. 그러나 그들이 할 수 있는 일은 우리가 간과할 수 있는 관심 지점을 안내하고 경고하고 더 효과적이고 매력적이며 가치 있는 데이터 스토리를 구축하도록 유도하는 것입니다.”
다운로드 '데이터 스토리텔링의 미래: 내러티브와 자동화가 분석의 다음 XNUMX년을 재정의하는 방법' 백서 전문.
아래 또는 통해이 기사에 대한 의견 트위터 : @IoTNow_OR 뿡뿡
