Yellowfin utforsker fremtiden for datahistoriefortelling og avslører virkningen narrative og automatisering vil ha på forretningsanalyse

London. 27. oktober 2021 - Gulfin, analytics-leverandøren som kombinerer handlingsbaserte dashbord, automatisert oppdagelse og kraftig datahistoriefortelling, lanserer en hvitbok som utforsker "The Future of Data Storytelling: hvordan narrativ og automatisering vil omdefinere det neste tiåret med analyse", og gir verdifull innsikt til organisasjoner om kraften og potensialet til fremtidige utvidede og automatiserte datafortellingsløsninger.

Hvitboken introduserer begrensningene til historiske tilnærminger som er avhengige av statiske dashbord og datavisualisering for å identifisere, kommunisere og utforske innsikt fra komplekse forretningsdata. Disse er avhengige av et datakompetansenivå som ikke er garantert blant viktige forretningsmålgrupper, og tilbyr ikke den avgjørende konteksten som driver forståelse og handling.

Datahistoriefortelling bruker derimot narrative teknikker som hjelper mindre datakyndige publikum med å tolke hva som er i datasett og gjør det mulig for fageksperter å legge til kontekst som ikke er til stede i dataene. Dette driver den nåværende etterspørselen etter datahistoriefortelling ettersom brukere av forretningsanalyse spesifiserer nye løsninger.

Gartner rapporterer at én av fire bedriftsledere ser på datahistoriefortelling som en av de viktige egenskapene til nye løsninger, og spår at datahistorier vil være den mest utbredte måten å konsumere dataanalyse innen 2025.

Skjæringspunktet mellom datahistoriefortelling og utvidet analyse 

Yellowfins hvitbok undersøker hvordan utvidet analyse i moderne BI-verktøy automatiserer dataanalysedelen av den narrative prosessen, og gjør analysen mer omfattende og effektiv. Den utforsker også hvordan teknologier som AI, naturlig språkspørring og maskinlæring kan hjelpe brukere til å bedre forstå hva dataene deres betyr.

Men som Yellowfin VP EMEA Geoff Sheppard forklarer, forblir datafortelling i stor grad menneskedrevet og manuell: «Mennesker vil alltid spille en rolle i datahistoriefortelling, siden de har en uovertruffen evne til å legge til kontekst og emosjonell intelligens som ikke er tilstede i dataene . Men ved å automatisere delene av datahistoriefortellingsprosessen som er best egnet for maskinstøtte, hjelper vi brukerne med å bli mer effektive og gjør dataanalyseverktøy nyttige for en bredere forretningsbrukerbase.»

Yellowfin identifiserer tre nye utfordringer som automatisert og utvidet datahistoriefortelling potensielt kan løse: 

• Menneskelig skjevhet: datahistoriefortelling er avhengig av at mennesker oppdager anomalier og finner dem viktige nok til å utforske videre, men nivåene av interesse og flid varierer fra person til person. Ved å ta i bruk AI og maskinlæringsanalyse av datasett og utvide dette med en historiefortellingsmodul, kan det genereres nyttige dataledede fortellinger som kan ha blitt savnet, oversett eller undervurdert når de ble laget av mennesker.
• Lav datakompetanse: nivåene av datakompetanse varierer, noe som gjør selvbetjente analyseløsninger for komplekse for mindre dyktige brukere. Ved å automatisere vanlige selvbetjente BI-prosesser elimineres behovet for høy datakompetanse, og innsikt presenteres på en fordøyelig måte for en bredere brukerbase.
• Skalering av datahistoriefortelling på tvers av virksomheten: Som en menneskelig ledet aktivitet kan det være urealistisk å skalere den på tvers av virksomheten. Men ved å utvide automatisert virksomhetsovervåking og analyse forbi varslingsfunksjoner, kan datahistorier genereres i stor skala.

AIs evne til å automatisk generere utvidede datahistorier med nivået av følelser, relevans, kontekst og narrativ ekspertise som mennesker kan tilby, er ennå ikke en realitet. Imidlertid, som Geoff Sheppard forklarer Gulfinnet 9.6, lansert tidligere i år, bruker allerede analyseteknikker som forbedrer brukeropplevelsen og begynner å løse disse tre utfordringene:

"Vår Assistert innsikt automatiserer en del av tolkningen av data for brukeren å lage historier fra, og reduserer datakompetansen som trengs for å få verdi fra analyser. Vårt ABM-produkt Signaler leverer automatisk kontinuerlig overvåking som oppdager mønstre eller avvik i data, og genererer overskriftsvarsler for å hjelpe brukere med å bli oppmerksomme på viktige oppdagelser.

"I kombinasjon muliggjør Assisted Insights and Signals rask oppdagelse og analyse av store mengder komplekse data, og kommuniserer innsikt på en måte som ikke er påvirket av menneskelig skjevhet. Disse automatisk genererte forklaringene av data, og varsler om nye trender eller bemerkelsesverdige endringer, kan effektivt fungere som en drivkraft for datahistoriefortellingsprosessen. Sammen med Historier og nåtid, Yellowfins dedikerte datafortellingsmoduler, kan brukere finne problemer og muligheter i data raskere, og lage historier fra disse automatiserte resultatene ved å bruke kraften til data, ord og rike medier.»

Yellowfin forener alle disse kraftige, automatiserte teknikkene i en enkelt analyserute, med AI-generert tolkning av innsikt, automatiserte varsler og datahistoriefortelling, alt inn i et dashbord som kan bli en del av hver brukers BI-arbeidsflyt.

"Mennesker vil alltid være driverne for datahistoriefortelling," konkluderer Geoff Sheppard. "Algorithmer kan bare ikke skape de rike, kontekstuelle fortellingene som kommer naturlig for oss. Det de imidlertid kan gjøre er å peke veien, veilede og varsle oss om interessepunkter som kan bli oversett og få oss til å bygge mer effektive, engasjerende og verdifulle datahistorier.»

Last ned den fullstendige hvitboken "The Future of Data Storytelling: hvordan fortelling og automatisering vil redefinere det neste tiåret med analyse".

Kommenter denne artikkelen nedenfor eller via Twitter: @IoTNow_OR @jcIoTnow

Kilde: https://www.iot-now.com/2021/10/27/115021-yellowfin-explores-the-future-of-data-storytelling-and-reveals-the-impact-narrative-and-automation- vil-ha-på-business-analytics/