「ストーリーテリングに活用する管理ダッシュボード：実現可能な経路？」

Management Dashboard for Utilizing Storytelling Feasible Path?

物語の力を解き放つ：データストーリーテリングとダッシュボードは共存できるのか？

最近、「データを使ったストーリーテリング」というフレーズが人気を集めています。私自身も、このトピックに関する私の記事の閲覧数の増加や、私が主催するワークショップへの参加者数の増加によって、このトレンドが明らかになっています。同時に、この分野の有益な情報源の増加も見受けられます。これは、2018年や2019年にこのテーマに取り組み始めた当時とは対照的な状況です。その当時は、Cole Nussbaumer KnafflicやBrent Dykesが出版した優れた書籍や他のコンテンツ以外には、ほとんど有用な情報がなかったのです。

Brent Dykes[1]の投稿の1つで、魅力的なストーリーを作り上げるプロセスを3つのステップに分けています：

1. ストーリーフレーミング：このステージでは、データを詳しく調査し、特定の次元やメトリックスに焦点を当てます。
2. ストーリーフォーミング：このフェーズでは、以前に検出された異常やトレンドを徹底的に調査します。 基本的には、ここで洞察を培います。このステージでは、ビジネスに対する調査結果の重要性を評価し、その起源を理解し、発生の理由を特定することが重要です。通常、このプロセスは、発見、分析、結論の引き出しの複数のサイクルを必要とし、研究の範囲をさらに絞り込み、データのより焦点を絞った分析が必要となります。
3. ストーリーテリング：このステージでは、発見した洞察をどのように活用するかについての意思決定を行います。これらの調査結果をより広い観客と共有することを決めた場合、ストーリーテリングの行為が重要になります。このステップでは、ストーリーを磨き上げ、サポートするビジュアルをデザインし、適切なコメントを準備します。

Dykesによれば、マネジメントダッシュボードは主に初期段階でその価値を示します。効果的なフィルタリング技術を通じて多次元データ分析を容易にし、ユーザーが詳細を掘り下げたり、データをより広い視野で見たりするためのドリルダウンやドリルアップの機能を提供します。その結果、データのパターンや異常を特定するのに役立ちます。

Dykesは次のように述べています：

• スタビリティAIは、Beluga 1およびStable Beluga 2の新しいオープンアクセスLLMをリリースしました
• 「先延ばしハック：ChatGPTを使ってプロジェクトをビデオゲームに変える」
• 「AIの擬人化：人間が共感を求める場所を間違えている」

… 重大な問題がありました — 私…

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