“每一张图片都能讲述一个故事，难道不是吗？”——引用 Rod Stewart 的歌词开始这篇文章。用数据讲故事被一些BI和数据可视化供应商视为一大卖点，但就像引用的这首1971年的老歌一样，数据讲述其实并不是什么新鲜的事物。

作为市场营销人员，更喜欢可靠的营销信息，用数据讲述是非常重要的。但是BI和可视化软件供应商现在做的只是让企业的数据讲述方式更加丰富了一些而已，要成功的完成数据讲述，仅仅创建数据可视化是完全不够的。

实际上，企业使用数据讲述的时间要远远长于电脑诞生的时间。计算机的出现让我们能够分析更多的数据，更快、更准确进行故事讲述。但事实上，在1980年代中期，当我还是一个COBOL金融大型机的软件程序员时，我们就一直在进行数据讲述了。

在1990年代，微软PowerPoint接管了企业数据讲述的任务，这其实对数据讲述产生了不良影响。不是PowerPoint本身不好，只是因为太多的人耗费大量时间去设计幻灯片切换，或者花哨的图案以及动画，而不是关注他们想要传达的信息。

同时，计算能力和数据量的增长限制了分析师可用的数据讲述技术：报告的静态性质决定了提交给高管们的最终数据形式。

当数据讲述遇上数据分析

幸运的是，BI技术开始逐渐成熟。1990年代，BI供应商数量不断涌现，例如Business Objects， Cognos 和MicroStrategy等公司，他们努力为业务分析师和BI开发人员提供低延迟的分析功能。最初，这带来的主要好处是扩充了静态报告和演示文稿的数据来源。

处理性能持续提高，让很多事成为了可能，这其中就包括临时数据查询。这对于商业运作和数据驱动型的数据讲述来说意义重大。以销售团队为例，BI软件出现以前，销售主管想要知道区域团队和个体销售代表的业绩信息，必须通过打印报表或电子表格。BI作为一个提供查询销售数据的统计分析工具，为管理者提供了更快、更好的数据洞察能力。

自2000年代中期以来，一些新兴BI厂商，如Tableau Qlik等，以及一些老牌厂商，纷纷基于自助式BI和数据可视化软件，转向更动态的数据分析和数据讲述方式。这并不是数据讲述的起源，这只是数据讲述在形式上的一种变化而已。

我们可以把过去数据讲述的方式类比于写小说。他们需要大量的前期构思和情节设置；然后作者才下笔写作。每个人阅读的都是一个生成的报告，无论在这个报告产生的一天还是一年之后，每个人读到的报告都不会改变。

新的数据讲述更类似于即兴发言，甚至即兴表演。数据分析和报告的时间框架已经缩小，现在数据分析和报告已近乎实时甚至就是以实时的形式不停发生着，即兴表演者和观众互相交流，调整数据讲述的内容。

数据讲述有风险 选择需谨慎

提高数据分析灵活性为企业带来了很大优势，但有存在着一些风险。在尚无文字的世界里，知识传递主要是通过故事的方式。然而，这里面存在两个问题：个体讲述者可能学习的是不同版本的故事，甚至同一个人可以每次都可以用不同的方式讲述同一个故事。

在商业领域，这种差异可能导致一些严重问题。当一个销售总监讨论在某一区域发生了什么的时候，区域经理需要明白总监到底是什么意思。每个地理区域的关键绩效指标衡量标准必须是相同的或者可互相转译的，只有这样，在企业层面，绩效指标的衡量才真正有意义。

自助服务分析和数据可视化的即时性为这一过程增加了另一重难度。口头故事随着时间的推移，可能会随时发生变化，然而，其寓意可能是相同的。如果描述区域销售的数据讲述发生变化，比较销售数据的意义还会一致么？财务指标并不存在什么寓意，它需要一致性。

因此，数据可视化和故事讲述的自由性不能是绝对的。这就是为什么企业需要元数据和主数据管理的原因。他们提供一致的数据语法和语义，这对于跨区域和业务单元的数据讲述是非常必要的，它能够避免企业对数据讲述产生误解，也避免其因为误解做出错误决策。

就像之前电脑使用的普及在企业中造成一些混乱的情形一样，新型数据分析、可视化和数据讲述的方式有好处也有坏处。为了成功的利用上述工具，企业需要共同的语言和共享的上下文。我们需要确保这种数据讲述的新方式确实增加了商业描述的生动性。