fbpx

להאזנה ל-SKILLS באפליקציות

פרק 43 – דאטה טלינג עם דנה ארנון פרי

כמעט אף אחד ואחת מאיתנו לא משתמש בדאטה נכון, באופן שימקסם את העברת המסר וקבלת ההחלטות. אנחנו מעמיסים מצגות עם גרפים צבעוניים ולא קריאים, הופכים הלכה למעשה את הדאטה למטרה ולא כאמצעי, ומשאירים אולי 5 דקות כדי לעכל ולקבל החלטות.

מיומנות הדאטה טלינג משלבת בין יכולות אנליטיות לורבליות כדי ליצוק משמעות רגשית ואנושית למלא מספרים וגרפים, ובכך להניע לפעולה ולקבל החלטות טובות יותר. אם נתקדם בה בצעדים יחסית פשוטים, לכל אחד ואחת מאיתנו יש הזדמנות להתבלט ולהיכנס לזירה שכל כך הרבה מנהלים ועובדים מפחדים ממנה.

אז למה אנחנו מפחדים כל כך מנתונים? למה בתור התחלה שום דבר לא חשוב? למה אנחנו צריכים וצריכות לעשות הכל הפוך? למה מסר מילולי זה דווקא טוב ולמה לא כדאי לבחור בגרף עוגה? בשיחתי עם דנה ארנון פרי, מומחית לעבודה אפקטיבית עם דאטה וקבלת החלטות מבוססות נתונים, אנחנו עונים על כל השאלות.

 

דאטה סטוריטלינג - חיבור בין שני תחומים

דאטה טלינג היא חלק ממה שנקרא "אוריינות נתונים". זוהי המיומנות של הצגת נתונים בצורה שתצליח להעביר את המסר. זוהי מיומנות שפתית, של העברת מסר בעזרת נתונים – לשכנע, להניע לפעולה, לקבל החלטות.

המיומונות הזו מחברת בין שני תחומים, תחום "מתמטי" ותחום יותר "ורבלי". היא משלבת בין שני האיזורים של המוח. הדאטה סטוריטלר צריך וצריכה גם להבין את הנתונים לעומק ולדעת להשתמש בהם כראוי, וגם להבנות באמצעותם מסר ברור שאותם מעבירים לאנשים אחרים.

ופה האתגר. כי דווקא מי שיודע לנתח לעומק נתונים, אנליסטים ואנליסטיות, לא תמיד חזקים בצד הורבלי. הם לפעמים כל כך שקועים בגרפים ובנתונים ולא תמיד יודעים להסתכל על הסיטואציה ממבט של אנשים שלא רק שקשה להם לקרוא גרפים ונתונים, הם גם מפחדים מאוד מעיבוד כמויות גדולות של דאטה.

למה בכלל צריך לספר דאטה? דאטה הוא לא חד משמעי?

דאטה זו שפה, כמו שאנחנו שוקלים מילים אנחנו צריכים גם לשקול איך אנחנו משתמשים בדאטה בצורה נכונה, שתתמוך את הסיפור שלנו. כמו שלא תמיד המסר שלנו חד משמעי, אם אנחנו מראים רק נתונים בלי להסבירם – כל אחד ואחת מאיתנו יכול להבין משהו אחר. אנחנו בעולם שכולו מפוצץ בדאטה ונתונים, בעולם שקל הרבה יותר למדוד ולכן יש היום לנתונים גם הרבה יותר במה. אבל לא כל הנתונים חשובים באותה המידה.

רוב העובדים, לפי מחקרים, חוששים מאוד מעבודה עם דאטה. זו נחשבת מומחיות של בודדים, וכשמציפים אנשים כאלה עם המון גרפים ונתונים מספריים קשה להם מאוד להבין מה כל זה אומר. קשה להם מאוד לקבל החלטות ולהחליט על צעדים. רוב ההחלטות שלנו לא מתקבלות בצורה רציונלית אלא על בסיס הרגש, ולכן כדי להניע אנשים לפעולה צריך להזיז להם את הרגש. את רוב האנשים הרבה גרפים ונתונים – זה לא מרגש, זה ההפך – מפחיד, מכבה.

אינטראקציה בין עובד ומנהל

רבים מהעובדים והעובדות חושבים שהתפקיד של המנהל הוא לקבל החלטות. ולכן המנהל צריך לקבל את כל הנתונים והאינפורמציה הדרושה לקבלת ההחלטה. ולכן, מה שנציג לאותו מנהל זה דאטה. והרבה הרבה דאטה. וכמה שיותר ממנו. 

אבל מהצד של המנהל, לרבים מהמנהלים אין זמן להתעמק בדאטה במצגת של שעה, באותו הקשב והעומק כמו שהעובדים מתעמקים בו בכל יום מחדש. רבים מהמנהלים גם פוחדים מכל כך הרבה אינפורמציה סטטיסטית בבת אחת. 

כל תקשורת בנויה על הבנת הצורך של הצד השני, הבנת קהל היעד. יש מנהלים שבאמת רוצים לראות יותר נתונים, אבל יש גם הרבה מנהלים שמעניין אותם הרבה יותר "השורה התחתונה". הם יצפו מהעובדים שלהם להגדיל ראש, לנתח את הדאטה בעצמם, להמליץ על צעדים, לספר סיפור, להשוות בין חלופות ולהשאיר למנהל על סמך הסיפורים שהוצגו להחליט על אפשרות א' או אפשרות ב'. ובדיוק כאן נכנס הדאטה סטוריטלינג. כאן יש צ'אנס ענקי לעובדים שרוצים להתבלט לעשות את המאמץ הנוסף, לגלגל ולא להתגלגל, ולהתבלט למול המנהל באופן ניתוח הנתונים, בניית הסיפור, ועזרה בקבלת החלטות.

לעשות הפוך

אנחנו נוטים במרבית הפגישה להציג מלא נתונים ולהשאיר את 5 הדקות האחרונות לעיבוד הנתונים וקבלת החלטה. מדובר בבזבוז זמן יקר, שכן זה בדיוק הפוך למה שצריך לעשות. מרבית זמן הפגישה צריך להיות בשביל קבלת ההחלטה הנכונה. הסיפור והנתונים הם רק המבוא, רק ה-10 דקות הראשונות מתוך השעה.

לכן חשוב לקצר. והרבה. להציג רק מה שחשוב, לשלוח אולי חומרים לפני הפגישה, לספר את הסיפור הנכון – ולא פשוט להביא כל נתון אפשרי. בתור התחלה אפשר לשים מספר שקופיות עם נתונים בהסתרה או בסוף המצגת ולהתעמק בהם רק אם זה באמת דרוש. אבל לרוב כדי לקבל החלטה אנחנו צריכים הרבה פחות נתונים ממה שנדמה לנו.

לבחור את הגרף הנכון

לדוגמה, בשביל מגמה לא נבחר בגרף עמודות, אלא בגרף מגמה שמציג נקודות רלוונטיות ואת קו המגמה. גרף עמודות נועד בשביל השוואה בין שתי קבוצות, בין שתי תקופות זמן. גם גרף עוגה האהוב הוא לא גרף טוב להצגה ברוב המקרים, מכיוון שקשה לראות יחסיות בין נתונים כשהם מוצגים בעיגול. גרף עוגה תמיד מלווה בעוד מלל שמסביר אותו – זה אומר שהגרף עצמו לא מספיק ברור.

בכלל, להוריד כמה שיותר עומס ויזואלי. להוריד קווי רשת, להשתמש בצבעים יותר נעימים לעין ולא רק אדום, כחול, צהוב. בגרף מגמה לא צריך להראות את כל הנקודות, אלא רק נקודה אחת או שניים שרלוונטיות לסיפור שאנחנו מספרים. לא כדאי לשים בשקופית אחת הרבה מאוד גרפים, כי בלתי אפשרי לקרוא את כל זה.

ולא לפחד להשתמש במלל. מלל קל יותר לעיבוד מגרף, הוא מדוייק יותר ופונה לשורה התחתונה. נכון יותר להשתמש בשורת מלל שמסבירה את הרעיון העיקרי מהגרף בכותרת גדולה, ואם באמת צריך את הגרף אפשר בשקופית נסתרת, או כנלווה לטקסט, או שבכלל לא.

זיכרו שהמטרה היא הסיפור, המסר שאותו רצינו להעביר והנתונים רק תומכים במסר. הם לא העיקר, לכן לא צריך לפחד "להעלים מן העין" את מה שלא חשוב, להתפקס, להתמקד, כדי להפוך את קבלת ההחלטות לפשוטה יותר.

להעמקה נוספת

📃התמלול המלא של הפרק (באדיבות דנה ארנון פרי)

דנה ארנון פרי בלינקדאין, בפייסבוק

קהילת Data Story בפייסבוק בהנהלת דנה – טיפים בלתי נגמרים על דאטה טלינג.

הרצאה ביוטיוב של דנה – לספר את הסיפור בצורה נכונה, Power BI Israel

ספר נהדר על דאטה טלינג – Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals

קבלת החלטות עם נועה גנות

מבוא לדאטה עם עדיה טל

שימוש בKPIs עם שירן קרסנוב

ששש הקבוצה הסודית שיודעת הכל ראשונה ומשפיעה על הפרקים הבאים

 

צרו איתי קשר 

אהבתם? שתפו!

למידה מתמשכת מתחילה כאן

למה ללמוד לבד כשאפשר ללמוד ביחד?

האזנה ל-SKILLS בכל האפליקציות