如何讓數據不只擁有意義，更擁有「人性」？如何從冰冷的數據中說出一個好故事？近年來結合數據科學、視覺化工具、和說故事能力的「數據敘事（Data Storytelling）」專才愈加炙手可熱。
近年來，「數據敘事」（Data Storytelling）開始在數據圈及管理圈造成熱潮。「數據敘事」不只是用數據、圖表說故事，而是一套將數據以特定方式整理，替數據帶入感性、觀點，對不同的受眾（如主管、客戶）說出「具說服力」的洞見及方法論。在數據無所不在的今天，「數據敘事」成為了數據影響企業決策、消費者行動的最後一哩路。
人類天生喜歡聽「故事」，因為人從很早以前就開始用故事（神話、寓言）分享並傳遞對社群重要的訊息，且有脈絡的故事，對大腦更具吸引力與識別性。而現代的「數據敘事」，則是更進一步由「數據科學」、「視覺化」和「敘事學」（Narrative）所共同構成。
數據敘事三步驟，融化冰冷數字
數據敘事的第一步是數據的分析與處理。這通常是分析師、資料科學家的工作，但隨著數據技術的門檻日益降低，包括許多低程式碼（low-code）的開發工具、平台，都能夠提供入門者學習上手。
第二步則是視覺化（Visualization），訴求形構「有感」的數據呈現方式。例如 Gapminder 網站加入「時間」的氣泡圖，以歷時性方式呈現出百年來世界各地統計數據的變化，就比傳統的長條圖、折線圖，多了一點「敘事」的立體性，讓數字更有感。
數據敘事專家 Cole Nussbaumer 在 Think With Google 指出許多視覺化設計的小技巧，包括盡量避免使用人腦較難理解的「圓餅圖」、將較不重要的內容放在整個圖面的右側或下側等。簡潔與明晰，是數據更加人性化的重點，這與工作簡報的設計原則是類似的。
最後，「說故事能力」則是「數據敘事」中最重要，卻也是最難掌握的一環。
MITSloan 商管評論建議，就像一個能寫出好故事的作家，要做好「數據敘事」必須更深入理解「產生這些數據」的主人，如業務部門、企業客戶或終端消費者的想法，因為某種意義上，數據是在「代替」他們說話。
用感性語言包裝，數據更增溫
事實上，不少國內企業已經發現「數據敘事」的潛力，並在產品中實際運用。例如國內電子書平台 Readmoo（讀墨）在個人頁面提供的「閱歷」，除了顯示閱讀目標、閱讀時長等數據，也會依近期的閱讀狀況，顯示不同的鼓勵話語，將冰冷的閱讀數據「質化」成「個人成長」的敘事，藉由鼓勵閱讀，間接增加電子書的銷售量。
美國Uber平台，則會每年寄一封信給用戶，不只單純提供搭成的次數、里程數，更將它改寫為「你利用Uber搭乘了相當於一萬三千趟奧運游泳池的距離！」，以及「你加入了一千多天，時間真快……」等具趣味回顧意味的句子。這類深具「個人性」的感性年度數據回顧，也開始為國內的Goshare、Wemo等共享服務採用。
四種角度切入，創造敘事更多可能
Deloitte Analytics 高級顧問 Thomas H. Davenport 在哈佛商業評論中，分析了幾種企業數據敘事、數據提案的幾種型態：
- 時間： 依照用途，關於「過去」的數據敘事多是基於視覺化數據，對於過去一季、一個月報表的總結分析與洞見。關於「現在」的數據敘事，則多以調查、研究資料做為故事基礎。對於「未來」的預測性敘事，則通常包含某個假設，並根據過去情況，推測「事件再次發生的可能性」的概率。
- 聚焦： 「聚焦」指的是故事的策略，是 What（描述性的）、Why（分析性的）或者是 How（提出新的行動可能）。要採用哪種敘事策略，取決於手邊擁有的數據質量、技術資源、甚或敘事者所在的組織層級。
- 深度： 「深度」指的是抓出數據中的質化特例，例如想知道「為何許多愛爾蘭客戶，在進入郵遞區號輸入表單時會放棄線上交易？」這無法用任何數據上的洞見回答，因其根本原因是：愛爾蘭許多農村地區，是沒有郵遞區號的。
- 方法： 對數據本身的洞見，會決定數據敘事的框架。例如，判斷數據是相關性的（correlation）？或者是因果性的（causation）？若是將「相關」誤認為「因果」，則會產生「冰淇淋銷量增加，是造成泳池遇溺事故增加的原因」的推導，卻看不見兩件事情的原因都是「天氣變熱了」的荒謬敘事。
不同要素的組合，會產生出不同的數據敘事可能。雖然「數據敘事」的方法蓬勃發展，對於國內的企業而言，仍是一塊資源豐富的可探索之地。
