Герой в данных:
как превратить сухую статистику в реальные последствия
Людмила Рогова
Руководитель консалтинговой практики TalentCode
11 февраля 2026 г.
Бывает так: вы провели колоссальную работу и нашли в данных настоящие инсайты. Но на встрече с руководством магия не случается — решение буксует, нас не понимают. В этот момент часто осознаешь, что итоговый результат зависит не только от самого анализа, но и от его подачи. Можно сделать действительно классные вещи, но просто не суметь их донести.
Почему так происходит? Чаще всего мы просто идем по самому очевидному пути. И делаем стандартную подачу данных. Она работает хорошо, мы все к ней привыкли. График, подпись, вывод. Так строится большинство аналитических презентаций и отчетов, которые мы готовим. Этот формат понятен, предсказуем и, главное, безопасен. Он экономит время и позволяет быстро донести суть.
Но когда нужно не просто отчитаться, а по-настоящему вовлечь руководство в решение, возникает желание выйти за рамки этого стандарта. Не для того, чтобы полностью его заменить, а чтобы проверить: как изменится восприятие истории, если подать её иначе? Данные и выводы те же, меняется лишь способ показать их смысл.
Способов усилить историю на данных множество. В книгах по визуализации и историях на данных описаны десятки приемов: через конфликт и контраст, привязку к знакомому масштабу, использованию аналогий. Мы не так давно делились с вами подборкой интересных книг, в которых описаны практически все существующие приемы.
Один из самых прикладных и легко переносимых в HR-аналитику прием — это поиск и демонстрация героя в наших данных.
Этому подходу уделяют внимание ведущие гуру по работе с историями на основе данных, такие как Брент Дайкс, Нэнси Дуарте и многие другие. Их общий тезис можно свести к следующему:
Почему так происходит? Чаще всего мы просто идем по самому очевидному пути. И делаем стандартную подачу данных. Она работает хорошо, мы все к ней привыкли. График, подпись, вывод. Так строится большинство аналитических презентаций и отчетов, которые мы готовим. Этот формат понятен, предсказуем и, главное, безопасен. Он экономит время и позволяет быстро донести суть.
Но когда нужно не просто отчитаться, а по-настоящему вовлечь руководство в решение, возникает желание выйти за рамки этого стандарта. Не для того, чтобы полностью его заменить, а чтобы проверить: как изменится восприятие истории, если подать её иначе? Данные и выводы те же, меняется лишь способ показать их смысл.
Способов усилить историю на данных множество. В книгах по визуализации и историях на данных описаны десятки приемов: через конфликт и контраст, привязку к знакомому масштабу, использованию аналогий. Мы не так давно делились с вами подборкой интересных книг, в которых описаны практически все существующие приемы.
Один из самых прикладных и легко переносимых в HR-аналитику прием — это поиск и демонстрация героя в наших данных.
Этому подходу уделяют внимание ведущие гуру по работе с историями на основе данных, такие как Брент Дайкс, Нэнси Дуарте и многие другие. Их общий тезис можно свести к следующему:
Данные начинают влиять на решения тогда, когда за ними появляется конкретный и узнаваемый человек.
Если за цифрами нет человека — решение часто воспринимается как теоретическое / абстрактное. Если появляется человек — легче понять цифры и оценить возможные последствия наших решений.
Скачайте подборку книг по Data Storytelling, чтобы получить больше информации
Как это работает на практике
Разберем пример. Руководству нужно выбрать сценарий развития из трех возможных. Уже есть несколько рассчитанных вариантов - аналитики свое дело сделали.
В базовой подаче это выглядит как привычный отчет с графиками и таблицами: сравнение сценариев, показатели по подразделениям, итоговые значения.
В базовой подаче это выглядит как привычный отчет с графиками и таблицами: сравнение сценариев, показатели по подразделениям, итоговые значения.
История логична и привычна. Показатели знакомы и понятны. Но она обезличена. Руководители смотрят на цифры, но не всегда видят последствия выбора в явном виде.
Отступаем от привычного
А что если попробовать подать тот же набор данных иначе — через человека, который будет жить по тем правилам, которые последуют за выбранным решением?
Как это сделать? Как найти человека в наших данных? Тут тоже существует множество вариантов, очень детально описанных в книгах. Мы перепробовали практически все из них. Сейчас остановлюсь на одном из них - хорошо работающим в подобных ситуациях.
Как это сделать? Как найти человека в наших данных? Тут тоже существует множество вариантов, очень детально описанных в книгах. Мы перепробовали практически все из них. Сейчас остановлюсь на одном из них - хорошо работающим в подобных ситуациях.
Шаг 1
Найти пересечение данных и людей
Кого реально затронет выбор сценария? Кто будет работать с его последствиями?
В нашем примере был выбран руководитель производственного блока. Он не принимает финальное решение, но именно ему предстоит жить в выбранном сценарии: нанимать людей, контролировать процессы, выполнять планы.
В этот момент данные перестают быть абстрактными.
В нашем примере был выбран руководитель производственного блока. Он не принимает финальное решение, но именно ему предстоит жить в выбранном сценарии: нанимать людей, контролировать процессы, выполнять планы.
В этот момент данные перестают быть абстрактными.
Шаг 2
Найти пересечение данных и людей
Важно: мы не придумываем персонажа, а собираем его из имеющихся фактов.
- Сколько подразделений у него в управлении? .
- Сколько сотрудников?.
- Какие ограничения по ресурсам и какие цели?
Опишите Николая и его ограничения: У Николая 10 подразделений, 2 200 сотрудников, план по выпуску продукции, дефицит персонала. Он уже работает в условиях высокой загрузки. Его задача удержать команду, не выйти за лимит и выполнить цели.
Можно дать герою визуальный образ. Фото или схематичный портрет — неважно. Важен эффект: как только появляется лицо, аудитория перестает воспринимать ситуацию как абстракцию.
Можно дать герою визуальный образ. Фото или схематичный портрет — неважно. Важен эффект: как только появляется лицо, аудитория перестает воспринимать ситуацию как абстракцию.
Шаг 3
Дать герою голос
Показать, как этот человек может воспринимать каждый сценарий. Какие риски он увидит? Где возможна перегрузка, а где ситуация будет более управляемой?
Здесь происходит ключевое изменение. Цифры начинают считываться иначе:
- Вместо «роста показателя» мы видим «рост нагрузки».
- Вместо «увеличения найма» — «риск потери качества из-за ускоренного найма людей».
Шаг 4
Показать путь героя в каждом сценарии
Что произойдет с его работой, нагрузкой команды и управляемостью процессов?
В этот момент появляются очень четкие идеи какие графики и в какой последовательности будут полезны. Дальше остается только дело техники — красиво оформить и расположить друг относительно друга, добавить выводы и комментарии. Но это тама уже для следующей статьи)
В этот момент появляются очень четкие идеи какие графики и в какой последовательности будут полезны. Дальше остается только дело техники — красиво оформить и расположить друг относительно друга, добавить выводы и комментарии. Но это тама уже для следующей статьи)
Что меняется в восприятии?
Сценарии 1, 2 и 3 остались прежними. Но будет меняться способ их изучения и погружения. В базовой (исходной) версии руководители просто сравнивают показатели из серии «больше/меньше». В усиленной версии они увидят цену выбора и возможные последствия «от первого лица».
Результат:
- Решение перестает быть абстрактным.
- Обсуждение смещается с цифр на реализацию и осязаемые последствия.
- Возникает больше вопросов к устойчивости сценариев.
- Повышается вовлеченность в обсуждение.
Данный прием не требует изменения данных или новых трудоемких расчетов. Нужно просто сменить оптику: перестать смотреть на данные как на цифры в вакууме и попробовать примерить их на реальную жизнь Не только «что показывают цифры», но и «кто будет жить внутри выбранного решения».
Поиск героя — один из самых быстрых и практичных способов усилить подачу наших аналитических историй. Особенно в HR, где почти каждое решение напрямую влияет на людей и команды или зависит от них.
Поиск героя — один из самых быстрых и практичных способов усилить подачу наших аналитических историй. Особенно в HR, где почти каждое решение напрямую влияет на людей и команды или зависит от них.
Как перейти от теории к практике
Когда работаешь с данными, довольно быстро становится понятно: информации много, подходов ещё больше. Можно читать, смотреть примеры, разбираться в моделях — но самый сложный момент всегда один и тот же: как применить всё это к своим задачам и своей аудитории.
Мы собрали и систематизировали практический опыт работы
с визуализацией и коммуникацией с бизнесом, чтобы показать, как превращать цифры в понятные и убедительные истории. И создали интенсив: Data Storytelling+ Бизнес-коммуникации.
18-26 февраля
Скачивайте подборку книг по Data Storytelling
Заполните форму, чтобы скачать подборку книг. Качество информации проверено Людмилой Роговой.
Подписаться на рассылку
Заполняя эту форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности TalentCode.
Подписаться на рассылку
Заполняя эту форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности TalentCode.