您是否曾对主贴图片感到一丝困惑或奇怪？
您所看到的实际上是赫尔曼方格的一种变体，它是借助 Gemini 生成的。更确切地说，其设计灵感来源于雅克·尼尼奥（Jacques Ninio）对经典赫尔曼方格进行的各种修改。经典的赫尔曼方格之所以会在交叉点处产生虚幻的灰色斑点，是因为视网膜细胞对周边刺激的亮度产生了误判。雅克·尼尼奥的变体则进一步放大了视觉分组和聚焦如何轻易地操纵人类感知 [1]。
回到开篇的疑问，如果您的答案是肯定的，那么或许您会感兴趣地发现，您被一种强大的视错觉所迷惑，它被称为闪烁方格错觉。当您凝视方格时，很可能会看到在白色圆圈的交叉点处出现黑暗、幽灵般的“鬼点”。这些点似乎在“闪烁”或闪耀，随着您眼球的移动而出现又消失，但这种错觉最强烈的部分是，当您试图直接注视其中一个黑点时，它就会消失。实际上，这些点只出现在您的周边视觉中。这种现象是由于眼睛中的神经元处理高对比度区域的方式所引起的，本质上是“欺骗”您的大脑感知到实际上不存在的点。
这些方格为数据和分析提供了有力的警示。它们清晰地揭示了“原始数据”（实际的黑白线条）与“感知数据”（虚幻的黑/灰色斑点）之间的鸿沟。它们表明，信息的视觉呈现方式可以从根本上改变人类的感知，甚至创造出虚假的现实。这是否让您有所共鸣？以数据可视化为例：如果图表在设计时没有考虑到人类感知系统中的“缺陷”，它可能会无意中误导受众，使他们感知到并不存在的虚假趋势或关联——即那些“灰色斑点”。
尽管数据量庞大，但却做出了一个错误的决策。来源：YouTube
呼唤数据人文化
“传统”的数据分析、商业智能和数据科学方法主要关注数据的技术属性——其体量（volume）、速度（velocity）和多样性（variety）。在这种模式下，指标本身被视为目标。结果是？关键洞察被埋藏在大量的电子表格或冗长的报告中。而“数据驱动”的决策制定则耗时漫长，且往往效果不佳 [2]。即使拥有最周密的计划、全面的仪表板和强大的数据集，当今的领导者、经理和同事们仍然会问：
井底那道微光是什么？
这种特定的“消失点”现象表明，即使是完美的数据也无法完全消除任何复杂工作中固有的不确定性，如果人们无法正确地利用它（在这种情况下，就像倒着阅读一样）。
为了摆脱“数据丰富，行动贫乏”的悖论，组织需要一种新的理念：数据人文化。
这个概念不仅仅是购买一款新工具：它更是拥抱一种全新的思维方式。其目标是将数据从被动的电子表格转变为引人入胜的叙事，从而推动利益相关者采取行动。这种“人文化”方法的实施，通常基于以下四个关键要素：
- 从小处着手，进行一些改进：与其启动另一个复杂的企业项目，不如从今天开始做一些小小的改进。
- 数据匠人：设立“数据匠人”角色，以塑造和转化复杂数据。
- 数据故事：将“数据故事讲述”作为核心能力嵌入，使洞察清晰且可操作。
- 数据影响力：加强稳健的伦理治理，并关键性地衡量分析的财务回报。
“人文化数据”意味着什么？
在详细讨论这些要素之前，有必要明确“人文化数据”的含义。
人文化数据是一种战略资产，它将正在发生什么转化为为什么重要。正是这种语境使数据变得可操作。团队不再仅仅追踪症状（关键绩效指标，即 KPI），而是能够最终解决根本原因问题。
当传统的 KPI 与人文化洞察相结合时，其真正的力量便会显现。它们相互促进，使前进的道路变得清晰而直接。
从指标到意义：案例
标准 KPI（发生了什么）人文化洞察（为什么及与谁相关）
购物车放弃率为 75%。75% 的购物者放弃了购物车。分析显示，其中 60% 的人在运费页面放弃，主要原因是“意外费用”。
“凤凰”项目超预算 30%。“凤凰”项目超预算 30%，这主要是由于核心工程团队为解决模块 3 的范围蔓延问题，额外加班了 800 小时。
生产线 B 的正常运行时间为 88%。生产线 B 12% 的停机时间几乎完全是由手动换线造成的。将此特定流程自动化将每周节省 10 小时的生产时间。
第三季度客户流失率增加了 8%。第三季度 8% 的客户流失增加，主要是由于使用新支持系统的长期客户（3 年以上），他们报告的“首次呼叫解决率”下降了 50%。
表 1. KPI（症状）与人文化洞察的结合。
来源：由本文整理。
表 1 阐明了上述观点。左侧展示了基于原始 KPI 的简单评论，而右侧则通过扩展的、人文化的洞察丰富了相同的指标。正如这一比较所示，原始 KPI 仅揭示症状，而人文化洞察则揭示了根本原因——例如客户动机或流程障碍。由此产生的清晰度更具可操作性，使团队能够超越仅仅追踪指标，开始解决阻碍成功的核心问题。
人文化数据的关键益处：
根据多方资料整理的人文化数据益处图示。
中心和右上角的图标由 Gemini 生成。
数据人文化的要素
迈向人文化数据的小改进与快速成功。
为了简化每周报告流程（该流程涉及从多个来源提取数据，例如一个庞大的 KPI 报告集），最近开发了一个代理程序。为了确保报告提供的信息不仅仅是简单的数字更新，为该代理程序分配了一项额外任务，并提示它：
为本周寻找一个独特的洞察……寻找一些不同寻常之处：一个异常值、一个趋势突破，或者一些可以分享的有趣事物。
无论代理程序生成什么，都会对其进行审阅，并结合业务会议中收集到的定性洞察进行丰富。偶尔，会将这些经过强化的最终评论反馈给模型，使其能够学习并改进下周的建议。
所开发的简易代理程序的起始菜单。来源：由本文作者截屏。
这个简单的例子展示了本文将分享的强大技术之一。所有这些技术都具有三个共同特点：它们实用、几乎不需要资本投入，并且每周只占用您几分钟的时间。您可以在团队或个人层面开始应用这些技术，并直接将其运用到自己的工作中。
以下是八种简单的入门方法。
发现真正的问题与跨部门的同事交流。询问他们在使用数据时遇到的困扰，或哪些与数据相关的任务耗时过长。倾听他们的挑战，以发现值得解决的真正问题。这有助于建立信任，并让您能够解决真正重要的问题。
讲述人性化的故事“月度流失率”等指标通常比较抽象。重新构建它们。与其写“流失率：3.4%”，不如写“上个月：452 名客户离开了我们。”仪表板上的这一小改动将数据与真实的人联系起来，使指标更具意义和可操作性。
分享每周数据故事每周从数据中找到一个简单而有趣的洞察。为此制作一个清晰的图表，写 2-3 句话解释其重要性，并在公司范围内的渠道（如 Slack）中分享。这使得数据成为一个常规的、不令人生畏的对话。
在分享数据或洞察前进行快速伦理检查花几分钟时间提出关键的伦理问题。例如：“这项分析是否可能伤害任何群体？”或“这些数据可能如何被误解？”将此设为必要步骤，以确保负责任地使用数据。
在仪表板中添加客户心声图表显示了正在发生什么，但客户评论解释了为什么。在仪表板中添加一个部分，展示来自调查或支持聊天的真实、匿名客户引语。这为数字提供了关键的背景信息。
构建一个“5 分钟仪表板”使用一个简单、免费的工具（如 Looker、Datawrapper），或一个 AI 助手（如 Gemini 或 ChatGPT）来快速回答利益相关者的一个紧急问题。不要追求完美。创建两三个简单的图表，立即分享，并获取反馈。这种协作方法能快速交付价值。
掌握一个可视化工具在大多数情况下，您不需要复杂昂贵的软件。精通一个工具，无论是免费还是付费，甚至是 Excel 或 Sheets 也能胜任。最重要的是，您可以使用此工具创建清晰、引人注目的图表。将此工具用于您的“每周数据故事”以练习和提高您的故事讲述能力。
将 AI 用于草稿，而非最终报告。让生成式 AI 编写摘要或报告的初稿（类似于上文提及的简易代理程序）。然后，使用 Grammarly 等工具使其听起来更自然。务必有人工审查最终文本，以检查准确性、语气和同理心（！！！）。
表 2. 八项“数据人文化”快速改进措施。
来源：由本文整理，基于实践经验。
数据匠人
图片来源：Shubham Sharan 在 Unsplash 上发布
将数据人文化是使复杂信息易于理解的关键。通过添加语境，原始数据被转化为可消化的洞察，赋能业务分析师，而无需他们成为编程或统计专家。
这种转变需要将数据分析师的角色提升为“数据匠人”。
数据匠人必须学会如何充当“语境架构师”。这实际上是一个混合角色，结合了深厚的业务知识和技术技能，以构建复杂的数据工作流。他们的主要职能是让数据“讲述其故事”，从而赋能并推动战略决策。
数据匠人应履行以下职能：
- 摄取和整合：他们精通将传统结构化数据与来自社交媒体或传感器等来源的非结构化语境相结合的“艺术”。这是机器目前仍无法做到的——寻找意想不到的模式，关联理论上没有明显、清晰联系的事实（或假设），而这些联系本可以被 AI 助手发现。
- 寻求模式而非完美：他们将分析目标从“像素级完美”的准确性转向在大数据量中识别有意义的、预测性的模式。有时，一个大胆的假设，即使后来未被证实，也可能比无懈可击的数据带来更大的价值。有时，明天就能回答我们问题且准确率达 80% 的结果，比三周后才获得 99.9% 准确率的结果更有价值。
- 在决策点提供洞察：匠人帮助分散强大的分析工具，使其易于获取，从而赋能决策者。他们倡导利用简单的仪表板创建工具，如 Looker 或 Datawrapper，即使这些工具是由静态数据喂养的。目标不是完美的 UX 或美观的设计。目标是促进更快的决策。如果洞察“切中要害”，那么确保适当的数据上传或友好的界面总是容易的（或至少更容易）。
- 重用分析 IP：创建健壮、可重用的数据对象和分析工作流。优化工作。创建代理程序来处理重复性任务，但给予它们“自由”去发现超出基本算法的现象。
此角色的主要目标是普及复杂分析。数据匠人通过创建可重用的知识产权和可访问的平台来承担复杂性。这反过来使组织内的非专业人员能够做出明智、快速的决策，并促进真正的组织敏捷性 [3]。
数据故事
数据故事讲述是将技术洞察转化为有说服力、促使人类采取行动的主要转化机制。如果洞察是洞察驱动型组织的货币，那么故事讲述就是交易系统。
每一个引人入胜的数据故事都必须有意地承认并整合三个基本要素：
数据故事讲述的三大支柱。图片来源：由本文整理。
选择一个叙事框架是一个关键的战略决策，它取决于沟通的主要目标。当受众由高管利益相关者组成时，这种选择变得至关重要。高管们面临着巨大的时间压力，并专注于战略、风险和投资回报率。一个为技术团队构建的数据故事——可能是一个深入的探索性分析——将无法引起共鸣。
框架必须根据目标量身定制。如果目标是为一个新平台争取资金，那么像 AIDA（Attention, Interest, Desire, Action，即注意、兴趣、欲望、行动）这样的说服性结构对于构建引人注目的商业案例至关重要。如果目标是报告一个运营瓶颈并提出解决方案，那么以问题为中心的逻辑性 SCQA（Situation, Complication, Question, Answer，即情境、冲突、问题、答案）框架将更有效地展示尽职调查并得出明确的建议。框架是洞察力的载体，对于高管受众而言，该载体必须快速、清晰，并直接针对决策。
战略性数据故事讲述框架示例
来源：图片由本文作者基于 [3] 整理。图片由作者在 Gemini 中生成。
对于高管来说，有效的数据故事讲述是一种战略性的转化，而非数据堆砌。领导者不需要原始数据；他们需要洞察。他们要求数据清晰简洁地呈现，以便他们能够迅速把握影响、识别关键趋势，并将这些发现传达给其他利益相关者。一个强有力的叙事结构——从清晰的问题到可行的解决方案——能够防止有价值的洞察在糟糕的论证中流失。这种将数据转化为战略的能力，将数据专业人士从单纯的统计员提升为能够影响高层业务方向的真正战略伙伴。
高影响力数据可视化的原则
数据可视化是复杂数据集与人类理解之间的桥梁（也是多篇文章的主题）。要有效，图表类型的选择必须与信息相符。例如，折线图最适合显示随时间变化的趋势，条形图适合进行清晰比较，而散点图则适合揭示变量之间的关系。
除了选择正确的图表类型，对颜色的有意使用和文本也至关重要。颜色不应仅作装饰；它应有目的地用于突出最重要的信息，使受众能够更快地抓住关键要点。文本应尽量简洁，仅用于澄清视觉本身无法表达的点。
最后，所有可视化都带有伦理使命。必须维护数据完整性。可视化绝不能有意歪曲事实，例如，通过使用误导性比例或不适当的颜色对比。
数据影响力
核心理念：证明数据价值以获得支持
要让高管们为“数据人文化”（让数据清晰易用）提供资金，必须证明其财务价值。最好的方法是展示其投资回报率（ROI）。
如何证明价值：两步 ROI 计划
投资回报率的计算是一个简单的比较：
行动的价值（来自清晰数据） vs. 不行动的成本（来自混淆数据）
一个被忽视的、令人困惑的仪表板不仅仅是零成本；它的投资回报率是负的，因为它浪费了时间和金钱。一个清晰的、人文化的仪表板是一项投资，它使团队更智能、更高效。
第 1 步：找出不良数据的真实成本
首先，衡量现有“非人文化”报告的真实成本。这个基线不仅仅是分析师的工资。它包括混乱带来的隐性成本：
- 洞察时间：经理们浪费多少小时试图理解复杂的报告？
- 转化工作：分析师花费多少小时重新解释发现或制作更简单的 PowerPoint 版本？
- 洞察采纳：有多少关键决策实际是基于该报告做出的？（如果为零，该报告就毫无价值。）
这个总和就是目前为混乱付出的高昂代价。
第 2 步：衡量人文化数据带来的收益
一旦推出新的、清晰的仪表板，就根据该基线衡量其回报。收益是双重的：
-
效率收益（节省资金）：
- 经理的洞察时间可能从一小时缩短到五分钟。
- 分析师的转化工作（重新解释）几乎消失。
-
价值收益（创造资金）：
- 这是真正的回报。追踪因为数据最终清晰而做出的新的、更好或更快的决策。
- 示例：营销团队提前 10 天调整预算，或销售团队发现新的机会，从而产生可衡量的额外收入。
一个简单的例子
- 之前（不良数据）：一个包含 10 个标签的数据转储电子表格，每月因经理时间和分析师支持的浪费而使公司损失 10,000 美元。
- 之后（人文化数据）：一个新的、一页式仪表板，构建成本为 1,500 美元。
- 回报（第一个月）：它节省了 8,000 美元的恢复时间，并帮助销售团队创造了 20,000 美元的新价值。
总结：数据人文化并非“锦上添花”的设计选择。它是一种高回报的业务战略，能将组织内部的浪费转化为果断的行动 [7]。
结论
最终，从原始数据到实际影响的旅程充满了感知陷阱，就像赫尔曼方格中那些虚幻的点一样。正如文章所揭示的，数字本身并非不言自明；它们是被动的电子表格和抽象的 KPI，常常让我们“数据丰富却行动贫乏”。
打破这一循环需要战略和文化上的转变，以实现数据人文化。这种转变并非关乎一款新的软件，而是一种新的思维方式——一种赋能数据匠人去发现语境、将数据故事讲述作为核心能力、并通过清晰的投资回报率不懈证明其影响力的思维方式。
通过采纳这些原则，我们得以超越方格中的“幽灵”——那些虚假的关联和错失的机会——去洞察其下的人性化现实。这正是我们最终弥合分析与行动之间鸿沟的方式，将数据从一份简单的“发生了什么”的报告，转变为一个引人注目的“接下来会发生什么”的催化剂。
来源
[1] Ninio, J. and Stevens, K. A. (2000) Variations on the Hermann grid: an extinction illusion. Perception, 29, 1209-1217.
[2] Data Storytelling 101: How to Tell a Powerful Story with Data – StoryIQ, 2025, https://storyiq.com/data-storytelling/
[2] Humanizing Big Data – DLT Solutions, https://www.dlt.com/sites/default/files/sr/brand/dlt/PDFs/Humanizing-Big-Data.pdf
[3] Gouranga Jha, Frameworks for Storytelling with Data, Medium, https://medium.com/@post.gourang/frameworks-for-storytelling-with-data-5bfeb1fbc37b
[4]Michal Szudejko, Turning Insights into Actionable Outcomes, https://towardsdatascience.com/turning-insights-into-actionable-outcomes-f7b2a638fa52
[5] Michal Szudejko, How to Use Color in Data Visualizations, https://towardsdatascience.com/how-to-use-color-in-data-visualizations-37b9752b182d
[6] Michal Szudejko, How Not to Mislead with Data-Driven Story, https://towardsdatascience.com/how-not-to-mislead-with-your-data-driven-story
[7] ROI-Driven Business Cases & Realized Value – Instrumental, https://instrumental.com/build-better-handbook/roi-business-cases-realized-value-technology-investments
