讲故事通过使复杂的信息变得容易理解和可以操作，从而增强了数据分析演示的效果。开发人员经常处理详细的数据集、算法和技术指标，但仅靠原始数据很少能传达结果的重要性。讲故事将见解构建成一个叙述，将数据与真实世界的场景联系起来，帮助观众掌握趋势或异常的意义。例如，与其列出用户参与度下降 15%，不如讲述一个故事，解释某个特定的 UI 更改如何导致了用户感到沮丧，从而导致活动减少。这种方法将抽象的数字与切实的成果联系起来，使数据令人难忘且相关。
讲故事的一个主要好处是它可以通过突出因果关系和背景来指导决策。技术专业人员通常专注于事情如何发生（例如，系统故障），但故事强调它为什么重要以及下一步该怎么做。假设机器学习模型的准确性在数据管道更新后下降。叙述可以将问题追溯到管道处理期间丢失的传感器数据，解释这些缺口如何扭曲了训练数据，并提出验证检查。这种结构通过阐明问题的影响，帮助开发人员优先考虑修复。故事还可以简化协作——非技术利益相关者可以参与到叙述中，而开发人员则保留对底层技术细节的访问权限。
最后，讲故事通过将信息组织成一个逻辑流程来提高记忆力和参与度。开发人员习惯于调试或优化系统，这涉及到遵循因果链。以故事形式呈现的演示——从问题开始，探索分析，最后得出解决方案——反映了这种故障排除的思维模式。例如，性能分析可能从用户抱怨加载速度慢开始，显示数据库中的查询执行瓶颈，并以索引优化结束，从而将延迟降低 40%。这种进展使观众保持专注，并强化了技术工作如何直接满足用户需求。通过在叙述中构建数据，演示文稿成为协调一致的工具，而不仅仅是信息转储。