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数据新闻对我们获取信息的方式产生改变，然而，其依赖的前提清晰，面临的挑战也清晰 。
数据公开是基础前提
获取数据是数据新闻的起始点，政府组织、科研院所以及企业把控着海量信讯，要是这些数据未对公众予以开放或者没办法以电子形态得以获取，那记者便丧失了用以分析的素材，近些年岁，众多国家的政府数据开放平台相继上线，这给新闻产出供给了原始材料。
可是，数据开放的进度以及质量并非处于均衡状态。于某些领域而言，像公共财政领域、环境监测方面，数据的完整性欠缺，及时性欠佳，机器可读性同样不敷。这径直限制了数据新闻报道的深度广度，致使部分重要议题没能得到切实呈现。
可视化提升信息感知
通常来讲，财经方面的数据是繁杂且乏味枯燥的，然而借助动态图表这类形式，数据的走向以及对比情况就变得直观起来，举例说明，股票市场所具有的波动，不同行业之间的经济增长对比，在运用交互图表进行呈现之后，普通的读者也能够快速地掌握关键信息。
可视化并非仅仅是使画面变得更好看，其实质关键价值在于把潜藏于数据内部的模式以及关系给揭示出来，借着它把抽象的那一群数字转变成为能够被理解的视觉类型的故事描述，它在针对阐释宏观经济趋向或者阐释复杂的政策作用影响等方面特别有效果。
驱动报道的多源素材
“数据驱动”所表达的意思是要让数据来引领报道的方向，而不是仅仅将其当作文字的一种佐证资料，开放数据为记者创造了交叉验证的一种可能性，记者能够从统计局以及行业报告和学术论文等多种多样的相互独立的来源去获取数据，然后相互进行比对分析，进而构建出更为立体的事实图景情况。
多方信源，也把报道依赖单一数据的风险给降低了。当多个数据集都指向同一结论的时候，新闻报道的可靠性，以及说服力，就会显著增强。这对记者提出了要求，要求记者具备主动搜寻，以及整合不同来源数据的能力。
对从业者能力的新要求
大数据时代当中的记者，是需要去掌握复合技能的，除去传统具有的采访以及写作之外，他们还得学会从数据库以及网络抓取数据，要使用工具开展基本的统计分析，并且要理解怎样将结果有效呈现，就好比使用Python进行数据清洗，或者是利用DataV等工具制作图表，这已然成为新技能了。
这种转变，不单单是技术层面的，更是观念层面的。记者，要从“讲故事的人”这一角色部分转变为“数据的解读者”，得明白怎样去发现数据当中的新闻要点，并且以公众能够理解的方式去传达数据的意义以及局限性。
内容与形式的平衡之道
将炫酷可视化效果过度追求，有可能致使新闻核心价值被稀释，要是读者仅仅记住了华丽图表，然而对于事件本身却欠缺理解的话，如此这般的报道就是失败的，技术应当是为内容提供服务的，而并非是反过来掌控内容 。
于选择呈现方式之际，务必要顾忌新闻题材以及受众。针对突发新闻而言，一张简洁明晰的静态信息图兴许比繁杂的交互页面更具成效；就深度调查来讲，或许需多层级、可探寻的可视化方案去承载海量信息 。
团队构建与公信力挑战
当前，在国内，众多媒体的数据新闻团队，是由文字记者、编辑以及美术设计人员临时拼凑形成，缺少专业的数据分析师与程序员。这样的结构，难以支撑那些需要深度挖掘，以及借助复杂技术来达成的项目，致使作品常常停留在表层展示 。
若数据来源标注模糊不清，或者直接采用未经求证核实的二手数据，就必会引发公众对于报道准确性的质疑与怀疑。一旦发生出现错误的数据情况情形，那则将会对媒体的公信力造成严重的损害伤害祸事。故而建立起严格严谨严密的数据核查以及来源标注规范准则，这乃是数据新闻能够得到长远久远长远发展的生命线根本所在关键之处。
于数据愈发关键的当下今天，您觉得平常普通读者于阅读数据新闻之际，最应当去留意关注图表背后的哪一些哪些关键重要信息从而以避免防止被误导呢？欢迎在评论区域地方分享您的看法观点，如果觉着感觉本篇文章有帮助益处，请点赞施以支持 。