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Data Storytelling: qué necesitas saber

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Elementos clave

El llamado Data Storytelling no es más que un enfoque estructurado sobre cómo comunicamos insights a partir de los datos, e involucra una combinación de tres elementos: datos, visualización y narrativa.

Ahora, ¿qué resulta de la combinación de estos elementos?, ¿cómo nos podemos beneficiar de ellos?, ¿necesitamos todos los elementos en cada análisis que hagamos? Veamos…

Narrativa, Datos, Visualización
Fuente: Forbes 
  • Narrativa + Datos = podremos explicar qué ha pasado y por qué un insight puede ser importante. Necesitaremos contexto para entender las conclusiones por completo.
  • Visualización + Datos = Enlighten. Cuando añadimos una visualización a nuestros datos, podemos iluminar a nuestra audiencia con insights que no habrían visto de otra manera.
  • Narrativa + Visualización = Engagement. La combinación perfecta para lograr ese interés e incluso para entretener a nuestra audiencia. 

Pero, cuando unimos Visualización + Narración + Datos = Change, logramos contar una historia con nuestros datos, logramos influenciar y llevar a ese cambio que estábamos buscando.

Datos, Narrativa, Visualización
Fuente: Forbes

Y es que la pasión por los datos, ¡tiene que ir acompañada también por la pasión de contar historias! Si comunicas pobremente tus insights o si llegas a conclusiones erróneas, puede ser prácticamente peor que no utilizar ningún dato.

¿Por qué Data Storytelling?

 Si no tienes claro por qué incluir el elemento “historia” en tus análisis o no estás seguro de que vaya a funcionar, estos cuatro puntos te ayudarán a cambiar de opinión:

  1. Las historias son herramientas efectivas para transmitir la experiencia humana: esto ha sido así desde el inicio de los tiempos, pero ahora utilizamos datos y análisis para crear versiones mejoradas de esas historias. Gracias a ellas simplificamos y damos sentido a un mundo complejo.
  2. Para inspirar el cambio, necesitamos que entiendan nuestra historia: no importa cuántas horas hay detrás de nuestro análisis, no lograremos nada si no nos logramos explicar ya sea con una narrativa o con gráficos pero, necesitamos una historia.
  3. Las personas quieren evidencia del análisis que hay detrás: aunque nuestra audiencia no entienda el detalle de la analítica, sí quieren la evidencia de que hay datos detrás, ya que estas historias son más convincentes que solo una experiencia personal.
  4. Contar en una breve historia el resultado de horas de trabajo: se necesitan presentaciones cortas, con ideas concretas adaptadas a los stakeholders que recibirán la información para hacer llegar tu mensaje de una manera simple. 

Data Visualization

Es muy común que Data Storytelling se entienda solo como visualización de datos y, aunque como estamos viendo, es mucho más que eso, es cierto que la visualización es una parte esencial y muy potente como complementaria al análisis, para poder condensar grandes conjuntos de datos en una sola foto.

Pero, ¿qué nos permite?

  1. Comprensión rápida de la información: gracias a las representaciones gráficas podemos ver grandes cantidades de datos de forma clara y coherente, lo que facilita la extracción de conclusiones e insights. Ganaremos tiempo y eficiencia para solucionar problemas.
  2. Identificar y actuar rápido sobre tendencias emergentes: incluso los archivos de datos casi infinitos, empiezan a tener sentido al representarse gráficamente; lo que nos permite detectar parámetros que están altamente correlacionados. Algunas relaciones serán obvias, pero otras tendremos que identificarlas para ayudar al cliente a enfocarse en ese punto de mejora que influenciará en sus objetivos principales.
  3. Identificar relaciones y patrones dentro de los activos digitales: descubrir tendencias dentro de los datos nos puede dar ventaja competitiva, como detectar puntos clave que están afectando a la calidad del producto o solucionar incidencias antes de que se conviertan en mayores problemas.
  4. Desarrollar un nuevo lenguaje de negocio para contar la historia a otros: una vez que hemos descubierto nuevos insights gracias a la analítica visual, el siguiente paso es comunicarlos, ya sea con gráficos simples o visualizaciones elaboradas, pero lo importante es lograr ese engagement y transmitir el mensaje rápidamente.

Para algunos, el esfuerzo de crear una historia alrededor de sus insights lo consideran innecesario y, además, una pérdida de tiempo. Pero creer que los datos deberían ser suficientes en sí mismos, solo porque sean explicados de una manera sencilla y concisa, para llevar a sus audiencias a tomar las decisiones necesarias, es lo mismo que creer erróneamente que las decisiones de negocio se toman teniendo en cuenta solo la lógica y la razón.

Error. Las decisiones también tienen en cuenta la emoción. Así que, cuando trabajas tus datos y los envuelves en una historia que puede despertar emociones, logras no solo que tu audiencia te recuerde, sino que, además, seguramente lograrás persuadirlos y generar mayor engagement.

Así que… ¿te atreves a darle una vuelta a tus análisis y contar tus datos con una historia? ¡Anímate!

Fuentes: www.forbes.com, deloitte.wsj.com/cfo/, data-informed.com.

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