Data Storytelling: la última milla de la analítica

Data Storytelling: la última milla de la analítica

Hoy en día, las empresas recopilan datos sobre todos los aspectos de su negocio y, aunque disponen de diversas herramientas de análisis y de inteligencia de negocio ( como por ejemplo  cuadros de mando, tablas dinámicas y hojas de cálculo)  no pueden aprovechar al máximo las oportunidades ocultas en sus datos. En el mejor de los casos los informes realizados con esas herramientas se leen, pero la mayoría de veces no tienen éxito a nivel comunicativo ni de comprensión ya que carecen del componente de la última milla de la analítica, la narrativa, que es vital para transmitir información y conocimientos basados en los datos.

La data storytelling o narrativa de datos es la respuesta  para comunicar visualmente con impacto y en formato narrativo los datos analizados , ya que al presentar análisis de datos a través de visualizaciones fáciles de seguir dentro de una estructura narrativa clara, las empresas pueden comunicarse y actuar en puntos de datos críticos sin la necesidad de comprender el lado más técnico de la analítica. El objetivo de la data storytelling es ir más allá del qué y cómo de los datos , sino que debe señalar el por qué, facilitando en última instancia la toma de decisiones basada en datos , convirtiendo a lectores  en participantes activos de  la información en lugar de ser receptores pasivos.

¿ Cómo empezar contar historias con datos ?

Pues al igual que con cualquier historia,  debemos fijar dos puntos clave  antes de comenzar. ¿Quién es tu audiencia y cuál es tu objetivo? ya que con una comprensión más clara de a quién le presentas, puedes crear tu historia con enfoque y claridad. Además el objetivo de cualquier historia de datos es  siempre el mismo,  fomentar y facilitar el pensamiento crítico para la toma de decisiones empresariales. Cada historia de datos comienza con un problema o una hipótesis de trabajo y buena nueva  historia con datos debería estimular a la audiencia a considerar una solución.

Debemos pensar  la narración de datos como un proceso de tres partes:

1. Visualización  Ninguna visualización de datos es igual a otra ya que es fundamental elegir las mejores representaciones gráficas para que faciliten el objetivo de cada conjunto de datos. Por ejemplo, si estás comparando las ventas de tres productos ,durante sos 5 últimos  años , como son pocas categorías y pocos periodos de tiempo la mejor opción para ello sería una gráfica de barras .

2. Narrativa

El elemento narrativo es lo que distingue el data storytelling de otros productos comunicativos con datos  como por ejemplo  la infografía. Existen diversos estilos narrativos pero la forma  más fácil de establecer una narrativa es colocar su historia en una línea de tiempo. Las historias de datos deben explorar e intentar explicar cómo y por qué los datos cambian con el tiempo, generalmente a través de una serie de visualizaciones.Y como cualquier historia, las historias de datos tienen un comienzo,  un desarrollo y un final o cierre. Cuando nuestra audiencia y lee de una forma secuencial puede procesar cada  punto de datos dentro del contexto del que lo precede y a  medida que avanza la narración revela información sobre los datos y patrones y tendencias subyacentes.

3. Contexto

El contexto es clave para mitigar cualquier confusión o malentendido del mensaje.Normalmente cada historia de datos comienza con un problema o pregunta que incluye cierto contexto, pero  no siempre es suficiente. Cada punto de datos no solo debe relacionarse con el siguiente, sino que también debe complementarlo o contrastarlo. Por ejemplo puntos de datos sobre el tiempo, la ubicación, la tendencia, la importancia, la proporción, …. permiten clarificar y reforzar  el contexto de la historia.

A medida que más y más empresas inviertan en promover una cultura basada en datos, la narración de datos es clave para simplificar conceptos analíticos difíciles o complejos para roles  que deban tomar decisiones pero  no están familiarizados con los conceptos o prácticas de la ciencia de datos . Sin una comprensión clara de los datos, pueden ocurrir muy pocos cambios.

Nota: Si quieres seguir aprendiendo de estos temas no dudes en contactarme.

 

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