Small data & smart thinking: la narrativa de los datos.

Small data & smart thinking: la narrativa de los datos.

El big data es un concepto que ha impactado rápidamente en todos los sectores profesionales  y a pesar de todos los beneficios que brinda , el procesamiento de datos de esta magnitud no es necesario para todas las empresas. Se pueden obtener los mismos beneficios al analizar los datos en una escala más pequeñas para la mayoría de la empresas. Es decir pasar de big data a small data, pero ¿Qué es Small Data?  La traducción literal sería datos pequeños, pero normalmente se refiere a pequeños conjuntos de datos que podemos procesar de forma individual en un ordenador común.

Los datos pequeños pueden ser datos de ventas, ganancias, tiempo de inactividad de los equipos,  productividad del personal, subidas y bajadas estacionales … pero la mayoría de las empresas  más allá de la captura de los datos, disponen de pocos empleados con todas las competencias necesarias para comprender y  aprovechar el poder de los datos pequeños  de forma eficaz.  Esto se debe a que la mayoría de los empleados piensan que los datos son aburridos y complicados, pero no lo son si sabemos  capacitarnos para trabajarlos y encontrar una  narrativa,  visualizarlos  ( siempre se ha dicho ver para creer ) y contar una historia con ellos.

Hoy en día disponemos de muchas herramientas de visualización de datos pero no solo  se trata de crear gráficas o cuadros de mando sin más, sino de narrar con datos,. Pero ¿Cuál es la clave  para narrar con datos?.  Los números cuentan lo que sucede a medida que las historias crean conexiones y contexto para hacer que sean comprensibles. Para contar una historia con datos, debemos encontrar la anécdota, el evento, el punto relevante que enganche al lector a los datos de nuestra historia visual.

Se basa en tres pilares clave

  1. Datos: limpios y precisos
  2. Visualización: representación gráfica / visual
  3. Narrativa: contar la historia con datos

Datos limpios y precisos

Datos con credibilidad: sin errores humanos (de escritura, espacios en blanco, valores faltantes… ) , verificables, estructurados ( que puedan ser procesados por una ordenador) y meticulosamente analizados

Representación gráfica / visual

Consiste en analizar y responder. ¿Cuál es la mejor manera de presentar la información?
¿Qué tipo de gráficos usaré y por qué? ¿Qué tipos de datos tengo? ¿Cómo usaré fotos y videos u otros elementos visuales para llamar la atención del lector sobre el mensaje?

Narrativa: contar la historia con datos

Las historias son herramientas efectivas para transmitir la experiencia humana y ahora utilizamos datos y análisis para crear versiones mejoradas de esas historias. Debemos aplicar la estructura, introducción, desarrollo y conclusión. Explorar diferentes narrativas, explicar qué ha pasado, como por ejemplo empezar con las causas y analizar explicar los efectos, realizar comparativas…las historias más convincentes de todas son aquellas que combinan datos y análisis, y un punto de vista razonado.

Según sea el objeto de la historia utilizaremos un enfoque distinto.

El enfoque exploratorio. En el momento inicial no hay definidas las preguntas ni hipótesis, sino solamente los datos como base de información. Suele iniciarse con a descripción de las variables. Y la pregunta es ¿Qué podemos encontrar para crear nuestra historia con los datos?

Enfoque descriptivo. Las preguntas de investigación están definidas desde el principio. La historia de los datos es una representación descriptiva de estos resultados.

Como hemos visto se involucra una combinación de tres elementos: datos, visualización y narrativa, y es necesario trabajar cada una de ellas para tener éxito. Debemos capacitar a nuestros empleados en small data – smart thinking, es decir aprender a trabajar con pequeños conjuntos de datos, trabajando cada una de las fases, potenciando pequeñas capacidades analíticas y narrativas.

No importa cuántas horas hay detrás de nuestro análisis, no lograremos nada si no logramos explicar con una narrativa de datos. La pasión por los datos y su visualización en cualquiera de sus formatos tiene que ir acompañada también por la pasión de contar historias entendibles. El reto está servido.

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