Data Storytelling consiste en un enfoque estructurado sobre cómo comunicamos insights a partir de los datos y son tres los elementos que están relacionados: datos, visualización y narrativa ¿El objetivo? Generar un impacto o un cambio en las acciones de las personas basadas en los resultados de un análisis. En esta nota te comentaremos por qué es importante para las organizaciones incluir la historia en el análisis, cuáles son sus ventajas, la figura del traductor de datos y cuáles son las estrategias periodísticas para contar una buena historia aplicada a las visualizaciones de datos.
Tres elementos del Data Storytelling
La conjunción de narrativa y datos permite explicar por qué un insight puede ser tan importante. A su vez, cuando añadimos una visualización a nuestros datos, podemos iluminar (“enlighten”) a la audiencia con insights que no habían visto de otra manera. Por otro lado, la combinación entre narrativa y visualización genera engagement o interés en la audiencia. Si unimos narrativa, datos y visualización logramos influenciar y generar un impacto en las acciones de las personas.
¿Por qué es importante incluir la historia en nuestro análisis?
-Las historias siempre fueron herramientas efectivas para transmitir la experiencia humana. La narrativa es la forma en que damos sentido a un mundo complejo, proporciona contexto, conocimiento e interpretación, lo que hace que los datos sean significativos y los análisis más relevantes.
-Más allá de lo bien presentado de un análisis o de una buena calidad en los datos, con eso solo no vas a forzar un cambio. Es necesario incluir una historia visual o narrativa para persuadir, inspirar confianza y liderar el cambio.
-La mayoría de las personas puede no entender los detalles de los análisis, pero sí buscan pruebas de análisis y datos. Las historias que incorporan datos y análisis son más convincentes que aquellas basadas en anécdotas o experiencias personales.
-La preparación y el análisis de los datos a menudo toman bastante tiempo, pero necesitamos representaciones abreviadas de esas actividades para aquellos que son espectadores o beneficiarios de ellas. Sería lento y aburrido compartir todos los detalles de un análisis cuantitativo. Los analistas deben encontrar una manera de entregar los hallazgos destacados de un análisis de manera breve y ágil, y la historia es la solución ideal.
¿Cuáles son sus ventajas?
-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.
-Comprensión ágil de la información: las representaciones gráficas permiten ver grandes cantidades de datos de forma clara y coherente, lo que facilita la extracción de conclusiones e insights.
-Crear un nuevo lenguaje de negocio para contar la historia a otros: una vez que hemos descubierto nuevos insights, el siguiente paso es comunicarlos a través de gráficos simples o visualizaciones elaboradas para lograr engagement.
-Encontrar relaciones y patrones dentro de los activos digitales: descubrir tendencias dentro de los datos nos puede dar una ventaja competitiva, como detectar puntos clave que están afectando a la calidad del producto o solucionar problemas antes que se vuelvan más complicados.
La rol del traductor de datos
Muchas empresas comienzan a incorporar la figura del “traductor de datos” para hacer entendible los descubrimientos basados en datos. Este traductor, por medio del Storytelling, le da un sentido a los datos mientras muestra los resultados en un dashboard o en un powerpoint con gráficas.
El traductor tiene que preguntarse cómo crear una historia interesante para que la audiencia la entienda. Es por eso que son importante las técnicas narrativas del periodismo, como las famosas 5W (quién, dónde, cuándo, cómo y por qué).
Estrategias periodísticas para contar una buena historia aplicada a las visualizaciones de datos
En primer lugar, creá una historia convincente. Dado que los directivos de la empresa están con poco tiempo, necesitan que les brindes la información de una forma breve, concisa y contundente. Es importante contar una historia con gancho y que los diseños de las gráficas faciliten la interacción con los datos.
En segundo lugar es fundamental conocer a tu audiencia y adecuar la historia a sus conocimientos y tiempo disponible. Para los que son principiantes hacé una primera aproximación de los datos. Los generalistas, en cambio, conocen un poco más el tema y necesitan mayor entendimiento. Los directivos van a necesitar mayor profundidad para poder tomar decisiones. Los expertos son quienes van a conocer mejor el tema y buscan una mayor exploración. Los ejecutivos solo tendrán tiempo para las conclusiones y aquellos aspectos relevantes.
Otra estrategia periodística que podemos mencionar es la objetividad. Una visualización debe estar desprovista de prejuicios, es decir, debe basarse en lo que dicen los datos y no en una visión sesgada. Es importante conservar un equilibrio en cómo se demuestran los datos en la presentación (información con letra más grande o con un efecto se va a percibir diferente en contraste con otros datos). A su vez es importante no censurar, es decir seleccionar qué datos se incluyen o excluyen de la visualización.
Por último, hay que releer y editar para que sea más entendible para la audiencia. Comenzá creando un borrador y luego editalo.
Conclusión
Data Storytelling consiste en un enfoque estructurado sobre cómo comunicamos insights a partir de los datos. Para las organizaciones es muy importante incluir historias en los análisis, debido a que ayuda a un fácil entendimiento y a persuadir para generar un cambio en las acciones de las personas. El rol de traductor de datos permite hacer entendible los descubrimientos basados en datos, así como también aplicar distintas estrategias periodísticas. Desarrollar habilidades en comunicación, en escucha y oratoria es importante para que el Data Storytelling tenga un éxito asegurado.