El poder del Data Storytelling: liberar ideas, causar impacto

El data storytelling se refiere a la técnica de utilizar datos, visualizaciones y narrativas para contar historias y comunicar información de manera efectiva. Es una forma de presentar resultados de los procesos de análisis de datos en formas fáciles de comprender.

En el mundo actual, impulsado por los datos, cada vez es más importante la capacidad de comunicar eficazmente los conocimientos y hacer que los datos sean comprensibles. La narración de datos (o Data Storytelling) es una poderosa técnica que combina el arte de contar historias con la ciencia del análisis de datos. Al tejer narrativas en torno a los datos, las organizaciones y los individuos pueden liberar el verdadero potencial de sus datos, lo que les permite informar, persuadir e inspirar la acción.

En este artículo, exploraremos el concepto de narración de datos, sus ventajas y consejos prácticos para elaborar narraciones convincentes basadas en datos. Comencemos por dejar claro un punto: debes encontrar una forma efectiva de exponer los resultados de tus análisis de datos, o de lo contrario tu trabajo habrá sido inútil.

Para hacer data storytelling debes echar mano de herramientas de visualización que permitan ver fácilmente patrones, tendencias y correlaciones.
Para hacer data storytelling debes echar mano de herramientas de visualización que permitan ver fácilmente patrones, tendencias y correlaciones (imagen: Dall-E 2).

Presentar datos y resultados de una forma efectiva es una tarea que dista mucho de ser trivial. Y puede ser también bastante difícil para quienes lidiamos en forma cotidiana con números fríos y no necesitamos visualizaciones o narrativas para comprenderlos.

Las narraciones basadas en datos tienen el potencial de captar la atención, simplificar información compleja y evocar respuestas emocionales, lo que conduce a una mejor comprensión y toma de decisiones.

Cuando los números no hablan por sí mismos

Darles a los números una voz para que hablen por sí mismos es una de las tareas del científico de datos o del analista de datos. Esta tarea consiste en llenar la brecha que separa al frío mundo de los números crudos del caliente y vertiginoso mundo de los negocios. Para llenar esa brecha hay que echar mano de herramientas que expongan claramente patrones, tendencias y correlaciones.

Pero además de esas herramientas, necesitamos una narrativa o un argumento. La combinación de la narrativa y las visualizaciones es lo que necesita un científico de datos para dar a sus hallazgos la contundencia que se merecen y lograr un impacto en su audiencia.

Había una vez…

Cuando hablamos de narrativa, no creas que deberás adoptar la actitud de un cuentacuentos, buscando forma de mantener a tu audiencia entretenida. Aunque quizás no sea tan mala idea…

Hay una similitud entre los relatos de un cuentacuentos y las historias que cuenta un data storyteller: en ambas situaciones se busca causar un impacto en la audiencia.
Hay una similitud entre los relatos de un cuentacuentos y las historias que cuenta un data storyteller: en ambas situaciones se busca causar un impacto en la audiencia (imagen: NightCafe).

El propósito de la narrativa en el ámbito del data storytelling es que sirva como hilo conductor que una los puntos de nuestra historia: los patrones, las tendencias y las correlaciones. Sin la narrativa, esos puntos aparecerán como hechos aislados, y el valor de nuestro trabajo consiste en entregar un paquete completo, un conjunto cohesivo que evite a nuestra audiencia el trabajo de combinar los hechos para obtener conclusiones.

Hay una similitud entre los relatos de un cuentacuentos y las historias que cuenta un data storyteller: en ambas situaciones se busca causar un impacto en la audiencia. El cuentacuentos lo logra mediante sonidos fuertes, movimientos ampulosos y sorpresas que provocan en su audiencia la emoción que están esperando. El data storyteller lo logra a partir de hallazgos que representan oportunidades. Oportunidades de bajar costos, de aumentar ventas, de reducir tiempos, de iniciar nuevos negocios.

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Herramientas de Data Storytelling

Existe una gran variedad de herramientas para narración de datos. A continuación te ofrezco una selección de las más representativas, agrupadas en cinco categorías.

Análisis guiados: soluciones que combinan la visualización exploratoria de datos con textos explicativo y elementos gráficos. Ejemplos: Juicebox, Toucan Toco, Nugit.

Creadores de visualizaciones stand-alone: herramientas para construir visualizaciones portátiles e individuales, de manera flexible y con diseños atractivos. Ejemplos: Flourish (adquirida por Canva), RAWGraphs, Datawrapper.

Narración de datos como función: herramientas integrales de inteligencia empresarial que ofrecen narración de datos como una más dentro de sus funcionalidades. Ejemplos: Tableau Story Points, ArcGis StoryMaps, Qlik Sense Stories.

Diseño sobre datos: soluciones específicas para diseñadores, orientadas a la creación de infografías y otros recursos narrativo-visuales. Ejemplos: Infogram, Visme, Piktochart.

Historias con palabras: herramientas centradas en el uso de palabras para contar historias de datos. Utilizan algoritmos para identificar ideas en los datos y presentarlas en frases y viñetas. Ejemplos: SiSense Narratives, ChatGPT, Phrazor.

¿En qué ámbitos se aplica Data Storytelling?

El uso más inmediato que cualquiera puede encontrarle al data storytelling es exponer resultados que tengan que ver con dinero. Qué expliquen cómo ganar más con una empresa o negocio. Pero no todo es dinero en el data storytelling.

También se pueden contar historias de datos que expongan resultados en ámbitos tales como marketing, periodismo, investigación de mercado, ciencias sociales y muchos otros.

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Data Storytelling, paso a paso

A continuación te detallo los pasos básicos que debes seguir para que tu trabajo de Data Storytelling sea verdaderamente efectivo.

1. Conocer y comprender a tu audiencia

Antes de empezar, es importante que entiendas quiénes son tus espectadores y qué es lo que esperan de tu presentación. ¿Son expertos en el tema o son personas con conocimientos básicos? ¿Qué preguntas podrían tener sobre los datos que les ofrecerás? Al comprender a tu audiencia, puedes adaptar tu historia y presentación para que sea relevante y significativa para ellos.

Para tener éxito en data storytelling debes saber de antemano quiénes son tus espectadores y qué es lo que esperan de tu presentación. ¿Son expertos en el tema o son personas con conocimientos generales? ¿Qué preguntas podrían tener sobre los datos que presentas?
Para tener éxito en data storytelling debes saber de antemano quiénes son tus espectadores y qué es lo que esperan de tu presentación. ¿Son expertos en el tema o son personas con conocimientos generales? ¿Qué preguntas podrían tener sobre los datos que presentas? (Imagen: NightCafe)

Adapta la historia de datos a las necesidades, intereses y nivel de conocimiento de tu audiencia. Ten en cuenta sus antecedentes, motivaciones y la información clave que buscan. Esta comprensión te ayudará a elaborar una historia que resuene y hable directamente de sus preocupaciones.

2. Identifica una narrativa clara

Define un tema o mensaje central que quieras transmitir a través de su historia de datos. Hazte esta pregunta: si mi audiencia se llevara de mi presentación un único concepto, una única idea idea, ¿cuál me gustaría que fuese esa idea o concepto?

Desarrolla un arco narrativo claro que lleve a la audiencia en un viaje desde el problema o la pregunta en cuestión hasta las percepciones e implicaciones derivadas de los datos. Asegúrate de que la historia tenga un principio, un nudo y un desenlace, y que fluya a través de esos hitos de forma lógica y coherente.

3. Conocer tus datos

Para contar una buena historia de datos, es importante conocer bien los datos que tienes a tu disposición. Debes tener una comprensión clara de lo que representan esos datos, cómo se relacionan entre sí y qué patrones o tendencias podrías encontrar en ellos. También es importante tener en cuenta la calidad de los datos y si existen errores o lagunas en ellos que puedan afectar tus análisis.

Hazte esta pregunta: si mi audiencia se llevara de mi presentación un único concepto, una única idea idea, ¿cuál me gustaría que fuese esa idea o concepto?

4. Crear visualizaciones claras y efectivas

Las visualizaciones son una parte crítica del storytelling de datos y deben ser claras, concisas y atractivas. Sin embargo, no intentes embellecer tus presentaciones si la comunicación visual no es tu fuerte; en tal caso, concéntrate en que las visualizaciones sean claras y concisas, y el atractivo visual déjaselo a alguien con habilidades para la comunicación visual, o evalúa la posibilidad de usar una herramienta que te asista en este aspecto (como las mencionadas más arriba).

Las representaciones visuales de los datos, como tablas, gráficos e infografías, desempeñan un papel crucial en la narración de datos. Elige elementos visuales que mejoren la comprensión y apoyen la narración. Utiliza colores, formas y jerarquía visual para resaltar los puntos clave y guiar la atención del público.

Las representaciones visuales de los datos, como tablas, gráficos e infografías, desempeñan un papel crucial en la narración de datos (imagen: NightCafe).

Utiliza gráficos y tablas que sean fáciles de entender y que apoyen la historia que estás tratando de contar. Asegúrate de que las visualizaciones se relacionen con los datos y que no distraigan de la narrativa que estás presentando.

5. Crear conexiones emocionales

Incorpora elementos narrativos que evoquen emociones y conecten con el público a nivel personal. Utiliza anécdotas, ejemplos de la vida real o estudios de casos para humanizar la información y que los datos sean más realistas y cercanos a tu audiencia. Las conexiones emocionales aumentan la participación y hacen que tu historia de datos sea más memorable.

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6. Practicar y aceptar comentarios

Como cualquier presentación, la práctica y la retroalimentación son clave para el éxito. Practica tu presentación con anticipación para asegurarte de que estás hablando de manera clara y que tus visualizaciones son efectivas. También es importante recibir comentarios de otros sobre tu presentación y estar dispuesto a hacer cambios o ajustes según sea necesario.

Considera exponer tu presentación a alguien que no conozca absolutamente nada sobre los temas de los que trata. A veces, una mirada totalmente externa te ofrece nuevas y distintas perspectivas que las que te puede brindar alguien que conoce de antemano los temas de tu presentación.

7. Cultivar la sencillez y la autenticidad

Evita abrumar a tu audiencia con datos excesivos o jerga técnica que sepas de antemano que no entenderán. El relato de los datos debe ser conciso y centrarse en las ideas más relevantes e impactantes. Utiliza lenguaje sencillo y evita complejidades innecesarias. Recuerda que la claridad es la clave de una comunicación eficaz.

Practica la autenticidad y la transparencia. Sé honesto y transparente sobre las limitaciones e incertidumbres de los datos. Admite abiertamente cualquier sesgo o suposición y presenta una visión equilibrada de la información. La autenticidad genera confianza y credibilidad, y garantiza que el relato de los datos se considere fiable y fidedigno.

8. Continuar aprendiendo

La narración de historias de datos es un proceso continuo de aprendizaje y mejora. Siempre hay nuevas técnicas, herramientas y tendencias emergentes que puedes utilizar para mejorar tus habilidades. Mantente actualizado con las últimas tendencias y técnicas en storytelling de datos para seguir mejorando tus habilidades.

Y vivieron felices para siempre

La narración de datos es una herramienta poderosa para transformar datos crudos en relatos convincentes que informen, atraigan e inspiren la acción. Los narradores de datos pueden liberar el verdadero potencial de sus datos comprendiendo a la audiencia, elaborando una narración clara, utilizando los elementos visuales con eficacia, creando conexiones emocionales y manteniendo la sencillez y la autenticidad. Adopta el arte de la narración y libere el poder de sus datos para impulsar conocimientos significativos e impacto.

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