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Data Storytelling, la narrativa aplicada por la figura de la data analyst

Data Storytelling, la narrativa aplicada por la figura de la data analyst

por | 29 de noviembre de 2022 | Empresas y diversidad

Cómo saber si te gustará el Análisis de Datos

Estamos en la era del Big Data. Miles de programas recogen cientos de datos por segundo y los almacenan en infinitas y complejas tablas que esperan pacientemente a ser analizadas. Aquí es dónde entra en juego el Data Storytelling, que va un pasito más allá del ya famoso Data Analytics.

Partimos de la base de que los datos por sí solos no sirven para nada si no somos capaces de traducirlos en información útil. Será la figura de la data analyst la encargada de darle forma para que el cliente, el equipo, los accionistas o cualquiera que sea el o la interesada puedan entenderlo y utilizarlo.

Philippe Nieuwbourg, profesional del Big Data, dice que el objetivo de esta nueva ciencia es “hacer que las personas se metan en la historia, como en una buena película de cine”. Por eso, el Data Storytelling va mucho más allá de presentaciones, infografías o tableros de visualización. Se trata, sencillamente, —es una manera de hablar, porque no lo es tanto— de contar una historia donde los datos se convierten en los protas. 

Narrativa, datos y elementos visuales. Si estos tres elementos se combinan con cierto arte y estrategia, el resultado será un Data Storytelling que ayude a que la audiencia sea capaz de entender y recordar el mensaje que se quiere transmitir. Por eso, los y las profesionales del Big Data y el Storytelling deben conocer bien a sus audiencias para saber qué ofrecer y cómo.

El Storytelling es un término que pegó un pelotazo en el mundo de la publicidad y el marketing, pero no es el único sector en el que da buenos resultados. A la vista está cuando nos permite aplicarlo para presentar y hacer uso de nuestros queridos y valiosos datos.

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Narrativa, datos y visualizaciones utilizadas por una data analyst

Lo que se busca con el Data Storytelling es dar voz a los datos y comunicar los resultados del análisis de manera sencilla y amena. Se trata de convertir una presentación aburrida en una historia entretenida, de tal manera que aquello que no llamaba la atención sin elementos visuales como son los gráficos o las tablas, ahora cobre forma bajo el Storytelling. Para ello entran en escena tres elementos clave: la narrativa, los datos y los elementos visuales.

Combinándolos podemos encontrar los siguientes resultados:

  • Narrativa y datos: la combinación de ambos sirve para ofrecer a la audiencia una explicación fácil de entender de la información sobre la que se está trabajando.
  • Visualización y datos: añadir elementos visuales cuando hablamos de datos ayuda a que sea más entretenido e inteligible. Si no, qué nos dices de esas presentaciones eternas llenas de números y texto que da pereza solo pensarlo.
  • Narrativa y visualización: una buena historia acompañada de las imágenes adecuadas. No estamos diciendo que tengas que ser la próxima Coixet, pero cuanto más entretenido y dinámico puedas hacerlo, mucho mejor.

Consejos para un Data Storytelling eficiente

Si no sabes por dónde empezar para dejar de poner un dato tras otro en una diapositiva triste y aburrida y comenzar a contar las cosas de otra forma, te dejamos cinco tips que pueden ayudarte a estructurar la información.

1. Saber simplificar

El Data Storytelling tiene por objetivo hacer que la información sea más fácil de entender y presentar los datos de forma sencilla. Para eso, es fundamental saber simplificar, en la medida de lo posible, lo que intentamos comunicar. Demasiada información, más que dar luz, oculta lo realmente importante. Por eso, conviene evitar un exceso de información técnica que pueda dejar KO a quien no sea del mundillo. Si tienes dudas, ve siempre a por lo simple, sencillo y breve. 

2. Aportar contexto

¿Has oído hablar de la percha informativa? Nos colamos en la jerga periodística y nos llevamos el término a nuestro terreno. Y es que cuando consigues llamar la atención y hacer que tu audiencia se sienta identificada con lo que dices, ya tienes mucho ganado. Te damos algunas ideas muy sencillas:

  • Un dato impactante para abrir la conversación: las estadísticas dicen que pasamos 2h30 al día en redes sociales, ¡lo que equivale a 3 días enteros al mes!
  • Una anécdota personal: ayer, después de cenar, fui a recoger a mi hija a casa de una amiga suya y pude fijarme en […]
  • Un punto de dolor que sepas que tu audiencia comparte: ¿quién no ha utilizado Instagram para buscar su restaurante favorito?

Adapta estos ejemplos al proyecto que tengas entre manos e infórmate muy bien de a quién vas a presentárselo para poder conectar mejor.

3. Utilizar distintos formatos

Los datos pueden contarse de muchas maneras y, aunque hagamos hincapié en la importancia de que haya una historia o un argumento, eso no significa que todo deba basarse en el texto. Para que sea más entretenido, lo ideal es utilizar diferentes formatos, como imágenes, sonidos, vídeos, encuestas interactivas, etc. Cuanto más cómoda sea para tu audiencia la visualización de la información, más probable será que comprenda los datos y se acuerden de ellos.

4. Incorporar elementos técnicos

El mensaje hay que transmitirlo de manera directa y sin rodeos. Sí. Pero esto no quita que haya que justificar y sustentar lo que decimos. No te olvides de hablar del porqué de tus conclusiones, y recuerda que la sencillez a la hora de explicarlos no debe restar profesionalidad ni un dominio profundo del tema que se está tratando.

5. Recurrir a la tecnología

La tecnología y las redes sociales pueden ser tus aliadas a la hora de idear una buena estrategia de Data Storytelling. Para contar una historia puedes involucrar a tu audiencia a través de estos canales, para que interactúe en una narrativa multicanal. Dicho de otra manera, no te limites a una presentación convencional y échale imaginación para hacer las cosas diferentes, con un poquito de ayuda de las herramientas digitales.

El Data Storytelling es, por tanto, una estrategia fundamental para ser una buena data analyst que traduce la analítica de datos y presenta los resultados de forma atractiva, eficiente y memorable a una audiencia cada vez más saturada de información.

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