Las narrativas nos ayudan a procesar la información. ¡Descubre por qué el data storytelling es importante en empresas!

¿Qué es el data storytelling? 7 pasos para hacerlo + tips

pablo.blanco
23/04/2024

El data storytelling, o narración de datos, es el proceso de comunicar información compleja a partir de datos a través de un hilo narrativo convincente. En lugar de simplemente presentar números o hechos aislados, el data storytelling implica contar una historia utilizando los datos como elementos clave para respaldar y enriquecer esa narrativa.

El data storytelling se compone de tres elementos:

  • Datos: Los datos son la materia prima del data storytelling. Estos pueden ser números, estadísticas, mediciones u otra información cuantitativa o cualitativa. Provienen de diversas fuentes, como bases de datos, encuestas, estudios científicos o registros históricos. Los datos deben ser precisos y confiables para que lo que los insights que se extraigan de ellos se ajusten a la realidad.
  • Visualizaciones: Las visualizaciones son representaciones gráficas de los datos diseñadas para hacer que la información sea más comprensible y accesible para la audiencia. Se pueden visualizar datos por medio de gráficos de barras, gráficos circulares, diagramas de dispersión, mapas de calor, entre muchos otros.
  • Narrativa: Este tercer elemento es en el que vamos a tratar con mayor profundidad en este artículo. La narrativa en el data storytelling es el hilo conductor que une los datos y las visualizaciones para crear una historia coherente y convincente que capte la atención de la audiencia y permita una buena comprensión de los datos expuestos.

¿Por qué es importante el data storytelling?

Las narrativas nos ayudan a procesar la información de manera más sencilla, nos la fijan en la mente, nos persuaden y nos sumergen en una trama. Pero el data storytelling no solo consiste en presentar información con gráficas, sino en describir qué significan y por qué ocurren. Es decir, estaríamos relatando la historia de esos datos y captando mejor la atención de nuestra audiencia.

Pero, ¿vale la pena esforzarse por idear un data storytelling? Sin duda. Si presentamos la información de manera clara estaremos compartiendo un análisis exhaustivo, pero claro, de la relevancia de los datos que exponemos y sus causas. Esto, además, sirve para allanar el camino y adoquinarlo para un intercambio fructífero de ideas e impresiones de lo realmente importante, escatimando en pequeñeces. 

Si prescindiésemos del data storytelling, es probable que se pierdan datos que podrían haber sido de gran importancia por el camino. En muchos casos, corremos el riesgo de presentar tal cantidad de datos de forma inconexa que podríamos dejar una sensación pronunciada de confusión en la audiencia. A fin de cuentas, sin un buen storytelling de los datos se dificultaría mucho poder realizar un análisis útil, sacar conclusiones esclarecedoras y, ulteriormente, tomar decisiones efectivas.

Beneficios del data storytelling

Como venimos diciendo, el data storytelling puede transformar madejas de bailes de datos en una gran narrativa bien cohesionada que nos permite desenterrar problemas y oportunidades que antes estaban escondidos a la vista. Así pues, las empresas data-driven que implementen el data storytelling se beneficiarían de:

Insights de gran valor

Cuando en datos hablamos de insights nos referimos a conclusiones, razonamientos, inferencias que se realizan a partir de un análisis de datos. Es una mirada introspectiva al interior de un conjunto de datos procesados. Son estos insights de gran valor los que llevan a que una empresa tome unas acciones determinadas que la hagan progresar de alguna manera.

Reuniones más eficientes

Si trabajas en el sector, seguro que has experimentado reuniones sempiternas en las que se discurre sobre una cuestión en círculos o sin un objetivo claro. Con un buen data storytelling, la senda discursiva se ilumina sola, por lo que todas las partes involucradas pueden seguirla sin desviarse. Es decir, con una narrativa de datos clara las reuniones se enfocan mejor y se pierde menos tiempo en largas pláticas infecundas.

Mejor comunicación

Los especialistas en análisis de datos tienden puentes entre diferentes equipos, ya que los datos empresariales y sus insights no se circunscriben a un solo departamento. Es por eso que esta transversalidad colaborativa fomenta una mayor cooperación interdepartamental y mayor esfuerzo conjunto por solucionar problemas.

Simplificar el trabajo con los datos

Si bien el data storytelling sirve para que la audiencia comprenda mejor las gráficas que se presentan, también facilita la tarea a los propios especialistas de datos. Cuando un data scientist o data analyst crea una narrativa de datos, él mismo está cribando los datos, cerniendo el grano de la paja y decidiendo cómo va a enfocar su discurso. En definitiva, hace más sencillo su trabajo de análisis y transmisión de datos.

Consejos para un buen data storytelling

Te damos unos consejos simples, pero muy reveladores, para que puedas crear un data storytelling de diez:

  • Contextualiza tus datos: En lugar de simplemente presentar números o gráficos aislados, contextualiza tus datos dentro de una historia más amplia. Explica el contexto en el que se recopilaron los datos, por qué son importantes y cómo se relacionan con el tema que estás tratando.
  • Lo bueno y breve, dos veces bueno: Mantén tu narrativa enfocada y concisa. Identifica lo principal que quieres comunicar con tus datos y ve directamente a él. Evita divagar o introducir información irrelevante que pueda distraer a tu audiencia.
  • Mantén un hilo discursivo coherente: Evita saltar de un tema a otro de forma errática. Construye una estructura coherente en tu narrativa para guiar a tu audiencia de manera lógica a través de los datos que estás presentando y asegurarte de que están comprendiendo lo que transmites.
  • Explora diferentes perspectivas: No te empecines en una única interpretación de los datos, porque hay varias formas de interpretarlos. Intenta ver los datos desde diferentes perspectivas y considera cómo podrían interpretarlos diferentes audiencias. De esta forma, tu data storytelling será más completo e interesante para tu audiencia.

Pasos para crear un buen data storytelling

Ahora que sabes cómo debe ser un data storytelling para resultar realmente útil, te contamos los pasos que debe seguir cualquier analista de datos para hacer un data storytelling eficaz, directo y claro:

1. Comprende tu audiencia

Antes de empezar, es crucial conocer a quién va dirigida tu historia de datos. ¿Quiénes son y qué función cumplen en la empresa? ¿Cuáles son sus intereses y nivel de comprensión de los datos desde un punto de vista profesional? Esta comprensión te ayudará a adaptar tu narrativa para que sea relevante y comprensible para ellos.

2. Medita qué es lo que quieres transmitir 

Define claramente el mensaje principal que quieres comunicar con tus datos. ¿Cuál es la historia que quieres contar? ¿Cuál es el punto que quieres que tu audiencia recuerde? Esto te ayudará a mantener el enfoque durante todo el proceso de storytelling.

3. Reúne y prepara tus datos

Recopila los datos relevantes para tu data storytelling y asegúrate de que estén limpios y bien estructurados. Elimina cualquier ruido o datos de poco valor que puedan distraer a la audiencia de tu mensaje principal.

4. Crea visualizaciones atractivas, pero claras 

Utiliza gráficos, tablas u otras visualizaciones de datos para que la audiencia comprenda la información presentada a simple vista. Elige visualizaciones que sean adecuadas para los datos que estás presentando.

5. Construye tu narrativa 

Organiza tus datos en una narrativa coherente que guíe a tu audiencia desde la introducción hasta la conclusión. Utiliza una estructura clara, como la introducción del problema, la presentación de los datos, el análisis y la conclusión.

6. Agrega contexto y perspectiva

No te limites a presentar los datos; agrega contexto y perspectiva para ayudar a tu audiencia a comprender por qué son importantes y cómo se relacionan con la situación actual de la empresa o del departamento. Es, precisamente, esta contextualización la que impulsará a la audiencia a un debate fructífero y a sacar insights esclarecedores.

7. Practica y refina

Practica tu presentación varias veces antes del momento de la verdad, especialmente si no estás acostumbrado al data storytelling. Siempre puedes pedir la opinión de compañeros de trabajos con los que tengas confianza o de tus propios amigos. Ve adaptando la narrativa según sea necesario para asegurarte de que sea clara y convincente.

Artículos relacionados

La estadística puede utilizarse de forma engañosa. En este artículo te contamos los sesgos estadísticos más comunes.
pablo.blanco

¿Los datos mienten? Estos son los sesgos estadísticos que más te engañan

09/01/2024

Vamos a empezar el artículo con una gran verdad: la estadística, aunque represente datos discutiblemente exactos, puede utilizarse de forma engañosa. Hasta la más exacta de las ope

Actúa como un intermediario entre el código máquina y los lenguajes de alto nivel. ¡Descubre mucho más con nosotros!

¿Qué es el lenguaje ensamblador (ASM)?

05/12/2023

El lenguaje ensamblador actúa como un intermediario entre el código máquina y los lenguajes de alto nivel, ofreciendo una comunicación más directa c

Es un conjunto de principios breves y sencillos que definen el diseño y la funcionalidad de Python. ¡Te explicamos cada uno con ejemplos!
pablo.blanco

Los 20 principios del Zen de Python explicados con ejemplos

08/07/2024

El Zen de Python (también llamado PEP 20) son un conjunto de principios breves y sencillos que definen el diseño y la funcionalidad de Python como lenguaje de programación.