O que é narrativa de dados?
A narrativa de dados é uma forma de transformar informações numéricas em uma narrativa contextual para que as pessoas possam entender e se relacionar com essas informações.
Visão geral da narrativa de dados
Os dados puros e brutos falam uma língua bastante precisa, que apenas alguns especialistas são capazes de entender. A narrativa de dados é uma forma de transformar essas informações planas e numéricas em uma narrativa contextual para que as pessoas possam entender e se relacionar com as informações. Um relatório que correlaciona estatisticamente a temperatura do mingau com o tamanho dos ursos provavelmente não será muito útil. Já uma história que mostra imagens da Cachinhos Dourados e de ursos, camas e cadeiras de diferentes tamanhos tem muito mais chances de ser lida e compreendida por completo. E não é isso que queremos?
A quantidade de dados gerados globalmente cresceu de modo exponencial em poucas décadas. A IDC prevê que, até 2025, o volume mundial de dados atingirá 175 zettabytes – o que equivale a incríveis 175 bilhões de terabytes. A rápida expansão de dados de big data em volume e complexidade fez com que muitas empresas corressem para encontrar maneiras mais eficientes de aproveitá-los e utilizá-los. A visualização de dados é o ato de usar gráficos para representar melhor os dados – e isso é útil até certo ponto. Mas as empresas de hoje precisam ir além dos simples gráficos. Elas precisam contextualizar ideias baseadas em dados, tornando-as mais poderosas e persuasivas. A narrativa de dados é a próxima geração de comunicação empresarial, ajudando as empresas a se comunicarem melhor e a tomarem decisões empresariais mais inteligentes e acionáveis.
Os elementos da narrativa baseada em dados
Cada história de dados deve apresentar os três elementos a seguir:
- Dados
A narrativa baseada em dados deve usar (tanto quanto possível) dados depurados e completos. Pode parecer óbvio, mas isso se torna um desafio porque existem dados em vários países, unidades de negócios e departamentos. O advento de novas fontes de dados, como a IIoT, está apenas aumentando o volume de dados. Para empresas que estão se afogando em dados (a maioria delas), as soluções de gerenciamento de dados ajudam a resolver esses problemas coletando dados de todas as fontes e fornecendo insights práticos confiáveis. É assim que começamos. - Narrativa
Ao longo da história da humanidade, as pessoas têm transmitido informações através de narrativas. A narrativa baseada em dados também segue um enredo narrativo tradicional (conhecido como “arco da história”) com um começo, meio e fim. A narrativa deve contar a história do que os dados revelam, destacar seu contexto e sugerir possíveis ações. O software de narrativa de dados funciona com plataformas de ERP, incorporando vários tipos de funções analíticas de dados (descritivas, diagnósticas, preditivas, prescritivas) para ajudar a revelar quais dados são os mais relevantes ou atraentes para a história. - Elementos visuais
Bons elementos visuais apresentam as conexões entre os dados de maneira clara, permitindo que o leitor as compreenda rapidamente e use essas informações para considerar possíveis resultados. Embora os softwares de visualização de dados e as planilhas disponíveis consigam gerar tabelas, mapas, gráficos e diagramas, é a combinação desses gráficos com uma narrativa que lhes confere o contexto e o significado mais relevantes. Uma imagem vale mais do que mil palavras: ela vale milhares de linhas do Excel.
A narrativa de dados envolve o uso de dados e funções analíticas complexas para criar uma história convincente, que desperte o interesse do público, transmita uma mensagem clara e incentive uma ação ou próximo passo.
Por que contar histórias baseadas em dados é tão eficaz?
O cérebro humano prefere histórias a dados puros. Em resumo, as histórias são mais atraentes para os olhos e mais fáceis de entender. Isso oferece inúmeras vantagens em relação a planilhas, quadros brancos de dados e dashboards digitais, modernos e baseados em dados. Histórias baseadas em dados são eficazes porque elas:
Simplificam a enorme quantidade de dados que impede a tomada de decisões. De acordo com o Gartner, 80% dos insights analíticos tradicionais não gerarão resultados de negócios em 2022.
Envolvem mais partes do cérebro do que dados puros, aumentando a compreensão e a retenção
Podem ilustrar por que algo está acontecendo
São apoiadas por evidências
Usam dados para descobrir novos padrões
Podem mexer com a cabeça e com o coração de quem lê
Geram insights acionáveis
Podem conectar-se a dados em tempo real para gerar análises sempre atualizadas
Podem ser personalizadas em escala
Oferecem valor para o público
Têm bom desempenho em relação a métricas, como taxas de cliques e conversões
Fornecem credibilidade para a empresa ou o setor
Como veremos, a narrativa baseada em dados é eficaz internamente e externamente, impulsionando sua adoção.
Descobrir insights e extrair valor: exemplos de narrativas de dados
É provável que você já tenha visto exemplos de narrativas de dados sem perceber. E isso é parte da beleza delas: como são envolventes visualmente, você não percebe que está acessando os dados.
Serviços de saúde: a Organização Mundial da Saúde rastreia a COVID em todo o mundo em um dashboard interativo. Os leitores podem escolher visualizar o número de casos de COVID, mortes ou vacinas, além das diversas medidas adotadas em cada país. Também há dezenas de visualizações simples que os governos e as equipes médicas podem usar para “contar” suas próprias histórias locais. As organizações de saúde também podem combinar dados históricos com resultados de ensaios clínicos para explicar os benefícios e riscos de novos tratamentos para os pacientes.
Cadeias de suprimentos: a gestão integral da cadeia de suprimentos ajuda a centralizar várias fontes de dados. A narrativa de dados aplicada nas cadeias de suprimentos pode estar relacionada ao sourcing e à origem dos produtos. Os dados podem vir de fornecedores de matérias-primas, etiquetas RFID, ativos de produção e parceiros de expedição e logística. Isso ajuda a contar uma história dinâmica sobre a origem de um produto, ilustrando como as melhores práticas de mão de obra e produção agregam valor e promovem a sustentabilidade.
Recursos humanos: no complexo mundo do trabalho atual, as empresas não se concentram apenas em contratar as melhores equipes, mas também em garantir que elas permaneçam. Modernos sistemas de software de RH reúnem e analisam dados da contratação à aposentadoria. Isso oferece a oportunidade de criar narrativas de dados envolventes, apresentando aos líderes de negócios e de recursos humanos exemplos de como diferentes iniciativas podem aprimorar o recrutamento, a experiência e a retenção de colaboradores.
Varejo: com foco em B2C, o setor varejista tem enorme potencial para se conectar com os clientes de maneiras novas e interativas. Todas as tecnologias digitais que apoiam o varejo omnichannel resultam essencialmente na geração ou curadoria de dados. Ao usar dados de prateleiras inteligentes, e-commerce e compras online em geral, os varejistas podem criar narrativas de dados altamente precisas e acionáveis sobre onde, como e por que seus clientes interagem com seus produtos. Isso ajuda a informar o desenvolvimento de negócios, a gestão de estoques, o marketing e muito, muito mais.
A crescente tendência de narrativas de dados e funções analíticas aumentadas
A narrativa de dados não é novidade para as empresas. Ainda assim, até recentemente, esse era um processo em grande parte manual e demorado: os colaboradores precisavam extrair dados, criar e desenvolver visualizações, elaborar uma narrativa e gerar insights. As empresas costumavam contar com cientistas de dados ou com a TI, que lidavam com grandes volumes de dados, para criar dashboards analíticos. Esses colaboradores muitas vezes não tinham as habilidades interpessoais necessárias para criar narrativas claras e atraentes. Muitas vezes, os dashboards que eles criavam não eram capazes de transmitir as informações mais relevantes de uma forma que a liderança (ou qualquer outra pessoa) entendesse com facilidade.
Hoje, as plataformas de narrativa integradas a sistemas de tecnologia ERP democratizaram o acesso aos dados, permitindo que analistas de negócios, profissionais de marketing, designers e equipes editoriais colaborem com cientistas de dados para criar histórias envolventes. Trazer colaboradores de outros departamentos não só adiciona habilidades interpessoais, mas também gera insights a partir de vários pontos de vista.
Com as ferramentas certas, qualquer pessoa dentro de uma organização pode criar uma narrativa de dados. As plataformas de no-code e low-code e as ferramentas de funções analíticas aumentadas – que integram inteligência artificial, Machine Learning e processamento de linguagem natural – são capazes de automatizar muitas funções que antes demandavam muito tempo. Todo o processo se torna mais rápido, mais eficiente e mais eficaz.
Segundo o Gartner, as narrativas de dados (em vez de dashboards) se tornarão a principal forma de consumo de funções analíticas até 2025, e técnicas de funções analíticas aumentadas gerarão automaticamente 75% dessas narrativas.
Criando narrativas de dados eficazes: as perguntas que importam
Os colaboradores aprendendo a gerar narrativas de dados se beneficiam da adoção das tradicionais cinco perguntas que o jornalismo faz: quem, o quê, quando, onde e por quê. E um bom contador de histórias de dados tenta responder essas cinco perguntas fundamentais.
Antes de dar início ao processo, um contador de histórias de dados (ou uma equipe) deve se perguntar:
Quem é o público para a narrativa?
Qual é o objetivo?
Quais KPIs devemos usar?
Quais dados e elementos visuais melhor transmitem essas informações?
Qual deve ser o intervalo de dados (ao longo de qual período)?
Onde os dados estão localizados?
Quais tendências os dados revelam?
Por que isso está acontecendo (contexto)?
Como o jornalismo de qualidade, as narrativas de dados tentam ser objetivas, imparciais e empáticas com o público. As empresas precisam se resguardar de visões humanas enviesadas e de preconceitos introduzidos pela inteligência artificial. Essa abordagem cuidadosa é fundamental para a credibilidade.
A incorporação eficaz das narrativas de dados nas empresas vai além de uma simples atualização de software. O sucesso do processo depende do apoio da alta gestão e da disposição das lideranças departamentais em quebrar os silos de dados e de equipes, promovendo a colaboração. Algumas empresas contratam “narradores de dados” para funções específicas, enquanto outras exigem essa habilidade como requisito para cargos de analista. Com o devido treinamento, colaboradores de áreas não relacionadas a dados podem trazer valiosos conhecimentos institucionais e situacionais na criação de narrativas que impulsionam os negócios.
Para garantir uma transição sem surpresas para essa nova forma de comunicação, as empresas devem considerar a contratação de especialistas que possam orientar a implantação de tecnologias, o planejamento de roadmaps, o treinamento e a comunicação. A transição de dados corporativos de planilhas e dashboards para narrativas visuais contextualizadas pode beneficiar várias áreas de uma empresa em qualquer setor.
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