¿Qué es el storytelling de datos?
El storytelling de datos es un medio para tomar información numérica y elaborar en torno a ella una narrativa contextual que las personas puedan entender y reconocer.
Resumen sobre storytelling de datos
Los datos puros y crudos hablan un idioma muy preciso que solo unos pocos especialistas pueden entender. El storytelling de datos es simplemente un medio para tomar esa información numérica plana y elaborar en torno a ella una narrativa contextual que las personas puedan entender y reconocer. Es poco probable que un informe que correlaciona estadísticamente la temperatura de una papilla con el tamaño de un oso tenga muchas vistas. En cambio, una historia que muestre una imagen de Ricitos de Oro con imágenes comparativas de osos, camas y sillas de diferentes tamaños tiene una probabilidad mucho mejor de ser leída y comprendida a fondo. ¿Acaso no es ese el objetivo?
La esfera de datos global ha crecido exponencialmente en solo unas décadas, a tal punto que IDC prevé que para el 2025 los volúmenes mundiales de generación de datos alcanzarán los 175 zettabytes –lo cual equivale al inconmensurable número de 175.000 millones de terabytes–. La velocidad a la cual ha crecido Big Data en volumen y complejidad puso a muchas empresas en una carrera por mantenerse al día con las mejores formas de aprovecharlos y utilizarlos. La visualización de datos es el acto de utilizar diagramas y gráficos para representar mejor los datos –y esto es útil hasta cierto punto–. Pero las empresas de hoy necesitan ir más allá de los gráficos simples. Deben poner en contexto las ideas impulsadas por datos, haciéndolas más poderosas y persuasivas. El storytelling de datos es la próxima generación de comunicación de negocios, que ayuda a las empresas a informar mejor y tomar decisiones de negocios más inteligentes y accionables.
Los elementos del storytelling impulsado por datos
Toda historia de datos debe incluir tres elementos:
- Datos El storytelling impulsado por datos debe basarse (en la medida de lo posible) en datos depurados y completos. Puede parecer obvio, pero es un desafío porque ellos están distribuidos entre distintos países, unidades de negocio y departamentos. El advenimiento de nuevas fuentes de datos, tales como IIoT, no hace más que aumentar el volumen. En las empresas ahogadas en información (la mayoría), las soluciones para gestión de datos ayudan a abordar estos problemas recopilándolos desde todas las fuentes y brindando información estratégica confiable y accionable. Aquí es donde comenzamos.
- Narrativa A lo largo de su existencia, la humanidad ha transmitido información de manera efectiva narrando historias. El storytelling impulsado por datos también sigue la línea narrativa tradicional (conocida como “arco narrativo”) de comienzo, desarrollo y fin. El storytelling debe contar la historia que revelan los datos, resaltar su contexto, y sugerir acciones potenciales. El software para storytelling de datos funciona con plataformas de ERP, incorporando múltiples tipos de analíticas de datos (descriptivas, diagnósticas, predictivas, prescriptivas) para ayudar a revelar cuáles son los más relevantes o convincentes para la historia.
- Imágenes Una buena visualización ilustra las conexiones entre datos de manera tal que el lector pueda comprenderlos enseguida, y luego utilizarlos para considerar posibles resultados. Aunque las hojas de cálculo y el software para visualización de datos existentes pueden generar gráficos, mapas, cuadros y diagramas, combinar estos con la narrativa es lo que les brinda el contexto y significado más importantes. Una imagen vale más que mil palabras: vale miles de filas de Excel.
El storytelling de datos consiste en tomar datos y analíticas complejos y elabora una narrativa atractiva –una que capte el interés del público, transmita un mensaje claro, e influya en una acción o paso a seguir–.
Por qué el storytelling de datos es tan eficiente
El cerebro humano prefiere las historias a los datos puros. En pocas palabras, son más atractivas a la vista y más fáciles de entender. Esto le da al storytelling moderno impulsado por datos numerosas ventajas sobre hojas de cálculo, pizarras de datos y dashboards digitales. Las historias impulsadas por datos son efectivas porque:
Simplifican la abrumadora cantidad de datos que impide la toma de decisiones. Según Gartner, el 80% de la información estratégica derivada de analíticas tradicionales no brindará resultados de negocio durante el 2022.
Involucran más partes del cerebro que los datos puros, aumentando la comprensión y retención
Pueden ilustrar por qué algo está sucediendo
Están respaldados por pruebas
Utilizan datos para descubrir nuevos patrones
Pueden aprovechar las emociones de los lectores tanto como su intelecto
Generan información estratégica accionable
Pueden conectarse con datos en tiempo real lograr para un análisis siempre actualizado
Se pueden personalizar a escala
Le ofrecen valor al público
Tienen buen rendimiento en métricas tales como tasa de clics y conversiones
Brindan credibilidad a la empresa o industria
Como veremos, el storytelling impulsado por datos es eficaz interna y externamente, lo cual favorece su adopción.
Descubrir información estratégica y extraer valor: ejemplos de storytelling de datos
Usted probablemente ha visto ejemplos de storytelling de datos sin darse cuenta. Esa es parte de su belleza: como son visualmente atractivos, usted no siente que está rebuscando entre los datos.
Cuidado de la salud: la Organización Mundial de la Salud hizo seguimiento del COVID en todo el mundo en un dashboard interactivo. Los lectores podían elegir ver el número de casos, muertes y vacunas de COVID; las diversas medidas tomadas por cada país; y docenas de visualizaciones fáciles de entender que gobiernos y personal médico podían usar para ayudar a “contar” sus propias historias locales. Las organizaciones de cuidado de la salud también podían combinar datos históricos con resultados de ensayos clínicos para explicarles a los pacientes los beneficios y riesgos de los nuevos tratamientos.
Cadenas de suministro: la gestión de la cadena de suministro de punta a punta ayuda a centralizar múltiples fuentes de datos. Un caso para el storytelling de datos en las cadenas de suministro puede ser el abastecimiento y procedencia. Los datos pueden llegar desde proveedores de materias primas, etiquetas RFID, activos de fabricación, o socios de envíos y logística. Esto ayuda a contar una historia muy dinámica sobre la procedencia de un producto, e ilustrar por qué las mejores prácticas laborales y de fabricación agregan valor y sostenibilidad.
Recursos humanos: en el complejo mundo laboral de hoy, las empresas están más enfocadas que nunca no solo en contratar a los mejores equipos, sino en conseguir que se queden. Los sistemas modernos de software para RR. HH. recopilan y analizan datos del proceso de hire-to-retire. Esto presenta la oportunidad de crear historias de datos convincentes –mostrando ejemplos de líderes de negocios y de RR. HH. sobre distintas iniciativas que mejoran la contratación, experiencia y retención del empleado–.
Comercio minorista: con su enfoque B2C, el sector minorista tiene un enorme potencial para conectarse con los clientes de formas nuevas e interactivas. Las tecnologías digitales que dan soporte al comercio minorista omnicanal todas llevan a la generación o curación de datos de algún tipo. Aprovechando datos provenientes de estanterías inteligentes, e-commerce y compras on-line en general, los minoristas pueden generar historias de datos altamente precisas y accionables sobre dónde, cómo y por qué sus clientes interactúan con sus productos. Esto puede ayudar a fundamentar el desarrollo del negocio, la gestión del inventario, el marketing y mucho, mucho más.
La creciente tendencia de las historias de datos y las analíticas aumentadas
El storytelling de datos no es nuevo para la empresa. Aún así, hasta hace poco era en gran medida un proceso manual que requería mucho tiempo: los empleados tenían que extraer datos, diseñar y desarrollar visualizaciones, redactar una narrativa, y generar información estratégica. Las empresas normalmente se basaban en científicos de datos o personal de TI, quienes manejan grandes volúmenes de datos, para crear dashboards analíticos. Estos empleados a menudo carecían de habilidades blandas para elaborar historias claras y atractivas. Muchas veces, los dashboards resultantes no podían transmitir la información más relevante de manera tal que los líderes (o cualquier otra persona) la comprendieran fácilmente.
Hoy, las plataformas de storytelling vinculadas a los sistemas tecnológicos de ERP han democratizado los datos, de modo que analistas de negocios, profesionales de marketing, artistas, y personal editorial pueden colaborar con los científicos de datos para crear historias atractivas. Incorporar empleados de otros departamentos no solo agrega habilidades blandas, sino que también genera información estratégica desde múltiples puntos de vista.
Con las herramientas correctas, cualquier persona de una organización potencialmente puede crear una historia de datos. El software no-code y low-code y las herramientas para analíticas aumentadas –que incorporan inteligencia artificial, machine learning y procesamiento de lenguaje natural– pueden automatizar muchas funciones que antes llevaban mucho tiempo. Todo el proceso es más rápido, eficiente y eficaz.
Por lo tanto, según Gartner, las historias de datos (en contraposición a los dashboards) para el 2025 se convertirán en la forma más extendida de consumir analíticas, y las técnicas de analíticas aumentadas generarán automáticamente el 75% de esas historias.
Crear narrativas de datos eficaces: las cinco W
El personal corporativo que aprende a generar historias de datos se beneficia adoptando la técnica tradicional del periodismo de las cinco W (por las palabras en inglés): quién, qué, cuándo, dónde y por qué. Un buen diseñador de historias de datos intenta responder esas preguntas fundamentales.
Antes de iniciar su proceso, un diseñador (o equipo) de historias puede preguntar:
¿Quién es el público de la historia?
¿Cuál es el objetivo?
¿Qué KPI deberíamos utilizar?
¿Qué datos e imágenes transmiten mejor esta información?
¿Cuándo (durante qué período) deben contarse los datos?
¿Dónde residen los datos?
¿Qué tendencias revelan los datos?
¿Por qué está ocurriendo esto (contexto)?
Al igual que el periodismo de calidad, las narrativas de datos deben intentar ser objetivas, desprejuiciadas y empáticas con su público. Las empresas deben protegerse contra la subjetividad humana, así como contra el sesgo introducido por la inteligencia artificial. Un enfoque serio es crítico para la credibilidad.
Incorporar con éxito el storytelling de datos dentro de la empresa es más que una actualización de software. El proceso requiere aceptación de arriba hacia abajo en el organigrama, y la voluntad de los líderes departamentales de terminar con los silos de datos y de personal para colaborar. Mientras que algunas empresas contratan "narradores de datos" para un rol específico, otras hacen que esa habilidad sea un requisito de los puestos de analista. Con capacitación, empleados actuales que están fuera de los departamentos centrados en datos pueden aportar un conocimiento institucional y situacional invaluable a la hora de crear historias que impulsen el negocio.
Para crear la evolución más fluida hacia esta nueva forma de comunicación, las empresas deben considerar la participación de expertos que puedan guiar la instalación de tecnología, planificación del roadmap, capacitación, y comunicación. La transición de los datos corporativos desde hojas de cálculo y dashboards hacia historias visuales impulsadas por el contexto puede beneficiar a numerosas áreas de una empresa de cualquier industria.
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