“Storytelling is the most powerful way to put ideas into the world today,” afirma Robert McKee, gurú del guion. El mundo corporativo actual está lleno de diapositivas mal diseñadas con gráficos poco apropiados, y el data storytelling es la clave para convertir los datos en conclusiones que generen acción y valor.
Está demostrado que las historias con datos son más memorables, persuasivas y atractivas que las estadísticas por sí solas. Pero, ¿cómo contamos historias con datos? Brent Dykes, autor de Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals, ha desarrollado un marco de gran valor para construir historias de datos.
En este marco, las historias de datos se componen de tres elementos: narrativa, datos y visuales. En este artículo, profundizamos en cada uno de estos componentes.
Figura 1: La narrativa, los visuales y los datos impulsan historias que generan cambiosEstructura narrativa
La mayoría de las historias siguen un arco común: una persona protagonista que se enfrenta a una complicación emprende un viaje para resolverla y regresa a la normalidad. La estructura de la tragedia de Aristóteles, el viaje del héroe de Campbell y la pirámide de Freytag son variaciones de estos patrones habituales.
Las historias con datos se benefician de estas estructuras narrativas clásicas. Una historia de datos empieza situando el contexto actual, sigue con una serie de conclusiones que conducen al hallazgo principal y termina con recomendaciones relevantes.
Figura 2. La estructura narrativa de una historia de datosDatos
Quien analiza datos y se enfrenta a un aluvón de información puede caer en la tentación de meterlo todo en un solo gráfico. Hacerlo corre el riesgo de llenar la historia de ruido y confundir a la audiencia.
Por eso es crucial seleccionar bien los datos en una historia. Brent Dykes recomienda eliminar o agregar los puntos de datos secundarios, como muestran estos ejemplos.
Figura 3. Dejar claro que los ingresos por cliente están cayendo (derecha) es mejor que colocar en paralelo ingresos totales y número de clientes (izquierda)
Figura 4. Las cuotas de mercado de los mercados más grandes se aprecian mejor cuando se agregan los más pequeños.
Figura 5. A menudo, menos es más cuando se muestran varios gráficos en una misma visualización.Visuales
Con la estructura y los datos adecuados, toca usar los visuales para contar la historia. Aquí Brent ofrece consejos prácticos para dar con la visualización perfecta.
1. Elige la visualización adecuada
La eficacia de cada visualización depende del contexto de la historia. La clave es escoger el mejor tipo de gráfico según el mensaje.
Por ejemplo, los gráficos de barras comunican mejor las diferencias de proporciones que los de sectores (Figura 6A frente a 6B). En cambio, los gráficos de sectores son más adecuados para ilustrar la suma de proporciones por categorías (Figura 7A frente a 7B).
Figuras 6A y 6B
Figuras 7A y 7B2. Ajusta los visuales al mensaje
Una buena historia de datos ordena los visuales pensando en las necesidades de la audiencia. Para ilustrarlo, Dykes compara dos gráficos que muestran los mismos datos optimizados para objetivos ligeramente distintos.
Comparando las Figuras 7A y 7B vemos cómo alinear los ejes horizontales facilita que la audiencia haga comparaciones rápidas.
Figura 8A. Comparación de los ingresos totales por país
Figura 8B. Comparación de los ingresos de productos individuales entre países, con foco en el producto BPor otro lado, las Figuras 9A y 9B se reorganizan de forma ligeramente distinta según el objetivo de la visualización.
Figura 9A. Comparación entre productos para cada segmento
Figura 9B. Comparación entre segmentos para cada producto3. Dirige la atención de la audiencia
La audiencia se fija en lo que destaca en un gráfico. Resaltar los puntos clave separa la señal del ruido y permite extraer conclusiones rápidamente.
Por ejemplo, usar el color con moderación (Fig. 10B) y apoyar con texto (Fig. 10C) puede mejorar drásticamente un gráfico recargado (Fig. 10A).
Figura 10A
Figura 10B
Figura 10COtra técnica para centrar la atención es revelar las conclusiones por etapas mediante animaciones. En el siguiente ejemplo (Figura 11), la audiencia puede visualizar el impacto de una caída significativa del beneficio al inicio de la COVID-19.
Figura 11: Revelar las conclusiones por etapasConclusión
“Muchos hallazgos audaces e increíbles correrán la misma suerte si no se convierten en historias de datos convincentes”, escribe Brent. Por ello, las competencias de data storytelling serán cada vez más importantes a medida que las empresas acumulen más datos.
Tanto si estás empezando como si ya tienes experiencia, el webinar “Effective Data Storytelling: How to Turn Insights into Action” de Brent ofrece marcos prácticos y consejos aplicables para profesionales de todos los niveles.
