“Kể chuyện là cách mạnh mẽ nhất để đưa ý tưởng ra thế giới hôm nay,” nhà lý luận kịch bản Robert McKee nói. Môi trường doanh nghiệp hiện nay tràn ngập những slide thiết kế kém, rối rắm bởi biểu đồ không phù hợp, và kể chuyện bằng dữ liệu chính là chìa khóa để chuyển hóa dữ liệu thành insight thúc đẩy hành động và giá trị.
Các câu chuyện dữ liệu đã được chứng minh là dễ nhớ hơn, thuyết phục hơn và lôi cuốn hơn so với chỉ số liệu thuần túy. Nhưng làm sao để kể chuyện dữ liệu? Brent Dykes, tác giả cuốn Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals, đã xây dựng một khung phương pháp giá trị để xây dựng các câu chuyện dữ liệu.
Trong khung này, câu chuyện dữ liệu gồm ba thành tố – mạch truyện, dữ liệu và yếu tố trực quan. Bài viết này sẽ đi sâu vào từng thành tố của câu chuyện dữ liệu.
Hình 1: Mạch truyện, trực quan và dữ liệu là những yếu tố của câu chuyện dữ liệu thúc đẩy thay đổiCấu trúc mạch truyện
Hầu hết các câu chuyện đều theo một đường tuyến chung – một nhân vật chính đối mặt với biến cố, bước vào hành trình giải quyết khó khăn rồi trở về cuộc sống thường nhật. Kết cấu bi kịch của Aristotle, Hành trình của người hùng của Campbell, và Kim tự tháp Freytag là những biến thể của các mô thức quen thuộc này.
Các câu chuyện dữ liệu cũng hưởng lợi từ cấu trúc mạch truyện cổ điển. Một câu chuyện dữ liệu bắt đầu bằng việc đặt bối cảnh hiện tại, tiếp diễn bằng các insight dẫn đến phát hiện trọng tâm, và kết thúc với các khuyến nghị phù hợp.
Hình 2. Cấu trúc mạch truyện của một câu chuyện dữ liệuDữ liệu
Các nhà phân tích đứng trước một biển dữ liệu có thể bị cám dỗ nhồi nhét tất cả vào một biểu đồ. Làm vậy có nguy cơ khiến câu chuyện dữ liệu bị nhiễu và làm khán giả bối rối.
Vì thế, chọn đúng dữ liệu cho câu chuyện là tối quan trọng. Brent Dykes khuyên người kể chuyện dữ liệu nên loại bỏ hoặc gộp các điểm dữ liệu thứ cấp, như các ví dụ dưới đây minh họa.
Hình 3. Thể hiện rõ doanh thu trên mỗi khách hàng đang giảm (phải) là lựa chọn tốt hơn so với việc đặt cạnh nhau tổng doanh thu và số khách hàng (trái)
Hình 4. Thị phần của các thị trường lớn nhất trở nên rõ ràng khi gộp các thị trường nhỏ lại.
Hình 5. Nhiều khi, “ít mà hiệu quả” khi cần hiển thị nhiều biểu đồ trong cùng một hình.Trực quan
Với cấu trúc và dữ liệu phù hợp, chúng ta sẵn sàng dùng yếu tố trực quan để kể câu chuyện dữ liệu. Ở đây, Brent đưa ra những mẹo hữu ích để tạo nên trực quan hoàn hảo cho câu chuyện.
1. Chọn dạng trực quan phù hợp
Tính hiệu quả của trực quan phụ thuộc vào bối cảnh câu chuyện dữ liệu. Mấu chốt là chọn biểu đồ tốt nhất dựa trên thông điệp.
Chẳng hạn, biểu đồ cột vượt trội hơn biểu đồ tròn khi truyền đạt khác biệt về tỷ lệ (Hình 6A so với Hình 6B). Ngược lại, biểu đồ tròn là lựa chọn tốt hơn khi minh họa tổng tỷ lệ theo các nhóm (Hình 7A so với Hình 7B).
Hình 6A và 6B
Hình 7A và Hình 7B2. Hiệu chỉnh trực quan theo thông điệp
Một câu chuyện dữ liệu đúng nghĩa sẽ sắp xếp trực quan sao cho đáp ứng nhu cầu của khán giả. Để minh họa, Dykes so sánh hai biểu đồ truyền tải cùng dữ liệu nhưng tối ưu cho những mục tiêu hơi khác nhau.
So sánh Hình 7A với 7B, ta thấy việc căn chỉnh trục ngang giúp khán giả so sánh nhanh hơn.
Hình 8A. So sánh tổng doanh thu của từng quốc gia
Hình 8B. So sánh doanh thu của từng sản phẩm theo quốc gia, đặc biệt là sản phẩm BMặt khác, Hình 9A và 9B được sắp xếp hơi khác nhau tùy theo mục tiêu trực quan.
Hình 9A. So sánh theo sản phẩm trong từng phân khúc
Hình 9B. So sánh theo phân khúc trong từng sản phẩm3. Tập trung sự chú ý của khán giả
Khán giả sẽ chú ý vào những gì nổi bật trên biểu đồ. Tô đậm các điểm then chốt giúp chắt lọc tín hiệu khỏi nhiễu, cho phép khán giả nhanh chóng rút ra insight.
Chẳng hạn, dùng màu sắc một cách tiết chế (Hình 10B) và thêm chữ giải thích hợp lý (Hình 10C) có thể cải thiện đáng kể một biểu đồ rối rắm (Hình 10A).
Hình 10A
Hình 10B
Hình 10CMột kỹ thuật khác để tập trung sự chú ý là hé lộ insight theo từng bước bằng hoạt ảnh. Ở ví dụ sau (Hình 11), khán giả có thể hình dung tác động của mức sụt giảm lợi nhuận đáng kể vào thời điểm bắt đầu Covid-19.
Hình 11: Hé lộ insight theo từng giai đoạnKết luận
“Nhiều insight táo bạo, đáng kinh ngạc sẽ chịu chung số phận nếu không được chuyển hóa thành những câu chuyện dữ liệu thành công,” Brent viết. Vì thế, kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu sẽ ngày càng quan trọng khi các công ty tích lũy thêm dữ liệu.
Dù bạn mới bắt đầu hay đã dày dạn kinh nghiệm với kể chuyện bằng dữ liệu, hội thảo trực tuyến “Kể chuyện bằng dữ liệu hiệu quả: Biến insight thành hành động” của Brent mang đến những khung phương pháp giá trị và mẹo thực tiễn cho người kể chuyện ở mọi cấp độ.
