¿Qué es la narración de datos? Componentes, beneficios y ejemplos

En el mundo impulsado por datos de hoy, la narración de datos se está volviendo cada vez más importante para la toma de decisiones y el crecimiento empresarial. Los roles de análisis de datos como analista de investigación de mercado, analista financiero y analista de investigación de operaciones están aumentando en popularidad a medida que las empresas se dan cuenta de la importancia de las perspectivas basadas en datos.

Según el Manual de perspectivas ocupacionales de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. 2021-2031, estos roles laborales están experimentando un crecimiento considerable:

Estos analistas emplean varias técnicas de narración de datos para llevar a cabo operaciones de análisis efectivas. Analicemos qué es la narración de datos, sus componentes principales y beneficios, y cómo puede mejorar en la narración de datos si es un analista.

¿Qué es la narración de datos?

La narración de datos implica analizar datos utilizando narrativas visuales y convincentes para comunicar perspectivas de datos a las partes interesadas. Un narrador de datos explica el “por qué” en los datos utilizando visualización. El objetivo es explicar los atributos de datos de manera clara y proporcionar un contexto significativo para lo que esos datos representan. Presentar las perspectivas subyacentes en los datos y las tendencias es necesario para una toma de decisiones efectiva.

Por ejemplo, un analista financiero puede mostrar un gráfico de velas a los inversores para demostrar el movimiento del precio de una acción o activo. Un gráfico de velas visualiza los patrones de acciones históricas utilizando cuatro indicadores de negociación (“precio de apertura”, “precio de cierre”, “precio alto” y “precio bajo”) para predecir la tendencia del mercado futura.

Una ilustración de velas que muestra una tendencia de precio creciente y decreciente. Wikimedia Commons

Para una mejor comprensión, observe el gráfico de velas del precio del bitcoin a continuación. El gráfico visualiza los precios del bitcoin para los dos primeros meses de 2023. Las barras verdes representan una tendencia de precio creciente, mientras que las barras rojas muestran una tendencia de precio decreciente del bitcoin.

Gráfico de velas del bitcoin ene-feb 2023

Un aspecto crucial de la narración de datos es que los narradores de datos necesitan comprender el contexto empresarial y los requisitos de las partes interesadas. La investigación muestra que 60% de la inversión realizada en análisis de datos se desperdicia porque las perspectivas obtenidas no se alinean con la toma de decisiones y los objetivos empresariales. Como resultado, los tomadores de decisiones solo utilizan 22% de las perspectivas de datos que reciben.

3 componentes principales de la narración de datos

Los datos, las visualizaciones y la narrativa son los tres componentes principales de la narración de datos. Analicémoslos más a fondo a continuación.

1. Datos: Los narradores de datos recopilan y preprocessan los datos que necesitan para contar una historia. Realizan análisis estadísticos y visualizan tendencias y patrones clave para un análisis de datos exhaustivo.
2. Narrativa: Crear una historia atractiva y proporcionar contexto a los hallazgos clave obtenidos de los datos se llama narrativa. Una buena narrativa inspira a la audiencia a tomar acción.

Thomas. H. Davenport, un líder de pensamiento en gestión empresarial, dice:

“La narrativa es la forma en que simplificamos y damos sentido a un mundo complejo. Proporciona contexto, perspicacia, interpretación – todas las cosas que hacen que los datos sean significativos y el análisis sea más relevante e interesante.”

3. Visualizaciones: Una imagen vale más que 1000 palabras. La visualización agrega peso a la narrativa y crea una historia de datos impactante. Las visualizaciones pueden ser en forma de gráficos, imágenes o videos.

Un analista de datos puede utilizar un marco de narración de datos como personajes, configuración, conflicto y resolución para contar una historia atractiva. Por ejemplo, en el dominio del comercio electrónico, los personajes pueden ser los clientes, la configuración es una empresa que lucha con la retención de clientes, el conflicto puede ser una tasa de abandono creciente, y la resolución es el conjunto de pasos que el narrador de datos sugiere para reducir la tasa de abandono.

¿Cómo puede un analista de datos mejorar en la narración de datos?

Entienda a su audiencia

Entender a la audiencia es la clave para una narración de datos atractiva. Si está hablando con ejecutivos empresariales, sería significativo proporcionarles un análisis de alto nivel y perspectivas accionables para la estrategia empresarial. Pero cuando se habla con el equipo, debe explicar los métodos utilizados para llegar a una conclusión en detalle.

Elige visualizaciones adecuadas

La visualización de datos resalta diferentes aspectos de los datos, como;

• Comparación (Gráfico de barras, gráfico de líneas)
• Relación (Gráfico de dispersión, gráfico de burbujas)
• Distribución (Histograma, gráficos de dispersión)
• Composición (Gráfico de cascada, gráfico de área apilado)

Entienda qué está tratando de lograr con los datos y cuántas variables debe considerar. Seleccione la mejor visualización para transmitir su idea.

Evite el desorden

Despeje la visualización agregando o eliminando información que no sea necesaria. Por ejemplo, en los gráficos a continuación, WGM, WIM, WCM y WFM son los títulos de mujeres líderes en ajedrez; los datos restantes se pueden agregar como “otros”.

Etiquetas de título FIDE innecesarias en el eje x

Gráfico de barras agregado fácil de leer

Utilice colores vibrantes

Utilice paletas de colores accesibles para todos, incluidas las personas con discapacidad visual o daltonismo. Mantenga el contraste en los colores y evite utilizar los mismos colores uno al lado del otro. Por ejemplo, en los gráficos de barras a continuación, la combinación de colores en el primer gráfico puede ser difícil de distinguir en comparación con el segundo gráfico.

Difícil de interpretar el gráfico debido a la combinación de colores

Fácil de interpretar el gráfico debido a la combinación de colores

¿Cuáles son los beneficios de la narración de datos para las organizaciones?

Fomenta la alfabetización en datos entre los empleados

La narración de datos puede mejorar la alfabetización en datos de los empleados en la organización. Según una encuesta de Accenture y Qlik, solo el 21% de los empleados se sienten seguros al leer, analizar y discutir datos. Por lo tanto, la narración de datos atractiva los anima a explorar y discutir datos dentro de la organización.

Crea experiencias atractivas y valiosas para todas las partes interesadas

Entender y captar la atención de la audiencia es fundamental para una comunicación efectiva. El cerebro humano procesa visualizaciones 60,000 veces más rápido que el texto, y las personas recuerdan historias 22 veces más que hechos. Por lo tanto, contar historias de datos a los usuarios de productos o accionistas utilizando narrativas atractivas y visualizaciones puede ser muy atractivo y valioso.

Influencia en la toma de decisiones

La narración de datos atractiva proporciona una nueva perspectiva o descubre aspectos ocultos. Comunica qué necesita hacerse. Permite a las partes interesadas tomar decisiones informadas y actuar con respecto a su estrategia empresarial.

Narración de datos – El camino hacia adelante para los analistas de datos

La narración de datos es el arte y la ciencia de comunicar perspectivas sobre los datos. A medida que los datos siguen aumentando exponencialmente y se vuelven más complejos, la narración de datos basada en datos se está convirtiendo en una habilidad esencial.

En una organización, el papel de los narradores de datos es realizado por analistas de datos o ingenieros de datos. Herramientas como Tableau y PowerBI permiten a los analistas de datos crear visualizaciones y paneles de control atractivos sin mucho esfuerzo. De hecho, Gartner estima que para 2025 la mayoría de las historias de datos se generarán automáticamente.

Los analistas de datos deben mantenerse en contacto con las últimas tendencias y herramientas en la industria de análisis de datos para contar historias de datos impactantes. Para más contenido relacionado con la IA, visite unite.ai.