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

En el mundo actual impulsado por datos, 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 prevalencia 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 de trabajo 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 si eres un analista, cómo puedes mejorar en la narración de datos.

¿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 los datos de manera clara y proporcionar un contexto significativo para lo que representan los datos. Presentar las perspectivas subyacentes en los datos y tendencias es necesario para la 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 históricos de acciones utilizando cuatro indicadores de trading (“precio de apertura”, “precio de cierre”, “precio alto” y “precio bajo”) para predecir la tendencia del mercado futuro.

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 de bitcoin a continuación. El gráfico visualiza los precios de 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 de bitcoin.

Gráfico de velas de 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. Analicemos cada uno de ellos 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 mil palabras. La visualización agrega peso a la narrativa y crea una historia de datos impactante. Las visualizaciones pueden ser gráficos, imágenes o videos.

Un analista de datos puede utilizar un marco de narración de datos como personajes, escenario, conflicto y resolución para contar una historia convincente. Por ejemplo, en el dominio del comercio electrónico, los personajes pueden ser clientes, el escenario es una empresa que lucha con la retención de clientes, el conflicto es 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?

Comprender a su audiencia

Comprender a la audiencia es la clave para una narración de datos convincente. Si estás hablando con ejecutivos empresariales, sería significativo proporcionarles un análisis de alto nivel y perspectivas accionables para la estrategia empresarial. Pero cuando hablas con el equipo, debes explicar los métodos utilizados para llegar a una conclusión en detalle.

Seleccionar 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 apilada)

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

Evitar la desorganización

Despejar la visualización agrupando o eliminando información que no sea necesaria. Por ejemplo, en los gráficos a continuación, WGM, WIM, WCM y WFM son los títulos femeninos de ajedrez principales; los datos restantes se pueden agrupar como “otros”.

Etiquetas de título de FIDE innecesarias en el eje x

Gráfico de barras agrupado fácil de leer

Utilizar colores vibrantes

Utilice paletas de colores accesibles para todos, incluyendo aquellos que son visualmente discapacitados o daltonicos. Mantenga el contraste en los colores y evite usar 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 convincente los anima a explorar y discutir datos dentro de la organización.

Crear experiencias atractivas y valiosas para todas las partes interesadas

Comprender 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 la gente recuerda historias 22 veces más que hechos. Por lo tanto, contar historias de datos a los usuarios del producto o a los accionistas utilizando narrativas y visualizaciones convincentes puede ser muy atractivo y valioso.

Influenciar la toma de decisiones

La narración de datos convincente proporciona una nueva perspectiva o descubre aspectos ocultos. Comunica qué debe 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 convincentes sin mucho esfuerzo. De hecho, Gartner estima que para 2025 la mayoría de las historias de datos se generarán automáticamente.

Los analistas de datos deberían 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.