O que é data storytelling?

Por que o storytelling de dados é importante

Saber apresentar uma história com dados convincente é importante porque ajuda as pessoas a entender rapidamente percepções que, de outra forma, poderiam estar ocultas em datasets grandes ou complexos. Em vez de pedir para alguém interpretar números brutos ou gráficos densos por conta própria, o storytelling de dados apresenta quantidades gerenciáveis de informações de forma clara e envolvente, fazendo grande parte do trabalho analítico pesado. Isso torna as percepções mais acessíveis a públicos não técnicos e contribui para uma tomada de decisão mais sólida e segura em toda a organização.

O data storytelling também melhora a comunicação entre analistas e stakeholders, criando um entendimento compartilhado do que os dados mostram e por que são importantes. Quando as percepções são apresentadas como uma história, elas se tornam mais fáceis de lembrar e discutir, e mais úteis para orientar a ação.

Benefícios para tomadores de decisão

O data storytelling ajuda os tomadores de decisão a obter uma compreensão mais rápida, destacando as descobertas mais importantes e removendo a complexidade desnecessária. Em vez de analisar dashboards ou planilhas, os líderes podem se concentrar na mensagem principal.

Ele também proporciona maior clareza sobre as percepções, mostrando não apenas o que está acontecendo, mas por que está acontecendo e o que isso significa para a empresa. Essa clareza apoia um alinhamento mais forte entre os stakeholders, garantindo que as equipes de todos os departamentos interpretem os dados de forma consistente e avancem com um entendimento compartilhado.

Benefícios para equipes de analítica

Para as equipes analíticas, o data storytelling é usado para promover uma comunicação mais eficaz das descobertas. Os analistas podem apresentar os resultados de uma forma que dialogue com públicos não técnicos, aumentando a probabilidade de que as percepções sejam compreendidas e usadas. Isso gera um impacto maior, já que as recomendações têm mais probabilidade de influenciar decisões e impulsionar ações.

O storytelling com dados também ajuda os analistas a separar os sinais nos dados do ruído, concentrando a atenção nas tendências, padrões e relacionamentos mais importantes. Ao guiar o público pelos dados, as equipes de análise podem garantir que percepções críticas não sejam ignoradas.

No geral, o data storytelling fortalece a conexão entre dados e ação, ajudando as organizações a tomar decisões melhores, mais rápidas e mais alinhadas.

Elementos-chave de uma história de dados

Uma boa história com dados reúne informações, recursos visuais e narrativa de uma forma que ajuda o público a entender claramente o que os dados significam e por que são importantes. Embora cada história seja diferente, as histórias com dados mais eficazes compartilham quatro elementos essenciais:

• Contexto
• Conflito
• Resolução
• Uma chamada para ação

Esses elementos se combinam para formar uma estrutura narrativa familiar que torna mais fácil para o leitor acompanhar a relação entre as percepções e os dados, tornando as informações complexas mais fáceis de analisar e as percepções mais fáceis de lembrar.

Contexto

O contexto de uma história com dados fornece o embasamento de que os leitores precisam para interpretar os dados. Ele explica o que os dados representam, de onde vieram e por que estão sendo analisados. Um contexto claro ajuda o público a se concentrar e a manter o raciocínio dentro do universo da história que os dados estão tentando contar. O contexto também prepara o cenário para o resto da história, situando o público no que eles precisam saber antes de explorar as descobertas.

As partes essenciais do contexto podem incluir:

• O problema de negócio ou a pergunta abordada pelos dados
• O período ou escopo
• O público ou os stakeholders envolvidos

Conflito

Conflito é um termo de storytelling que, no contexto de dados, se refere à percepção, problema, tendência ou descoberta inesperada que emerge dos dados. É o ponto de virada da história que captura a atenção e mostra por que os dados são importantes. O conflito pode revelar um padrão surpreendente, uma lacuna de desempenho, um risco crescente ou uma oportunidade que não era visível anteriormente. Outros exemplos específicos incluem:

• Uma queda repentina na satisfação do cliente
• Uma tendência que contraria as expectativas
• Uma lacuna entre as metas e o desempenho real

O elemento de conflito dá impulso à história de dados, destacando a tensão que precisa ser abordada ou uma ação que precisa ser tomada. 

Resolução

O elemento de resolução explica o que os dados revelam depois de totalmente analisados. Ele esclarece o significado por trás do conflito e mostra como a percepção se encaixa no cenário geral. Esta parte da história ajuda o público a entender a causa raiz, as implicações ou os relacionamentos descobertos na análise. A resolução é a parte do storytelling que transforma as descobertas brutas em uma compreensão mais clara.

Chamada para ação

A chamada para ação identifica a decisão, a ação ou o próximo passo apoiada pelo insight. Ela conecta a história dos dados a resultados do mundo real, explicando o que deve acontecer em seguida. Uma chamada para ação forte é específica, prática e alinhada com o problema ou a pergunta de negócio original abordada pelos dados, bem como com as necessidades do público. Ela garante que a história leve a uma ação significativa, em vez de apenas apresentar informações por si só.

Frameworks de data storytelling

Uma técnica útil de storytelling é usar uma estrutura para fornecer uma estrutura narrativa e ajudar a transformar a análise em um conteúdo claro e envolvente que orienta como as informações são organizadas, como as percepções são reveladas e como o público é levado à compreensão e à ação. A seguir estão algumas das estruturas mais comuns normalmente usadas para ajudar os contadores de histórias com dados a organizar informações, criar recursos visuais e guiar o público de forma clara e envolvente.

 Os cinco estágios da narrativa

Uma estrutura que pode ajudar você a visualizar o fluxo de uma história com dados e dar a ela uma estrutura narrativa é pensar nela como uma sequência com cinco estágios:

• Introdução: Apresenta brevemente o tópico ou a pergunta que os dados abordarão.
• Cenário: fornece o histórico, o contexto e os dados necessários para entender a situação.
• Conflito: destaca o key insight, desafio ou padrão inesperado descoberto nos dados.
• Percepção: explica o que o conflito significa e por que é importante.
• Conclusão: resume a principal conclusão e prepara o público para os próximos passos.

Esta progressão simples se alinha com a forma como as pessoas processam informações naturalmente, tornando mais fácil para o público acompanhar a história do início ao fim. 

Os quatro P's do storytelling

Em vez de uma sequência de elementos narrativos, essa estrutura se concentra nos componentes principais que dão forma a uma história, ou seja, os Quatro Ps: pessoas, lugar, enredo e propósito:

• Pessoas: discuta quem é afetado pelas percepções ou está envolvido na situação.
• Local: descreva o ambiente, a área de negócios ou o contexto em que os dados se aplicam.
• Enredo: apresenta a sequência de eventos ou tendências exibidas nos dados.
• Propósito: explique o motivo pelo qual a história está sendo contada e o resultado que ela apoia.

Para algumas histórias de dados, esse framework pode fornecer clareza ao focar a estrutura da história nessas categorias separadas, em vez de integrá-las em uma narrativa sequencial, como no framework anterior.

Os Cinco Cs da visualização de dados

Bons recursos visuais são uma parte essencial do data storytelling, e os cinco C's oferecem uma checklist simples para criar gráficos e elementos visuais eficazes: 

• Clareza: Garanta que os recursos visuais sejam fáceis de ler e de entender.
• Contexto: use rótulos, escalas e explicações que ajudem o público a interpretar os dados corretamente.
• Consistência: use estilos, cores e formatos semelhantes em todos os elementos visuais.
• Comparação: mostrar as diferenças, tendências ou relações com clareza.
• Escolhas de cor/design: use as cores intencionalmente para destacar os pontos-chave, mas tenha cuidado para não sobrecarregar o espectador. 

O papel da visualização de dados na narrativa

A visualização de dados desempenha um papel central no data storytelling, apresentando os dados de maneiras que o cérebro humano consegue interpretar com mais facilidade do que textos ou números. Assim, as visualizações mostram rapidamente aos leitores os padrões, as tendências e as relações entre as séries de dados que, de outra forma, poderiam ser difíceis de entender. Quando usadas de forma eficaz, as visualizações, como tabelas e gráficos, ajudam os leitores a focar nas percepções mais importantes e a não se perder em detalhes. 

No entanto, é importante observar que as visualizações por si só não garantirão necessariamente que você tenha uma história forte. Isso vem de um bom alinhamento entre a narrativa e as visualizações que você usa. Enquanto a narrativa explica no que o público deve prestar atenção, os recursos visuais reforçam essa mensagem, destacando as evidências-chave.

Quando esses elementos trabalham em conjunto, a história se torna mais clara, mais envolvente e mais fácil de lembrar. No entanto, se um gráfico destaca uma tendência enquanto o texto aborda outra, a história pode se tornar confusa e perder o impacto.

Técnicas de visualização comuns

Diferentes tipos de recursos visuais apoiam diferentes tipos de percepções. Algumas das técnicas mais comuns incluem:

• Gráficos de linhas para mostrar mudanças ao longo do tempo, facilitando a identificação de tendências e padrões.
• Gráficos de barras para comparar categorias ou grupos de forma clara e eficiente.
• Gráficos de dispersão para revelar relações ou correlações entre duas variáveis.
• Mapas de calor que usam cores para destacar a intensidade, a frequência ou a concentração em um dataset.
• Infográficos que combinam elementos visuais, ícones e textos curtos para comunicar percepções em um formato altamente envolvente e fácil de escanear.

Escolher o visual certo para a percepção que você deseja destacar é importante para garantir que suas visualizações sejam usadas de forma eficaz.

Quando os dashboards não são suficientes

Lembre-se de que dashboards e histórias de dados têm finalidades diferentes.

Dashboards monitoram. Eles fornecem informações em tempo real ou atualizadas regularmente para que os usuários possam acompanhar o desempenho, monitorar as métricas ou identificar anomalias. Dashboards são excelentes para observação contínua, mas normalmente não explicam por que algo está acontecendo.

Histórias explicam, persuadem, guiam. Em vez do monitoramento contínuo, o data storytelling normalmente se concentra em um Snapshot dos dados de um curto período ou em uma perspectiva histórica mais longa. Além disso, seu objetivo é interpretar os dados, destacar as principais percepções e explicar o que eles significam. O storytelling ajuda o público a entender o significado por trás dos números e o leva a uma ação ou decisão recomendada.

Painéis e histórias se complementam, e ambos podem incluir visualizações, mas não são intercambiáveis. O storytelling com dados usa a visualização não apenas para apresentar os dados com clareza, mas também para tornar as implicações por trás dos dados claras e acionáveis.

Como o data storytelling funciona

A ideia por trás do storytelling com dados é transformar dados brutos em uma narrativa clara e significativa que ajude o público-alvo a entender o que os dados mostram e por que isso é importante. No entanto, antes de a história começar, você precisa realizar a análise dos datasets em questão para identificar padrões e procurar percepções. Em seguida, o narrador seleciona as percepções que deseja destacar no centro da história.

Para manter uma narrativa coerente, é importante escolher percepções que sejam relevantes para o problema ou a pergunta de negócio que motivou a necessidade do storytelling. Certifique-se também de alinhar a mensagem geral ou a conclusão com o que o público precisa para agir ou tomar uma decisão sobre o problema ou a questão de negócio.

Transformando a análise em narrativa

Esta fase do storytelling com dados começa com a identificação do insight principal — ou seja, a descoberta mais importante que o público precisa entender. Em seguida, o storyteller pode filtrar todos os detalhes que não apoiam a mensagem central. Este passo é essencial porque os dados geralmente contêm muita mais informação do que o público precisa. 

Finalmente, o narrador deve conectar as descobertas ao mundo real. Em vez de apresentar os números isoladamente, o narrador pode explicar por que o insight é importante, como ele afeta as metas ou o desempenho da empresa e o que ele revela sobre o assunto dos dados. Ao passar da percepção para o significado, a narrativa se torna mais do que um resumo. Ela fornece uma explicação clara que ajuda o público a entender as implicações da análise.

Adaptação para diferentes públicos

Um data storytelling eficaz também exige que a mensagem seja adaptada às necessidades de diferentes públicos. Os executivos geralmente querem conclusões de alto nível que apoiem as decisões, portanto, a história deve ser concisa e focada nos resultados, e não nos detalhes técnicos. Analistas e colegas, por outro lado, esperam explicações mais aprofundadas, recursos visuais de apoio e transparência sobre os métodos, o que significa que a história pode incluir mais contexto e detalhes. Enquanto isso, clientes e stakeholders externos geralmente precisam de clareza e o mínimo de jargão, além de contexto suficiente para entender por que a percepção é importante para eles.

Ao ajustar a profundidade, a linguagem e o foco da história para cada público, a mensagem se torna mais impactante e ajuda a garantir que o público possa agir com base nas percepções da história com confiança.

Exemplos de storytelling de dados

Um gráfico típico ou um gráfico de pizza pode, por si só, exibir números ou tendências, mas, sem explicação, o leitor precisa interpretar o significado por conta própria. Ao adicionar narrativa e contexto, o mesmo gráfico se torna muito mais poderoso. Em vez de apenas mostrar uma linha que sobe ou desce, a história dos dados explica por que a mudança ocorreu, o que isso significa para a organização e quais ações podem ser tomadas em seguida. Ao transformar apenas dados em dados com narrativa, um narrador pode transformar informações em percepção.

Em ambientes de negócios, o storytelling de dados geralmente aparece em apresentações que explicam o desempenho trimestral, as tendências dos clientes ou os resultados operacionais. Histórias de dados públicos são comuns em relatórios governamentais e de organizações sem fins lucrativos que ajudam as comunidades a entender tópicos como mudanças populacionais ou condições ambientais que podem estar levantando questões políticas ou impulsionando decisões políticas. Para equipes de analítica, o storytelling de dados as ajuda a apresentar modelos complexos ou descobertas estatísticas para que públicos não técnicos possam entendê-los. No entanto, independentemente da aplicação, o objetivo é o mesmo: tornar os dados significativos, memoráveis e acionáveis.

Exemplos de tipos de cenário

A narrativa de dados pode ser útil em muitos cenários comuns. Um gráfico de linhas de tendências de desempenho pode se tornar uma história sobre crescimento, declínio ou estabilidade ao longo do tempo, ajudando os líderes a entender não apenas como os resultados estão mudando, mas também, idealmente, o que está impulsionando essa mudança. Os dados brutos do comportamento do cliente podem se tornar uma história que revela padrões de compra, engajamento ou satisfação, transformando dados inertes em uma narrativa dinâmica e envolvente que impulsiona ações para atender às preferências do cliente. Problemas operacionais apresentados como narrativas de dados podem descobrir gargalos ou ineficiências e mostrar onde são necessárias melhorias. Narrativas de dados que explicam mudanças na demanda, concorrência ou preços podem fornecer percepções valiosas sobre as mudanças do mercado.
Embora muitos cenários sejam possíveis, em cada caso é a narrativa que ajuda as pessoas a verem não apenas os dados, mas o significado por trás deles.

Narrativa de dados versus conceitos semelhantes

A narrativa de dados é frequentemente confundida com visualização de dados, dashboards ou relatórios, mas, na verdade, ela serve a um propósito distinto. Como observado anteriormente, enquanto as últimas ferramentas apresentam informações, a narrativa com dados explica o significado. Um gráfico ou painel pode mostrar números, mas sem contexto ou interpretação, o público precisa descobrir a mensagem por conta própria. A narrativa preenche essa lacuna, direcionando a atenção, esclarecendo o significado e conectando percepções a decisões do mundo real.
Existem muitos equívocos sobre a narrativa com dados, especialmente a ideia de que se trata simplesmente de “criar gráficos melhores” ou “adicionar texto a um painel”. Na realidade, a narrativa é uma disciplina de comunicação e uma habilidade importante. Não é um substituto para painéis ou relatórios, mas sim um método complementar usado quando é importante alcançar um público específico ou geral, e um entendimento mais profundo ou uma ação é necessária. 

Narrativa de dados versus visualização de dados

A visualização de dados normalmente exibe dados em gráficos ou elementos visuais para que padrões e tendências sejam mais fáceis de ver. O storytelling de dados também costuma usar visualizações, mas inclui uma narrativa para explicar por que os dados são importantes. Isso adiciona contexto, interpretação e estrutura à história para que o público acompanhe o significado. Se a visualização é uma ferramenta, o storytelling é mais uma estratégia de comunicação que inclui a visualização em sua caixa de ferramentas.

Narrativa com dados versus relatórios

O relatório de dados tem como objetivo compartilhar informações. Ela entrega números, métricas e resumos sem necessariamente interpretá-los. O storytelling de dados vai além ao interpretar os dados e explicar as implicações. Um relatório pode mostrar um declínio nas vendas, mas uma história de dados tenta explicar por que as vendas diminuíram, quais fatores contribuíram e quais ações devem ser consideradas a seguir.

Conclusão

Ao combinar dados, elementos visuais e narrativa para explicar o que os dados significam e por que são importantes, a narrativa de dados ajuda a transformar informações brutas em uma mensagem clara que as pessoas podem entender e usar para agir. Em vez de deixar o público interpretar gráficos ou relatórios por conta própria, a narrativa de dados pode ajudar a guiá-lo às percepções, destacar o que é importante e conectar as descobertas ao contexto do mundo real.

Embora a apresentação de dados brutos seja muito importante, nem sempre é a melhor abordagem, dependendo das questões ou dos problemas que os dados abordam e do público que você está tentando alcançar. A narrativa de dados pode ser uma parte importante da comunicação clara e da tomada de decisões orientada por dados. Ao traduzir análises complexas em uma história focada e significativa, você ajuda a garantir que as percepções levem a escolhas informadas.

Dessa forma, o storytelling de dados eficaz pode ser uma ferramenta adicional no seu kit de ferramentas para disseminar informações, promover o entendimento sobre elas e criar um consenso em torno de planos de ação específicos.