¿Qué es la narración de datos?

Por qué es importante la narración de datos

Poder presentar una narrativa de datos convincente es importante porque ayuda a las personas a comprender rápidamente las ideas clave que, de otro modo, podrían estar ocultas en conjuntos de datos grandes o complejos. En lugar de pedirle a alguien que interprete números en bruto o gráficos densos por su cuenta, la narrativa de datos presenta cantidades de información manejables de una manera clara y atractiva que realiza gran parte del trabajo analítico pesado. Esto hace que los conocimientos sean más accesibles para el público no técnico y respalda una toma de decisiones más sólida y segura en toda la organización.

La narración de datos también mejora la comunicación entre los analistas y las partes interesadas, ya que crea una comprensión compartida de lo que los datos muestran y por qué es importante. Cuando la información valiosa se presenta como una historia, se vuelve más fácil de recordar y debatir, y más útil para guiar la acción.

Beneficios para quienes toman las decisiones

El storytelling de datos ayuda a los responsables de la toma de decisiones a lograr una comprensión más rápida al destacar los hallazgos más importantes y eliminar la complejidad innecesaria. En lugar de revisar dashboards u hojas de cálculo, los líderes pueden centrarse en el mensaje clave.

También proporciona mayor claridad sobre la información, ya que no solo muestra lo que sucede, sino también por qué sucede y qué significa para el negocio. Esta claridad fomenta una mayor alineación de las partes interesadas, lo que garantiza que los equipos de los distintos departamentos interpreten los datos de manera coherente y avancen con una comprensión compartida.

Beneficios para los equipos de analítica

Para los equipos de analítica, la narración de datos se utiliza para fomentar una comunicación más efectiva de los hallazgos. Los analistas pueden presentar los resultados de una manera que conecte con las audiencias no técnicas, lo que aumenta la probabilidad de que la información valiosa se comprenda y se utilice. Esto genera un mayor impacto, ya que es más probable que las recomendaciones influyan en las decisiones e impulsen la acción.

La narrativa de datos también ayuda a los analistas a separar las señales del ruido en los datos, lo que centra la atención en las tendencias, los patrones y las relaciones más importantes. Al guiar a las audiencias a través de los datos, los equipos de análisis pueden garantizar que las ideas clave fundamentales no se pasen por alto.

En general, la narración de datos fortalece la conexión entre los datos y la acción, lo que ayuda a las organizaciones a tomar decisiones mejores, más rápidas y más alineadas.

Elementos clave de una historia de datos

Una sólida historia con datos combina información, elementos visuales y una narrativa de una manera que ayuda al público a entender claramente qué significan los datos y por qué son importantes. Aunque cada historia es diferente, la mayoría de las historias con datos más eficaces comparten cuatro elementos principales:

• Contexto
• Conflicto
• Resolución
• Un llamado a la acción

Estos elementos se combinan para formar una estructura narrativa familiar que le facilita al lector seguir la relación de la información valiosa con los datos, lo que hace que la información compleja sea más fácil de analizar y la información valiosa, más fácil de recordar.

Contexto

El contexto de una historia de datos proporciona los antecedentes que los lectores necesitan para interpretar los datos. Explica qué representan los datos, de dónde provienen y por qué se analizan. Un contexto claro ayuda a la audiencia a enfocarse y a limitar su pensamiento dentro del ámbito de la historia que los datos intentan contar. El contexto también prepara el escenario para el resto de la historia, ya que le proporciona a la audiencia la información que necesita saber antes de explorar los hallazgos.

Las partes clave del contexto pueden incluir:

• El problema o la pregunta de negocio que abordan los datos
• El marco temporal o el alcance
• La audiencia o las partes interesadas involucradas

Conflicto

El conflicto es un término de narración que, en el contexto de los datos, se refiere a la percepción, el problema, la tendencia o el hallazgo inesperado que surge de los datos. Es el punto de inflexión de la historia que capta la atención y muestra por qué los datos son importantes. Un conflicto podría revelar un patrón sorprendente, una brecha de rendimiento, un riesgo creciente o una oportunidad que antes no era visible. Otros ejemplos específicos incluyen:

• Una caída repentina en la satisfacción del cliente
• Una tendencia que contradice las expectativas
• Una brecha entre los objetivos y el rendimiento real

El elemento de conflicto le da impulso a la historia de datos al resaltar la tensión que se debe abordar o una acción que se debe tomar. 

Resolución

El elemento de resolución explica lo que revelan los datos una vez que han sido analizados por completo. Aclara el significado detrás del conflicto y muestra cómo la perspectiva encaja en el panorama general. Esta parte de la historia ayuda a la audiencia a comprender la causa raíz, las implicaciones o las relaciones que se descubren en el análisis. La resolución es la parte de la narración que convierte los hallazgos brutos en una comprensión más clara.

Llamada a la acción

La llamada a la acción identifica la decisión, la acción o el siguiente paso basados en el insight. Conecta la historia de los datos con resultados del mundo real explicando qué debería suceder a continuación. Un llamado a la acción sólido es específico, práctico y está alineado con el problema o la pregunta de negocio original que abordan los datos, así como con las necesidades de la audiencia. Garantiza que la historia genere una acción significativa en lugar de solo presentar información por el simple hecho de hacerlo.

Marcos de trabajo para la narración de datos

Una técnica útil de storytelling es usar un marco de trabajo para proporcionar una estructura narrativa y ayudar a convertir el análisis en contenido claro y atractivo que guíe cómo se organiza la información, cómo se revelan los insights y cómo se guía a las audiencias hacia la comprensión y la acción. A continuación, se presentan algunos de los marcos de trabajo más comunes que se suelen usar para ayudar a los narradores de datos a organizar la información, diseñar elementos visuales y guiar al público de una manera clara y atractiva.

 Las cinco etapas del storytelling

Un marco de trabajo que puede ayudarte a visualizar el flujo de una historia de datos y darle una estructura narrativa es pensarla como una secuencia de cinco etapas:

• Introducción: Expone brevemente el tema o la pregunta que los datos abordarán.
• Planteamiento: proporciona los antecedentes, el contexto y los datos necesarios para comprender la situación.
• Conflicto: Resalta la información clave, el desafío o el patrón inesperado que se descubrió en los datos.
• Perspectiva: Explica el significado del conflicto y por qué es importante.
• Conclusión: resume el mensaje principal y prepara a la audiencia para los siguientes pasos.

Esta simple progresión se alinea con la forma en que las personas procesan la información de forma natural, lo que facilita que las audiencias sigan la historia de principio a fin. 

Las cuatro P de la narración

En lugar de una secuencia de elementos narrativos, este marco se centra en los componentes principales que dan forma a una historia, es decir, las cuatro P: personas, lugar, trama y propósito:

• Personas: Analicen quiénes se ven afectados por el insight o están involucrados en la situación.
• Lugar: describe el entorno, el área de negocio o el contexto donde se aplican los datos.
• Trama: Presenta la secuencia de eventos o tendencias que se muestran en los datos.
• Propósito: Explicar la razón por la que se cuenta la historia y el resultado que respalda.

Para algunas historias con datos, este marco de trabajo puede aportar claridad al enfocar la estructura de la historia en estas categorías separadas en lugar de integrarlas en una narrativa secuencial, como en el marco de trabajo anterior.

Las cinco C de la visualización de datos

Los elementos visuales potentes son una parte esencial de la narración de datos, y las cinco C ofrecen una lista de verificación simple para crear cuadros y gráficos eficaces: 

• Claridad: Asegúrese de que los elementos visuales sean fáciles de leer y entender.
• Contexto: utilice etiquetas, escalas y explicaciones que ayuden a la audiencia a interpretar los datos correctamente.
• Coherencia: Usa estilos, colores y formatos similares en todos los elementos visuales.
• Comparación: Muestra las diferencias, las tendencias o las relaciones claramente.
• Elección de color/diseño: usa el color de manera intencional para resaltar los puntos clave, pero ten cuidado de no abrumar al espectador. 

El papel de la visualización de datos en la narración de historias

La visualización de datos desempeña un papel central en el storytelling de datos al presentar la información de maneras que el cerebro humano puede interpretar con más facilidad que el texto o los números. De esta manera, las visualizaciones les muestran rápidamente a los lectores los patrones, las tendencias y las relaciones entre las series de datos que, de otro modo, serían difíciles de comprender. Cuando se usan de manera eficaz, las visualizaciones, como los gráficos y los diagramas, ayudan a los lectores a centrarse en la información más importante y a evitar perderse en los detalles. 

Sin embargo, es importante tener en cuenta que las visualizaciones por sí solas no garantizan necesariamente que se tenga una historia sólida. Eso se logra con una buena alineación entre la narrativa y las visualizaciones que se utilizan. Mientras que la narrativa explica lo que la audiencia debe notar, los elementos visuales refuerzan ese mensaje al destacar las pruebas clave.

Cuando estos elementos funcionan en conjunto, la historia se vuelve más clara, más atractiva y más fácil de recordar. Sin embargo, si un gráfico resalta una tendencia mientras que el texto analiza otra, la historia puede volverse confusa y perder impacto.

Técnicas de visualización comunes

Diferentes tipos de elementos visuales respaldan diferentes tipos de insights. Algunas de las técnicas más comunes incluyen:

• Gráficos de líneas para mostrar los cambios a lo largo del tiempo, lo que facilita la detección de tendencias y patrones.
• Gráficos de barras para comparar categorías o grupos de forma clara y eficiente.
• Gráficos de dispersión para revelar relaciones o correlaciones entre dos variables.
• Mapas de calor que utilizan el color para resaltar la intensidad, la frecuencia o la concentración en un conjunto de datos.
• Infografías que combinan elementos visuales, íconos y texto breve para comunicar información valiosa en un formato muy atractivo y fácil de escanear.

Elegir el elemento visual correcto para la información que deseas destacar es importante para garantizar que tus visualizaciones se usen de manera eficaz.

Cuando los paneles no son suficientes

Ten en cuenta que los dashboards y las historias de datos tienen propósitos diferentes.

Los tableros monitorean. Proporcionan información en tiempo real o actualizada con regularidad para que los usuarios puedan supervisar el rendimiento, hacer un seguimiento de las métricas o detectar anomalías. Los dashboards son excelentes para la observación continua, pero generalmente no explican por qué algo está sucediendo.

Las historias explican, persuaden y guían. En lugar del monitoreo continuo, la narración de datos suele centrarse en una instantánea de los datos de un período breve o en una perspectiva histórica más amplia. Además, su objetivo es interpretar los datos, resaltar los hallazgos clave y explicar lo que significan. La narración ayuda a las audiencias a comprender la importancia detrás de los números y a guiarlas hacia una acción o decisión recomendada.

Los dashboards y las historias se complementan, y ambos pueden incluir visualizaciones, pero no son intercambiables. El storytelling de datos usa la visualización no solo para presentar los datos con claridad, sino también para que las implicaciones detrás de ellos sean claras y accionables.

Cómo funciona la narrativa de datos

La idea de la narración de datos es transformar los datos sin procesar en una narrativa clara y significativa que ayude al público objetivo a entender lo que los datos muestran y por qué es importante. Sin embargo, antes de que comience la historia, debes realizar un análisis de los conjuntos de datos en cuestión para identificar patrones y buscar información valiosa. Luego, el narrador selecciona las ideas clave que quiere destacar en el corazón de la historia.

Para mantener una narrativa coherente, es importante elegir insights que sean relevantes para el problema o la pregunta de negocio que impulsa la necesidad del storytelling en primer lugar. También asegúrate de alinear el mensaje general o la conclusión con lo que el público necesita para tomar medidas o una decisión sobre el problema o la pregunta de negocio.

Convertir el análisis en una narrativa

Esta fase de la narración de datos comienza con identificar la información clave, es decir, el hallazgo más importante que el público necesita comprender. Luego, el narrador puede filtrar cualquier detalle que no respalde el mensaje central. Este paso es esencial porque los datos suelen contener mucha más información de la que el público necesita. 

Por último, el narrador debe conectar los hallazgos con el mundo real. En lugar de presentar números de forma aislada, el narrador puede explicar por qué la información es importante, cómo afecta los objetivos o el rendimiento del negocio y qué revela sobre el tema de los datos. Al pasar de la idea clave al significado, la narrativa se convierte en más que un resumen. Proporciona una explicación clara que ayuda a la audiencia a comprender las implicaciones del análisis.

Adaptación a diferentes públicos

Un storytelling de datos eficaz también requiere adaptar el mensaje a las necesidades de los diferentes públicos. Por lo general, los ejecutivos quieren conclusiones de alto nivel que respalden las decisiones, por lo que la narrativa debe ser concisa y enfocarse en los resultados en lugar de en los detalles técnicos. Por otro lado, los analistas y colegas esperan explicaciones más profundas, elementos visuales de apoyo y transparencia sobre los métodos, lo que significa que la narrativa puede incluir más contexto y detalles. Por su parte, los clientes y las partes interesadas externas suelen necesitar claridad y un mínimo de jerga, junto con el contexto suficiente para entender por qué el insight es importante para ellos.

Al ajustar la profundidad, el lenguaje y el enfoque de la historia para cada audiencia, el mensaje será más impactante y ayudará a garantizar que la audiencia pueda actuar con confianza a partir de la información valiosa de la historia.

Ejemplos de historias con datos

Un gráfico o gráfico circular típico por sí solo puede mostrar números o tendencias, pero sin una explicación, el lector debe interpretar el significado por su cuenta. Al agregar una narrativa y un contexto, el mismo gráfico se vuelve mucho más poderoso. En lugar de solo mostrar una línea que sube o baja, la historia de datos explica por qué ocurrió el cambio, qué significa para la organización y qué acciones podrían seguir. Al transformar los datos por sí solos en datos más una narrativa, un narrador puede convertir la información en conocimiento.

En entornos empresariales, la narración de datos a menudo aparece en presentaciones que explican el rendimiento trimestral, las tendencias de los clientes o los resultados operativos. Las historias de datos públicas son comunes en los informes gubernamentales y de organizaciones sin fines de lucro que ayudan a las comunidades a comprender temas como los cambios de población o las condiciones ambientales que pueden plantear problemas de políticas o impulsar decisiones políticas. Para los equipos de análisis, la narración de datos los ayuda a presentar modelos complejos o hallazgos estadísticos para que el público no técnico pueda entenderlos. Sin embargo, sin importar la aplicación, el objetivo es el mismo: hacer que los datos sean significativos, memorables y accionables.

Tipos de escenarios de ejemplo

La narración de datos puede ser útil en muchos escenarios comunes. Un gráfico de líneas de las tendencias de rendimiento puede convertirse en una historia sobre el crecimiento, la disminución o la estabilidad a lo largo del tiempo, lo que ayuda a los líderes a comprender no solo cómo cambian los resultados, sino también, idealmente, qué impulsa ese cambio. Los datos sin procesar del comportamiento del cliente podrían convertirse en una historia que revele patrones de compra, interacción o satisfacción, lo que transforma los datos inertes en una narrativa dinámica y atractiva que impulsa a la acción para abordar las preferencias de los clientes. Los problemas operativos presentados como historias de datos pueden revelar cuellos de botella o ineficiencias y mostrar dónde se necesitan mejoras. Las historias de datos que explican los cambios en la demanda, la competencia o los precios pueden proporcionar información valiosa sobre los cambios en el mercado.
Si bien son posibles muchos escenarios, en cada caso es la narración la que ayuda a las personas a ver no solo los datos, sino también el significado que hay detrás de ellos.

Storytelling de datos frente a conceptos similares

La narración de datos a menudo se confunde con la visualización de datos, los dashboards o la generación de informes, pero, de hecho, cumple un propósito distinto. Como se mencionó anteriormente, si bien estas últimas herramientas presentan información, la narración de datos explica el significado. Un gráfico o un dashboard puede mostrar números, pero sin contexto ni interpretación, la audiencia debe descifrar el mensaje por su cuenta. La narración llena ese vacío al guiar la atención, aclarar la importancia y conectar las percepciones con las decisiones del mundo real.
Hay muchos conceptos erróneos sobre la narración de datos, especialmente la idea de que se trata simplemente de “hacer mejores gráficos” o “agregar texto a un panel”. En realidad, la narración es una disciplina de la comunicación y una habilidad importante. No es un reemplazo para los dashboards ni para los informes, sino un método complementario que se utiliza cuando es importante llegar a un público específico o general, y se necesita una comprensión más profunda o tomar una acción. 

Narración de datos versus visualización de datos

La visualización de datos suele mostrar los datos en tablas o gráficos para que los patrones y las tendencias sean más fáciles de ver. La narración de datos también suele usar visualizaciones, pero además incluye una narrativa para explicar por qué los datos son importantes. Agrega contexto, interpretación y estructura narrativa para que la audiencia comprenda el significado. Si la visualización es una herramienta, el storytelling es más una estrategia de comunicación que incluye la visualización en su caja de herramientas.

Storytelling de datos versus generación de informes

Los informes de datos están diseñados para compartir información. Entrega números, métricas y resúmenes sin necesariamente interpretarlos. La narración de datos va más allá al interpretar los datos y explicar las implicaciones. Un informe puede mostrar una disminución en las ventas, pero una historia de datos intenta explicar por qué disminuyeron las ventas, qué factores contribuyeron y qué acciones se deben considerar a continuación.

Conclusión

Al combinar datos, elementos visuales y narrativa para explicar qué significan los datos y por qué son importantes, el storytelling de datos ayuda a convertir la información en bruto en un mensaje claro que las personas pueden entender y sobre el cual pueden actuar. En lugar de dejar que el público interprete los gráficos o informes por su cuenta, el storytelling de datos puede ayudar a guiarlos hacia los insights, destacar lo que es importante y conectar los hallazgos con el contexto del mundo real.

Si bien presentar datos sin procesar es muy importante, no siempre es el mejor enfoque, según las preguntas o los problemas que aborden los datos y la audiencia a la que intenta llegar. La narración de datos puede ser una parte importante de la comunicación clara y la toma de decisiones basada en datos. Al traducir un análisis complejo en una historia específica y significativa, se ayuda a garantizar que la información valiosa conduzca a decisiones informadas.

Por lo tanto, la narración de datos eficaz puede ser una herramienta adicional en tu caja de herramientas para difundir información, fomentar la comprensión de esa información y generar consenso hacia cursos de acción específicos.