que es el data storytelling
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¿Qué Es El Data Storytelling?

El data storytelling, o narración de datos, es una disciplina crítica en la era de la información en la que vivimos. Este campo combina habilidades de ciencia de datos, visualización de datos y narrativa para explicar fenómenos complejos de una manera accesible y atractiva. En términos más concretos, podríamos definir el data storytelling como la práctica de traducir los hallazgos de datos en lenguaje cotidiano, utilizando visualizaciones y narrativa para ayudar a las personas a comprender y recordar los detalles.

Definición

Tal y como se mencionó anteriormente, el data storytelling es el arte de utilizar los datos para contar una historia de una manera que sea fácil de entender, atractiva e influyente. No se trata simplemente de presentar datos en un formato sin vida, sino de tejer una narrativa coherente que da sentido a esos datos y ayuda a las personas a recordar y actuar sobre la información. Combinando tres elementos clave: datos, visualizaciones y narrativa.

Importancia del Data Storytelling

Los datos en bruto -es decir, sin procesar- pueden ser difíciles de entender e interpretar para aquellos que no están familiarizados con ellos. El data storytelling permite a los científicos de datos, analistas y cualquier persona que trabaje con datos, comunicar efectivamente sus hallazgos a una audiencia más amplia.

En el mundo empresarial, el data storytelling es particularmente útil. Puede ser empleado para informar decisiones estratégicas, identificar tendencias y patrones emergentes, y presentar información compleja de una manera que todos en la organización puedan entender y actuar en consecuencia.

Elementos Clave

  • Datos: los datos son el núcleo de cualquier historia de datos. Pueden ser cuantitativos (números, medidas, estadísticas) o cualitativos (opiniones, testimonios, entrevistas). La elección de los datos correctos es fundamental para contar una historia eficaz.
  • Visualizaciones: las visualizaciones de datos ayudan a hacer que los datos sean más comprensibles y atractivos. Pueden variar desde simples gráficos de barras o líneas hasta complejos mapas de calor o infografías interactivas. La elección de la visualización correcta depende de los datos y la historia que se desea contar.
  • Narrativa: la narrativa es lo que une los datos y las visualizaciones en una historia coherente. Puede ser una narrativa escrita, una presentación oral, un video, etc. La narrativa proporciona contexto y significado a los datos, explicando por qué son importantes y qué implicaciones tienen.

Pasos Para Aplicar El Data Storytelling

  1. Identificación del Problema o Pregunta: el primer paso en el data storytelling es identificar el problema o pregunta que se quiere responder con los datos. Este problema o pregunta guiará la selección de los datos y la estructura de la historia.
  2. Recopilación y Análisis de Datos: una vez que se ha identificado el problema o pregunta, el siguiente paso es recopilar y analizar los datos que ayudarán a responderlo. Esto puede implicar la recopilación de datos primarios (a través de encuestas, experimentos, etc.) o la utilización de datos secundarios (obtenidos de fuentes externas). Los datos luego se analizan para identificar patrones, tendencias y relaciones.
  3. Creación de la Historia: con los datos y análisis en mano, el siguiente paso es crear la historia. Esto implica la elección de las visualizaciones de datos apropiadas, la creación de una narrativa coherente que une los datos y las visualizaciones, y la presentación de la historia de una manera que sea atractiva y fácil de entender para la audiencia.

Herramientas Recomendadas

El data storytelling es un proceso que puede ser facilitado por una variedad de herramientas. Algunas de las más populares incluyen:

  • Tableau: una de las principales herramientas de visualización de datos, que permite crear una variedad de gráficos y tableros interactivos.
  • Power BI: una herramienta de Microsoft que permite la creación de informes y paneles interactivos.
  • R & Python: lenguajes de programación ampliamente utilizados en la ciencia de datos, ambos tienen poderosas bibliotecas para la visualización de datos (como ggplot2 para R y matplotlib para Python).
  • D3.js: una biblioteca JavaScript para la creación de visualizaciones de datos interactivas y dinámicas.

Además, con el advenimiento de la inteligencia artificial y el machine learning, existen cada vez más herramientas que pueden automatizar parte del proceso de data storytelling, facilitando la extracción de insights valiosos de grandes conjuntos de datos.

Para maximizar el uso de estas herramientas, recomendamos explorar tutoriales en línea y otros recursos de aprendizaje. Para Tableau y Power BI, hay una serie de cursos gratuitos y de pago disponibles en línea que pueden ayudar a los usuarios a comenzar. Para R, Python y D3.js, hay una gran cantidad de documentación disponible, así como nuestro foro donde los usuarios pueden hacer preguntas y compartir consejos.

Plataformas Que Hacen Uso de Ello

Muchas empresas y organizaciones hacen uso del data storytelling para mejorar su toma de decisiones y comunicar información de manera efectiva. Algunas de las más notables incluyen:

  • Netflix: esta plataforma de streaming utiliza data storytelling para analizar y presentar los patrones de visualización de los usuarios, lo que les ayuda a tomar decisiones sobre qué contenido producir o promocionar.
  • Airbnb: hace uso del data storytelling para rastrear y presentar las tendencias de viaje, lo que les permite adaptarse rápidamente a los cambios en el comportamiento del usuario.
  • The New York Times: este periódico es conocido por su uso efectivo de la visualización de datos y el data storytelling para ilustrar y explicar complejas cuestiones de noticias y eventos actuales.

Otras Webs Menos Conocidas

  • The Pudding: The Pudding es un sitio web que utiliza data storytelling para explicar ideas complejas en la cultura popular, la política y más. Por ejemplo, en uno de sus trabajos más conocidos, realizaron un análisis visual de las letras de las canciones de rap para identificar patrones y tendencias. Este proyecto, titulado “Vocabulary of Hip Hop”, utilizó el análisis de texto y la visualización de datos para demostrar cómo ciertos raperos usan un vocabulario significativamente más amplio en sus letras que otros. Este enfoque basado en datos para un tema culturalmente relevante captó la atención de una amplia audiencia.
  • FiveThirtyEight: este es un sitio web de noticias que utiliza data storytelling para informar sobre política, economía, ciencia, vida y deportes. Son famosos por sus predicciones de elecciones y su enfoque basado en datos para el periodismo. Por ejemplo, durante las elecciones presidenciales de 2016, FiveThirtyEight utilizó una variedad de visualizaciones de datos para explicar las probabilidades de los resultados de las elecciones en diferentes estados, proporcionando un contexto crucial para los lectores.

Ejemplos de Uso

El data storytelling se utiliza en una variedad de contextos y por una variedad de motivos:

Ver también
  • Explicar Tendencias y Patrones: el data storytelling se puede usar para explicar tendencias y patrones en los datos. Por ejemplo, un analista de negocios podría utilizar data storytelling para explicar una tendencia descendente en las ventas y proponer soluciones basadas en su análisis de los datos.
  • Informar Decisiones Estratégicas: las empresas a menudo utilizan el data storytelling para informar sus decisiones estratégicas. Por ejemplo, un ejecutivo de marketing podría utilizar data storytelling para presentar los resultados de una campaña de publicidad y justificar una mayor inversión en ciertos canales de publicidad.
  • Comunicar Resultados de Investigación: los investigadores a menudo utilizan el data storytelling para comunicar sus hallazgos a un público no experto. Por ejemplo, un epidemiólogo podría utilizar data storytelling para explicar los resultados de un estudio sobre la efectividad de una vacuna.

Ética del Data Storytelling

Si bien el data storytelling tiene un gran potencial para mejorar la comunicación y la toma de decisiones, también plantea una serie de cuestiones éticas. Por ejemplo, los datos y las visualizaciones pueden ser manipulados para respaldar ciertos argumentos o puntos de vista, lo que puede llevar a conclusiones engañosas o falsas.

Es crucial que quienes practican el data storytelling sean transparentes acerca de cómo se recopilaron y analizaron los datos, y que estén atentos a los posibles sesgos en los datos o en su interpretación. Además, deben respetar la privacidad y los derechos de las personas cuyos datos se utilizan en la historia.

Data Storytelling & Las Decisiones De Negocio

El data storytelling puede ser una herramienta de valor para informar las decisiones de negocio. Ayudando a los tomadores de decisiones a entender las complejidades de los datos y a ver las tendencias y patrones que de otra manera podrían pasar desapercibidos.

Por ejemplo, el data storytelling puede ser utilizado para visualizar las ventas de una empresa a lo largo del tiempo, identificando cuándo y dónde las ventas son más fuertes. Esta información puede ser utilizada para informar decisiones sobre dónde abrir nuevas tiendas, cómo asignar recursos de marketing, etc.

De manera similar, el data storytelling puede ser aprovechado para visualizar los resultados de las encuestas de satisfacción del cliente, identificando qué aspectos del servicio al cliente necesitan ser mejorados. Esta información puede ser empleada para informar las decisiones sobre la capacitación del personal, las políticas de servicio al cliente, etc.

Mejores Prácticas & Consejos

  • Enfoque en el público objetivo: comprender a la audiencia resulta crucial. Es esencial reconocer su grado de conocimiento y relación con el tema a fin de ajustar la narrativa a sus requerimientos. Una narrativa de datos efectiva utiliza el lenguaje del público y responde a sus interrogantes.
  • Preservar la sencillez: a pesar de contar con una gran cantidad de datos y análisis atrayentes, es trascendental conservar la narrativa sencilla y orientada. Se recomienda destacar los descubrimientos más significativos y relevantes, evitando saturar al público con información excesiva-redundante.
  • Implementar visualizaciones adecuadas: no todas las visualizaciones de datos son apropiadas para todas las circunstancias. Se debe seleccionar la visualización que mejor represente los datos y la narrativa. Es crucial que las visualizaciones sean no solo agradables desde el punto de vista estético, sino también intuitivas y de fácil interpretación.
  • Proporcionar contexto: los datos en sí pueden resultar difíciles de comprender. Se aconseja brindar contexto y explicaciones para facilitar la comprensión del público. Por ejemplo, si se muestra un gráfico de tendencias a lo largo del tiempo, se debe explicar qué eventos o políticas podrían haber afectado dichos cambios.
  • Promover la honestidad y la ética: se debe evitar la utilización de datos para engañar o confundir al público. Es imprescindible presentar los datos y análisis de manera honesta y ética. Hay que tener en cuenta que los datos pueden ser manipulados y presentados de diversas formas para narrar diferentes historias, por lo que se debe mantener siempre la transparencia sobre los métodos utilizados y considerar todas las posibles interpretaciones de los datos.

Conclusión

El data storytelling es una habilidad crítica en la era de la información. Al combinar datos, visualizaciones y narrativas, puedes crear historias que son informativas, atractivas e influyentes. Ya sea que estés trabajando en el mundo de los negocios, académico, periodístico o cualquier otro campo, el data storytelling puede ser una herramienta poderosa para comunicar tus ideas y hallazgos de manera efectiva. Recuerda, una buena historia de datos no solo informa, sino que también impulsa a la acción, lo que la convierte en una herramienta inestimable para cualquier profesional que busque nuevas vías de comunicación.