¿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. La capacidad de comunicar datos complejos a través de historias se ha convertido en una competencia fundamental, no solo para profesionales de datos sino para cualquiera que necesite transformar información numérica en conocimiento accionable.

Contenidos

• Definición
  • Importancia
• Elementos Clave
  • I. Datos
  • II. Visualizaciones
  • III. Narrativa
• Los Siete Tipos de Historias de Datos
• Pasos Para Aplicar El Data Storytelling
  • 1. Identificación del Problema o Pregunta
  • 2. Recopilación y Análisis de Datos
  • 3. Organización de Datos
  • 4. Creación de la Historia
  • 5. Definición del Hilo Conductor
  • 6. Construcción de la Narrativa
  • 7. Revisión y Refinamiento
• Herramientas Recomendadas
  • Otras Herramientas Especializadas
• Plataformas Que Hacen Uso de Ello
  • Otras Webs Menos Conocidas
• Ejemplos de Uso
• Data Storytelling & Las Decisiones De Negocio
• Mejores Prácticas & Consejos
• Conclusión

Definición

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. Cuando miramos más a fondo, el data storytelling puede definirse como el proceso de traducir los análisis de datos a términos simples para influir en una decisión o acción comercial. Va mucho más allá de simples visualizaciones o infografías, pues busca dar voz a los datos y comunicar los resultados del análisis con narrativas que capturen la atención de la audiencia.

Desde una perspectiva académica, el data storytelling representa un enfoque estructurado para comunicar información sobre los datos mediante elementos narrativos y visuales. Lo que distingue al buen data storytelling es su capacidad para comenzar con un “insight” o descubrimiento significativo que emerge del análisis de datos, y luego construir una historia alrededor de ese hallazgo que resulte memorable y motivadora.

Importancia

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.

La importancia del data storytelling radica en varios aspectos fundamentales. En primer lugar, ayuda a crear una conexión emocional con la audiencia, lo que facilita la retención y comprensión de la información. Cuando los datos se presentan como parte de una historia coherente, las personas pueden relacionarse con ellos a nivel personal, lo que hace que la información sea más memorable y persuasiva.

Otro beneficio crucial es que el data storytelling facilita enormemente la toma de decisiones informadas. Al traducir datos complejos en narrativas comprensibles, los tomadores de decisiones pueden entender mejor las implicaciones de la información y basar sus acciones en evidencia sólida en lugar de intuiciones o suposiciones.

Elementos Clave

Hay 3 elementos a tener en cuenta:

I. 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. Sin datos confiables, la historia carece de fundamento. Por eso, es esencial contar con información precisa y bien estructurada para construir un mensaje sólido. Los datos pueden provenir de múltiples fuentes: análisis interno, investigaciones externas, encuestas, experimentos, seguimiento digital, entre otras. La calidad, relevancia y precisión de estos datos determinarán en gran medida la solidez y credibilidad de la historia que se construya a partir de ellos.

II. Visualizaciones

Las visualizaciones de datos ayudan a hacer que los datos sean más comprensibles y atractivos. Varían 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. Las visualizaciones efectivas permiten que la audiencia interprete la información de manera más rápida y efectiva, haciendo visibles patrones, tendencias y relaciones que podrían pasar desapercibidos en tablas de números o texto plano. Es fundamental seleccionar el tipo de visualización apropiado para cada conjunto de datos y objetivo comunicativo, considerando aspectos como la claridad, la accesibilidad y la capacidad para destacar los puntos clave del mensaje.

III. 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. Es el hilo conductor que convierte los datos en un mensaje significativo, guiando a la audiencia a través del análisis de datos para ayudarles a comprender patrones, tendencias y posibles acciones a tomar. Una buena narrativa debe estar bien estructurada, con un inicio, un desarrollo y una conclusión clara, permitiendo que la audiencia siga fácilmente el razonamiento y llegue a las mismas conclusiones que el narrador.

Los Siete Tipos de Historias de Datos

Según expertos en la materia, existen siete enfoques principales para estructurar las historias basadas en datos, cada uno con propósitos y fortalezas particulares:

1. Cambio a lo Largo del Tiempo: este tipo de historia muestra cómo evolucionan los datos en un período determinado, permitiendo identificar tendencias, ciclos o momentos clave. Es ideal para demostrar crecimiento, declive o transformaciones progresivas en cualquier variable medible a lo largo del tiempo.
2. Profundización: estas narrativas comienzan con una visión general y luego profundizan en detalles específicos, permitiendo a la audiencia entender primero el panorama completo antes de examinar sus componentes. Este enfoque es particularmente efectivo cuando se quiere guiar a la audiencia desde conceptos amplios hacia detalles reveladores.
3. Ampliación: contrario al enfoque anterior, estas historias comienzan con un detalle específico o caso particular y luego amplían la perspectiva para mostrar el contexto mayor. Este método es valioso cuando un caso específico ilustra perfectamente un fenómeno más amplio.
4. Contraste: estas narrativas yuxtaponen diferentes conjuntos de datos para revelar diferencias significativas, permitiendo comparaciones directas que pueden iluminar disparidades, ventajas competitivas o cambios notables entre grupos, períodos o variables.
5. Intersecciones: este tipo de historia explora los puntos donde diferentes variables se cruzan, revelando conexiones y correlaciones interesantes. Es especialmente útil para descubrir relaciones no evidentes entre diferentes conjuntos de datos.
6. Factores: estas narrativas descomponen un resultado o fenómeno en sus componentes causales, mostrando los diversos factores que contribuyen a un resultado específico. Este enfoque ayuda a entender la complejidad detrás de resultados aparentemente simples.
7. Valores Atípicos: estas historias destacan casos excepcionales que se desvían de la norma, explorando anomalías interesantes o significativas en los datos. Este enfoque es valioso para identificar problemas, oportunidades o fenómenos que merecen atención especial por su carácter inusual.

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. Es fundamental tener claridad sobre el propósito de la narrativa y qué se espera que la audiencia comprenda o haga después de recibir la información.

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 implica 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. Esta fase requiere rigor metodológico para asegurar que los hallazgos sean válidos y confiables.

3. Organización de Datos

Antes de crear la narrativa, es esencial organizar los datos de manera que sean fáciles de entender y manejar. Este paso incluye la limpieza de datos, la identificación de los puntos clave y la selección de aquellos más relevantes para la historia. Se pueden usar tablas, gráficos y otros recursos visuales para ayudar a organizar la información de manera coherente y accesible.

4. 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. Es importante identificar los puntos clave de la historia y organizarla con un principio, desarrollo y conclusión claros.

5. Definición del Hilo Conductor

Toda buena historia de datos necesita un hilo conductor claro que conecte los diferentes elementos en una narrativa cohesiva. Este paso implica determinar cuál es el mensaje principal que se quiere transmitir y cómo se van a relacionar los diferentes datos para apoyar ese mensaje. El hilo conductor debe ser relevante para la audiencia y estar alineado con los objetivos de comunicación.

6. Construcción de la Narrativa

En esta fase, se elabora la narrativa completa, integrando datos, visualizaciones y contexto explicativo. Es importante construir un flujo lógico que guíe a la audiencia a través de la información de manera natural, ayudándoles a entender la relevancia y las implicaciones de los datos presentados.

7. Revisión y Refinamiento

Antes de presentar la historia de datos, es fundamental revisarla cuidadosamente para asegurar que sea clara, precisa y efectiva. Este paso puede incluir la simplificación de visualizaciones complejas, la eliminación de información redundante y la mejora de la narrativa para maximizar su impacto.

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. Tableau destaca por su facilidad de uso y sus potentes capacidades para transformar datos complejos en visualizaciones interactivas y atractivas. Su interfaz intuitiva permite a usuarios de diferentes niveles técnicos crear dashboards profesionales sin necesidad de programación.
• Power BI: una herramienta de Microsoft que permite la creación de informes y paneles interactivos. Power BI se integra perfectamente con otros productos de Microsoft, lo que la hace ideal para organizaciones que ya utilizan el ecosistema Office. Ofrece capacidades robustas de análisis de datos y visualización, con actualizaciones frecuentes que añaden nuevas funcionalidades.
• 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). Estos lenguajes ofrecen mayor flexibilidad y personalización que las herramientas de arrastrar y soltar, lo que los hace ideales para análisis más complejos y visualizaciones altamente personalizadas.
• D3.js: una biblioteca JavaScript para la creación de visualizaciones de datos interactivas y dinámicas. D3.js permite crear visualizaciones web altamente personalizadas e interactivas. Es más complejo de aprender que otras herramientas, pero ofrece un nivel de control y personalización sin paralelo, ideal para desarrolladores web que buscan crear experiencias únicas de visualización de datos.

Otras Herramientas Especializadas

Además de las mencionadas, existen otras herramientas como Flourish, Datawrapper, Infogram y Google Data Studio, cada una con características únicas que pueden ser más adecuadas para necesidades específicas de storytelling con datos. Estas herramientas suelen ofrecer plantillas prediseñadas y funcionalidades específicas para diferentes tipos de visualizaciones y narrativas.

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:

1. 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. Netflix ha revolucionado la industria del entretenimiento utilizando análisis de datos para entender las preferencias de los espectadores y crear contenido que resuene con sus audiencias objetivo.
2. 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. La plataforma utiliza datos para mejorar la experiencia tanto de huéspedes como de anfitriones, optimizando desde los precios hasta las recomendaciones de alojamiento.
3. 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. Sus piezas interactivas combinan texto, datos y elementos visuales para crear narrativas inmersivas que ayudan a los lectores a comprender temas complejos.
4. Organizaciones Gubernamentales y de Salud Pública: muchas entidades gubernamentales y organizaciones de salud pública utilizan el data storytelling para comunicar información crucial sobre salud, economía, medio ambiente y otros temas de interés público. Durante crisis sanitarias, por ejemplo, las visualizaciones de datos han sido fundamentales para explicar la propagación de enfermedades y la efectividad de las medidas preventivas.

Otras Webs Menos Conocidas

• 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 de utilidad para los lectores.
• Information is Beautiful: este portal creado por David McCandless se ha convertido en un referente de visualización de datos creativa y efectiva. Sus infografías y visualizaciones transforman datos complejos sobre temas diversos como salud, economía o cultura en piezas visuales atractivas que revelan patrones y conexiones ocultas a simple vista.
• Our World in Data: esta plataforma ofrece visualizaciones interactivas sobre problemas globales como la pobreza, las enfermedades, el hambre, el cambio climático y la desigualdad. Sus narrativas basadas en datos proporcionan contexto histórico y evidencia empírica para entender los mayores desafíos que enfrenta la humanidad.

Ejemplos de Uso

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

• 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. Esto permite transformar observaciones en insights accionables, ayudando a las organizaciones a entender no solo qué está ocurriendo, sino también por qué ocurre y qué pueden hacer al respecto.
• 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. Al presentar los datos en una narrativa coherente, los tomadores de decisiones pueden comprender mejor las implicaciones y el contexto de la información, facilitando decisiones más informadas.
• 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. Esto permite traducir información científica compleja en formatos accesibles para audiencias diversas, ayudando a cerrar la brecha entre la investigación académica y el conocimiento público.
• Educar al Público General: el data storytelling es una herramienta poderosa para la educación y la divulgación científica. Los medios de comunicación, educadores y organizaciones sin fines de lucro utilizan historias basadas en datos para explicar fenómenos complejos como el cambio climático, la economía global o los avances médicos de manera que el público general pueda entender y relacionarse con estos temas.
• Generar Conciencia Sobre Problemas Sociales: las organizaciones de defensa y los periodistas utilizan el data storytelling para destacar problemas sociales como la desigualdad, la discriminación o la crisis climática. Al presentar datos de manera visualmente impactante y con narrativas convincentes, pueden generar empatía y motivar acciones para abordar estos problemas.

Data Storytelling & Las Decisiones De Negocio

El data storytelling es 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 es entonces 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 es esencial para 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. Antes de comenzar a recopilar y analizar datos, es importante saber quiénes son las personas a las que te diriges. De esta manera, podrás adaptar tu lenguaje, el tipo de datos y la forma de presentarlos para que sean más comprensibles y relevantes para ellos.

• 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. Utiliza gráficos y visualizaciones para presentar la información de manera clara y fácil de entender. Evita la jerga técnica y utiliza un lenguaje sencillo y directo.
• 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 importante que las visualizaciones sean no solo agradables desde el punto de vista estético, sino también intuitivas y de fácil interpretación. Escoge el tipo de visualización adecuado para los datos que estás presentando. Utiliza colores y etiquetas claras para hacer que los gráficos sean fáciles de entender.
• 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. Los datos pueden ser más relevantes si se presentan en un contexto más amplio. Agrega información adicional que pueda ayudar a tu audiencia a entender mejor los datos y su importancia.
• Promover la honestidad y la ética: hay que 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. Asegúrate de que los datos que estás utilizando sean precisos y confiables. Investiga y verifica la fuente de los datos antes de utilizarlos en tu historia
• Crear un flujo narrativo claro: es importante que la historia tenga un principio, un desarrollo y un final. Asegúrate de que tu historia tenga una estructura clara y fácil de seguir, guiando a la audiencia a través de un recorrido lógico que conecte los diferentes elementos de datos en una narrativa coherente.
• Experimentar y ser creativo: no tengas miedo de experimentar y probar cosas nuevas. Utiliza tu creatividad para hacer que los datos sean más atractivos e interesantes, explorando diferentes formatos, estilos narrativos y enfoques visuales para encontrar lo que mejor funciona para tu mensaje y audiencia.
• Practicar y mejorar continuamente: la práctica hace al maestro. A medida que vayas contando más historias con datos, irás mejorando tu habilidad para encontrar la historia, presentar los datos y crear un flujo narrativo efectivo. Busca retroalimentación, aprende de otros ejemplos de data storytelling y refina constantemente tus técnicas.

Conclusión

El data storytelling es una habilidad crítica en la era de la información que combina datos, visualizaciones y narrativas para crear historias informativas, atractivas e influyentes. Al dominar los elementos clave del data storytelling -selección adecuada de datos, visualizaciones efectivas y narrativas convincentes- y aplicar las mejores prácticas éticas y metodológicas, los comunicadores pueden desbloquear el verdadero potencial de los datos para informar, persuadir e inspirar, recordando siempre que una buena historia de datos no solo transmite información, sino que también genera conexiones emocionales y proporciona contexto significativo que transforma números abstractos en conocimiento accionable con impacto real en el mundo.