À medida que a necessidade de encontrar e comunicar melhores insights na operação de análise de dados continua a crescer, o data storytelling torna-se cada vez mais uma abordagem essencial para extrair valor das informações.
O data analytics é crucial para os negócios. De acordo com o estudo Worldwide Big Data and Analytics Spending de 2022, os dados serão cada vez mais determinantes para o crescimento das empresas. Além disso, a Fortune Business Insights prevê que o mercado global de big data alcançará 550 bilhões de dólares em 2028.
Apesar das soluções, como ferramentas de Business Intelligence (BI), dashboards e planilhas, serem essenciais para ajudar as organizações a evoluir na análise de dados, muitas ainda encontram obstáculos para aproveitar as oportunidades ocultas em seus dados.
Neste contexto, o data storytelling se apresenta como uma oportunidade de comunicar informações para as equipes de análise de dados, com uma narrativa assertiva e insights eficazes. Acompanhe este material e entenda mais detalhes sobre esta abordagem.
O que é data storytelling?
Trata-se de um conjunto de técnicas que orientam de forma eficaz a apresentação de informações e insights de dados para um determinado público-alvo ou equipe de data analytics. Em síntese, consiste em uma prática de contar a história dos dados.
Tradicionalmente, as histórias existem para compartilhar informações e o simples ato de ouvir e contar narrativas contribui para o desenvolvimento do pensamento crítico das pessoas.
No contexto de big data, com cada vez mais dados disponíveis, o data storytelling aplica uma perspectiva humana para traduzir as informações com mais assertividade. Para isso, a abordagem é composta por três elementos. São eles:
- Data Science: campo de especialização interdisciplinar das ciências que extrai conhecimento e percepção dos dados, tornando-os prontamente disponíveis.
- Narrativa de dados: usada para comunicar insights obtidos de dados, o contexto que os cercam e as ações recomendáveis. Importante, pois os cientistas de dados geralmente não têm habilidades para transmitir uma verdadeira compreensão dos insights.
- Visualização de dados: uma solução essencial para ajudar a compreender as informações em um alto volume de dados. Porém a visualização de dados tem limitações: ela não fornece o contexto necessário para explicar porque algo aconteceu.
É importante ressaltar que a combinação dos elementos do data storytelling é o que torna esta abordagem eficaz. Quando a narrativa é combinada com os dados, ela ajuda a explicar ao seu público o que está ocorrendo e porque um insight específico é importante.
Em sinergia, os recursos visuais aplicados aos dados esclarecem aos usuários tudo sobre insights que eles não veriam sem tabelas ou gráficos. Esses elementos fornecem uma história de dados que pode influenciar de fato nas decisões de negócios e gerar mudanças.
A importância da narrativa de dados na era do big data
Os dados são utilizados para ajudar a ver padrões e ter insights ocultos. Por exemplo, uma empresa pode analisar as mudanças na receita para determinar como as novas estratégias de negócios estão funcionando.
De fato, a análise de dados ajuda a influenciar a forma como as pessoas percebem um tópico, especialmente a partir de métodos de data science. Mas com o grande poder das narrativas de dados surgem as grandes responsabilidades para o contador de histórias.
Os números precisam ser colocados em um contexto para que seja possível entendê-los. As histórias ajudam dar sentido para essa numeração, não somente para quem conta, mas para aquele que ouve – o usuário.
Ou seja, os fatos simplesmente apresentam dados, enquanto a narrativa fornece contexto, o que aumenta a compreensão e gera insights mais valiosos.
No entanto, é importante destacar que muitos processos são necessários para extrair mais valor dos dados, desenvolver as visualizações apropriadas, redigir a narrativa e coletar insights.
No final das contas, o data storytelling é crucial para utilizar os dados, a fim de tomar melhores decisões.
Como criar uma narrativa de dados?
Confira os principais elementos necessários para contar uma história de dados eficaz que ajude sua equipe a tomar melhores decisões.
1. Relevância.
Isso significa que o conteúdo (incluindo texto e recursos visuais) precisa se adequar ao nível atual de conhecimento do público e ajudá-lo a atingir algum objetivo. Portanto é necessário pensar no que importa para eles, pois as melhores histórias se comunicam com as pessoas.
2. Dados valiosos
Os dados devem ser de uma fonte confiável e/ou coletados de uma maneira que represente o que é necessário para contar uma boa e verdadeira história. Como os dados são o ponto central, a narrativa deve ser sobre compartilhar o que eles dizem, não o que se deseja dizer.
3. Narrativa clara
Diferentemente das narrativas tradicionais que têm um começo, meio e fim, as histórias de dados precisam de uma introdução ao tópico antes de mergulhar nas informações. Além disso, se os usuários não forem especialistas em data science, é importante usar uma linguagem simples para não confundi-los.
4. Recursos visuais objetivos
Trata-se de fotos, gráficos e/ou tabelas. Os recursos visuais objetivos são aqueles que ajudam a entender facilmente as informações dos dados. Acima de tudo, eles precisam ser adequados ao data analytics, legíveis e verídicos.
Ao aplicar esses elementos e orientar sua equipe por cada parte, toda história de dados poderá ser comunicada de forma eficaz e proveitosa para os negócios.
Benefícios do data storytelling para data science e analytics
Há diversos benefícios que podem impactar positivamente os negócios. Principalmente, para melhorar a qualidade das tomadas de decisões. Confira as principais vantagens:
- Fornece interpretações ou insights sobre as visualizações de dados para melhorar o engajamento do público.
- Utiliza os valores potenciais totais dos dados e extrai informações essenciais deles.
- Influencia as ações de negócios e impacta positivamente nas tomadas de decisões.
- Ajuda a traduzir a análise de dados de forma mais direta.
Conclusão
Descobrir insights importantes é uma habilidade e comunicá-los é outra. Porém ambas habilidades são igualmente essenciais para gerar valor dos dados de uma empresa. O data storytellings representa um novo campo de especialização, onde a arte de contar histórias e o data science convergem para fornecer melhores resultados.
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