Mejore sus visualizaciones de datos y conviértase en un mejor narrador

Cómo contar su historia con datos

Una visualización de datos es más que una imagen de puntos y resultados de análisis. Los datos seleccionados, el tipo de visualización y la estructura del mensaje requieren una curaduría cuidadosa para la audiencia prevista.

Conozca a su audiencia

Si alguna vez ha leído una historia a un niño, probablemente haya tenido que cambiar las palabras, insertar una explicación o repetir algo para adecuar la historia a su nivel de comprensión.

Sin ser condescendiente, debe aplicar el mismo arte de la narración para cualquier audiencia, incluidos los responsables de la toma de decisiones empresariales. Es necesario comprender su nivel de conocimiento, intereses y objetivos. Los narradores eficaces adaptan su lenguaje y la complejidad de su mensaje para coincidir con la experiencia y familiaridad de la audiencia con los datos.

La técnica más eficaz para encontrar el nivel adecuado es anticipar las preguntas que podría hacer su audiencia y asegurarse de que la historia, su contexto y el nivel de detalle proporcionen las respuestas correctas. Si el contexto o la explicación interrumpen el flujo de la historia, está apuntando al nivel equivocado.

En una ocasión, presenté un análisis de la demografía de los clientes y señalé que la desviación estándar (DE) baja era un punto importante a considerar. Luego surgió una pregunta que no anticipé: “¿Qué es una desviación estándar?”. La conversación derivó en una breve lección de estadística. Si hubiera anticipado esa pregunta (como debí haber hecho), podría haber explicado brevemente la importancia de la DE dentro del flujo de la presentación o haber expresado el punto de otra manera. Tal como ocurrió, la presentación perdió impulso porque interpreté mal a mi audiencia.

Análisis de datos para una narración significativa

Las historias más importantes son aquellas que le importan a su audiencia: deben interesarse en el mensaje, el resultado y los pasos siguientes. Las historias exitosas basadas en datos deben comenzar con datos cuidadosamente seleccionados que se alineen estrechamente con su mensaje para esa audiencia.

Durante el análisis de datos, busque ideas clave. Tres tipos en particular pueden captar el interés de su audiencia en la historia de datos:

• Valores atípicos y anomalías. Los valores atípicos o datos inusuales pueden sorprender a su audiencia y ayudar a captar su atención. Esto los motiva a acompañarlo en la exploración de las causas o patrones subyacentes. Incluso, un valor atípico insignificante demuestra minuciosidad y genera confianza en su análisis.
• Contrastes y comparaciones. La mayoría de los análisis de datos implican una comparación entre distintos grupos, períodos o categorías, revelando tendencias o destacando diferencias. Las comparaciones paralelas pueden aclarar una historia y ayudar a la audiencia a comprender el contexto y la relevancia. Por ejemplo, puede ser difícil determinar si el margen de un trimestre fue bueno o malo hasta compararlo con el del trimestre anterior, el año pasado o con el plan estratégico.
• Proyecciones y pronósticos. Todos en el mundo empresarial quieren saber qué ocurrirá en el futuro. Los pronósticos ofrecen a la audiencia una visión de las posibilidades basadas en las tendencias actuales, haciendo que la historia sea orientada hacia el futuro. Puede utilizar análisis predictivo para pronosticar, pero no es obligatorio. Si su audiencia no tiene conocimientos avanzados en datos, análisis sencillos –como líneas de tendencia o promedios móviles– pueden resultar convincentes.

Organice de manera lógica cualquier información valiosa que descubra a lo largo de la cronología de su historia. No existe un patrón único ideal, pero puede comenzar con los valores atípicos y las anomalías para demostrar que ha considerado la calidad y fiabilidad de los datos, generando así confianza en los mismos y en su trabajo. Podría reservar las proyecciones y pronósticos para el final de la presentación o historia a fin de preparar el terreno para la conversación que sigue.

No comience con el problema

Es tentador, al contar una historia con datos, ir directamente al punto, especialmente cuando se aborda un problema empresarial. Sin embargo, presentar el problema desde el inicio puede hacer que su audiencia formule suposiciones que no serán confirmadas ni refutadas sino hasta mucho después, posiblemente en el momento de tomar decisiones.

Antes de abordar el problema, considere varias preguntas sobre su audiencia:

• ¿Comparten una comprensión clara de las circunstancias actuales?
• ¿Comprenden el contexto de su historia con datos? ¿Por qué la está presentando y cuáles deberían ser los resultados?
• ¿Comprende usted los objetivos y aspiraciones a largo plazo de su audiencia?

Después de responder estas preguntas, puede presentar el problema como un obstáculo para alcanzar los objetivos a largo plazo. Muestre cómo los datos se conectan con escenarios y decisiones del mundo real. Explique lo que significan para aportar profundidad y captar el interés de la audiencia.

Si aborda el problema primero, podría descubrir más adelante que las personas no están de acuerdo sobre cómo resolverlo porque no coinciden en los objetivos, el contexto o las condiciones actuales.

Cree visualizaciones significativas

La visualización de datos más eficaz es aquella que utiliza el formato más adecuado para la información que desea transmitir.

Por ejemplo, la Figura 1 muestra una puntuación de rendimiento y una calificación de satisfacción para operadores de centros de llamadas. Resalta los valores atípicos en rojo. Alguien tiene una puntuación de rendimiento alta, pero una calificación de satisfacción baja, y algunos presentan la situación inversa.

Ahora, veamos el mismo análisis representado como un gráfico de barras. Aunque los datos son los mismos, resulta difícil interpretarlos. El diagrama de dispersión en la Figura 1 es comprensible incluso para una persona no especializada.

Este es el poder de elegir la visualización adecuada. Aunque el gráfico de barras no es adecuado para mostrar agrupamientos y valores atípicos, es excelente para mostrar comparaciones, como se observa en la Figura 3.

La Figura 4 es un gráfico de líneas que muestra una serie temporal de datos, una línea de tendencia y un promedio móvil. Permite una interpretación sofisticada, pero clara de datos volátiles.

Aunque los ejemplos son simples, demuestran cómo estas características resultan útiles, incluso en visualizaciones más sofisticadas:

• Etiquetas claras ayudan a los usuarios a orientarse en su visualización para comprender lo que ven.
• El uso del color hace que las características resalten: los agrupamientos, valores atípicos y clasificaciones para comparar, y los diferentes análisis de la línea de tiempo. Es fácil para un usuario captar rápidamente las características importantes.
• Tienen un poco de estilo, pero no tanto como para distraer del análisis. Utilicé un sombreado sutil que hace que la visualización sea más atractiva, amena y agradable para trabajar, pero el sombreado no distrae del análisis.
• Las visualizaciones están despejadas. No hay detalles innecesarios.

Asegúrese de que la historia tiene un objetivo

Una buena historia con datos permite que la audiencia tome decisiones y actúe. Si hay acciones que su audiencia debe realizar o decisiones que deben tomar, asegúrese de resaltarlas al concluir.

El final de su historia analítica es el inicio de otra historia empresarial. Termine con los siguientes pasos y sugerencias accionables, como decisiones de inversión o ajustes estratégicos. Tal vez usted no sea la persona para proponer respuestas –quizá eso corresponda a los ejecutivos u otros–, pero puede plantear las preguntas correctas, dejando a la audiencia con un sentido de dirección.

Cultive habilidades avanzadas en narración de datos

Las dos mejores formas de mejorar sus habilidades de narración son observar a grandes narradores para aprender de sus métodos y practicar creando visualizaciones solicitando retroalimentación.

Observe a narradores excelentes, cuyas presentaciones e historias de datos sean ampliamente accesibles. Steve Jobs fue famoso por sus presentaciones, por supuesto, pero también preste atención a videos de Garr Reynolds, Guy Kawasaki, Ray Wang y Hans Rosling, quienes son buenos ejemplos para aprender:

• Observe cómo hacen su contenido relatable para la audiencia.
• Note cómo organizan la estructura y el flujo de sus presentaciones.
• Fíjese cómo seleccionan cuidadosamente sus datos. Sorprende lo poco que usan. Los grandes narradores no saturan a su audiencia: presentan los ejemplos más contundentes, no todos.
• Evalúe sus elementos visuales. ¿Son claros? ¿Distraen?
• Escuche atentamente el final de sus historias. ¿Cómo concluyen? ¿Qué siente al terminar la presentación?

Desarrolle un ojo crítico para los elementos visuales efectivos

Las visualizaciones de datos están por todas partes. Puede encontrar grandes ejemplos en periódicos, revistas, informes empresariales y estudios de think tanks. Todos incluyen muchas visualizaciones para presentar sus investigaciones con claridad. Use esos ejemplos para encontrar lo que mejor funciona para usted y copie las mejores ideas; así fue como aprendieron todos los grandes artistas.

Cultive una percepción crítica de los elementos de diseño a su alrededor, no solo en visualización. Incluso un museo de arte suele tener ejemplos impactantes de diseño clásico y contemporáneo.

Los narradores cuentan historias

Así como puede aprender mucho sobre diseño con los ejemplos a su alrededor, busque ejemplos de excelente narración. Los periódicos, revistas y noticieros de televisión tienen buenos ejemplos. Preste especial atención a canales de noticias de negocios porque transmiten datos a inversores y espectadores empresariales.

Sobre todo, practique su propia narración. Tómese un momento para pensar en el próximo correo electrónico y la próxima conversación con su equipo. ¿Puede convertirlo en una historia? ¿Puede añadir visualización para generar claridad y efecto? Sí puede, y todas esas oportunidades son buenos ejercicios para practicar.

Nota del editor: Para ilustrar visualizaciones efectivas sin compartir datos confidenciales, el autor usó una herramienta de inteligencia artificial generativa para crear datos sintéticos y ejemplos de visualizaciones.

Donald Farmer es un estratega de datos con más de 30 años de experiencia, incluyendo liderazgo de equipos de producto en Microsoft y Qlik. Asesora a clientes globales en datos, análisis, IA y estrategias de innovación, con experiencia desde gigantes tecnológicos hasta startups. Vive en una casa experimental en un bosque cerca de Seattle.