Datos: hay una historia que busca ser explicada

Empecemos este artículo con una pregunta. Una muy obvia, muy fácil. Muy esencial (ya, ya, el adverbio sobra). ¿Por qué analizamos datos? Dejo un espacio en blanco que es una metáfora del tiempo que tardamos en pensar; ahí lo tienes:

 

[Espacio en blanco]

 

Voy a empezar diciendo por qué NO analizamos. NO lo hacemos porque sea nuestro trabajo. NO tiene que ver con el sueldo a final de mes. NO debería ser para demostrar que la compañía va viento en popa y todas las acciones son un éxito si exprimes los datos lo suficiente. NO va de aplausos y palmaditas en la espalda. NO va de salvar a nadie.

Analizamos datos porque la realidad parece insondable pero es maravillosa cuando descubres que hay mucho más de lo que puedes ver; hay patrones, hay relaciones de causa-efecto y hay variables retozando como cachorros en cada una de las acciones que hacemos. Porque la vida no es lo que ves en la pared de la cueva, sino que hay mucho más profundidad que las imágenes formadas por el fuego.

(Tienes extrapunto si sabes de dónde sale la metáfora y todo mi amor incondicional si sientes lo mismo cuando analizas datos).

Marilyn besando

La cuestión principal es que analizas porque quieres saber, tienes espíritu aventurero o porque tienes preguntas que buscan ser respondidas. Sabes que hay una historia que quiere ser contada. Y que no se trata de que te la quedes para ti como si fuera tu tesoro; lo que encuentres lo tienes que comunicar a tu equipo, a tu superior, y ser un call-to-action, un vector de hacia dónde se debe ir.

call to action

En este artículo nos queremos centrar en esa comunicación y en cómo hacerla más efectiva. El storytelling con datos, que es como se llama esta fase de la analítica y esta disciplina, tiene una gran figura actualmente: Cole Nussbaumer. Puedes leer sus artículos en www.storytellingwithdata.com y seguirla en Linkedin. Nos hemos empapado de su libro “Storytelling con datos” para traerte sus ideas principales.

Toda presentación de analítica debe:

  • Comprender el contexto. ¿Quién es el target? (¡Pregunta del millón en marketing!). ¿A quién te dirigirás durante la presentación para mostrar tus resultados? ¿Son compañeros, el cliente, el CEO? ¿Puedes escribir distintas presentaciones o tienes poco tiempo y necesitas centrarte solo en quien toma las decisiones? ¿Qué reacción esperas que tenga? ¿Cuál es el call-to-action? (¡Concepto del millón en marketing!). Recuerda: si lo que recomiendas resulta ser equivocado, por lo menos habrás creado una conversación al respecto. Vidilla, vidilla.
  • Elegir el elemento visual apropiado. Tienes todos esos datos, todo ese trabajo duro que sabes que has hecho… ¿cómo lo presentas? Hay a  tu disposición elementos como el texto simple, el mapa de calor, la tabla y los distintos tipos de gráficos. Piensa siempre en eliminar la carga cognitiva y facilitar la compresión. En este sentido, los gráficos de barras suelen ser los mejores, mientras que los circulares y de anillos es mejor evitarlos. ¡Y huye como de la peste de la perspectiva 3D! Por otro lado, si quieres profundizar en este tema, te recomendamos estos cursos sobre visualización de datos en Excel de Edx. Y si necesitas aún más cursos de Excel, no dudes en leerte este artículo sobre analítica en Social Media.
  • Eliminar confusión. ¿Sabes que el minimalismo es una idea que lleva unos años tomando fuerza? Mírate esta conferencia de TEDx si la pregunta que te hemos hecho te suena a chino. ¿Conoces a Marie Kondo y su método para ordenar el hogar? Ambas perspectivas, menos es más y el orden como origen de la felicidad, pueden ser aplicables a la presentación de los datos. ¿Cómo trasladar todo esto a la analítica? Eliminando marcos de gráficos, dejando atrás ejes que solo añaden ruido, borrando texto innecesario, haciendo un uso estratégico de las negritas y el contraste con el color, entre otras recomendaciones. Análisis de datos Konmari.

Señora Doubtfire limpiando

  • Centrar la información donde te interesa. Tanto en el texto como en los gráficos, podemos utilizar a nuestro favor elementos como el tamaño, el color o la posición en la página para que la información sea interpretada de manera rápida y en concordancia con el mensaje que queremos ofrecer. Una duda habitual es si usar o no los colores corporativos en la presentación. Por mucho esfuerzo que se haya puesto en la creación de una marca, el uso de los colores que le son propios dependerá de si resulta útil o no para centrar la atención del usuario. Una opción es combinarlos con tonos grises y negros.
  • Pensar como un diseñador. ¿Cuál es la diferencia esencial entre un artista y un diseñador? El diseñador siempre piensa primero en la función. Tras tener un “para qué” busca cuál es el mejor “cómo”. Esta mentalidad es la que deben ir integrando los analistas. Incluye aspectos como eliminar información innecesaria, destacar lo esencial, utilizar un lenguaje sencillo, procurar que todo sea legible y comprensible… y que sea estético. Instagram es la red que más triunfa actualmente, ¿por qué? Porque es un placer para la vista. #analistgoals
  • Contar una historia. Los datos, aunque poderosos, a veces pueden ser vistos como elementos fríos… y dejarnos indiferentes. Piensa siempre en crear una historia. Con su introducción, nudo y desenlace, como nos enseñaron en la ESO/BUP/escuela de la vida. El desenlace, por supuesto, es esa llamada a la acción de la que hablábamos al principio. La estructura que sigamos, el número de repeticiones de la idea básica, con qué tono conectemos con el público… eso ya depende de cómo seamos, nuestras preferencias y la pizca de creatividad que tengamos.

 

Y ya tenemos los consejos básicos para mostrar tus datos. Recuerda que lo más importante es el por qué. Y el por qué no. ¡A por tu presentación de datos! Eres un analista… pero no solo eso. Hay un pequeño ser que disfruta con las letras y el arte esperando ser descubierto.

Taylor Swift probando el rol de bailarina de ballet

Vet Robirosa

Tags :