Dados, engenharia de dados e ciência de dados, são palavras tão utilizadas ultimamente que fica até difícil entender quando esses termos tomaram tanto espaço no mundo corporativo.

Mas organizar e analisar dados não é uma tarefa simples; dados contam histórias e essas histórias precisam de um começo, meio e fim. Por isso, o storytelling está incluso nas estratégias de organização e análise de dados, para que a identificação das informações seja real e precisa.

O artigo de hoje explica como funciona o processo de storytelling de dados e como ele pode ajudar sua empresa nas tomadas de decisão e na criação de insights essenciais para a saúde do negócio.

O que é storytelling?

O Storytelling está atrelado a teoria da “Jornada do Herói”, uma teoria que é a base para todos os contos e histórias fantásticas que temos acesso até hoje.

Mas como isso se encaixa na área de Dados? No que o storytelling pode ajudar na área tech?

Por ser uma transmissão de conteúdo de uma maneira sucinta, explicada e envolvente, ela também pode ser aplicada nos dados, afinal, para que uma análise seja feita corretamente, os dados precisam contar uma história, eles precisam apresentar as informações que o time precisa saber em uma sequência que faça sentido.

Ou seja, compartilhar uma história de dados é um conceito essencial para quem deseja atrair um público específico e trazer credibilidade ao negócio.

Qual a diferença entre narrativa de dados e visualização de dados?

A narrativa de dados é um conceito que produz uma narrativa muito parecida com a de uma história, porém sua concepção se dá através de análises e dados complexos que se transformam em uma história voltada para um time específico.

Criar uma história com os dados é uma das maneiras mais eficazes de se trabalhar atualmente e seu objetivo principal é identificar padrões, tendências e relações entre os dados existentes.

As narrativas de dados têm como objetivo transmitir informações e insights de uma forma compreensível e memorável para o público-alvo. Isso pode incluir a criação de um fluxo narrativo, destacando pontos-chave e fornecendo análises que ajudem nas tomada de decisões informadas. As narrativas de dados podem ser apresentadas por meio de relatórios, apresentações, artigos ou até mesmo histórias interativas usando visualizações de dados como suporte.

Já na visualização dos dados, temos a representação gráfica dos dados, transformando números e informações em elementos visuais compreensíveis. Esse processo envolve a construção de tabelas, mapas, infográficos e outras formas de representação visual para destacar os padrões e as relações nos dados.

A visualização de dados é uma ferramenta poderosa para explorar e comunicar informações complexas de maneira mais acessível. Ela permite que os engenheiros de dados mostrem a estrutura e a distribuição dos dados, identifiquem tendências, anomalias ou padrões ocultos, e comuniquem insights rapidamente. A visualização de dados também facilita a colaboração entre diferentes partes interessadas, pois permite que todos tenham uma compreensão visual e intuitiva.

Vantagens de utilizar storytelling de dados no seu negócio

Trabalhar com esse procedimento pode trazer:

• Comunicação eficaz dos insights;
• Engajamento e entendimento dos dados apresentados;
• Identificação melhora de padrões e tendências;
• Colaboração e compartilhamento de informações entre as partes interessadas;
• Influência positiva na tomada de decisão.

Essas abordagens são valiosas para aproveitar ao máximo os dados e transformá-los em insights acionáveis para orientar ações e estratégias.

Criando um storytelling de dados eficaz

Ao criar uma estrutura de narrativa de dados, é importante seguir uma sequência lógica que guie o público através dos dados e insights. Aqui estão os principais elementos a considerar ao criar uma estrutura de narrativa de dados:

1. Introdução:
   – Estabeleça o contexto: Apresente o problema, a questão ou o objetivo que motivou a análise dos dados.
   – Identifique o público-alvo: Entenda quem são as pessoas que irão ouvir/ler a narrativa e adapte a linguagem e o nível de detalhes de acordo.
2. Definição dos dados:
   – Explique a fonte dos dados: Informe de onde os dados foram obtidos e qual é a sua relevância para o problema ou questão em foco.
   – Descreva as variáveis e métricas: Apresente as principais variáveis e métricas utilizadas na análise dos dados. Explique o significado de cada uma delas.
3. Organização e limpeza dos dados:
   – Discuta o processo de organização e limpeza dos dados: Explique como os dados foram preparados, incluindo a eliminação de dados inválidos, tratamento de valores ausentes ou discrepantes, normalização etc.
   – Destaque quais transformações foram aplicadas aos dados: Caso algum tipo de processamento ou agregação tenha sido realizado nos dados, mencione-o e explique o motivo e o impacto dessas transformações.
4. Análise e Insights:
   – Apresente os principais insights: Destaque as descobertas mais relevantes e interessantes obtidas a partir da análise dos dados.
   – Utilize visualizações de dados: Inclua gráficos, tabelas ou outros elementos visuais para ilustrar os insights e torná-los mais compreensíveis para o público.
5. Contextualização e interpretação:
   – Faça a contextualização dos insights: Explique o significado e a importância dos insights identificados, relacionando-os com o problema ou objetivo inicialmente apresentado.
   – Ofereça interpretações e hipóteses: Apresente possíveis explicações ou interpretações dos insights e proponha hipóteses que possam auxiliar na compreensão dos resultados.
6. Conclusão e Ações:
   – Recapitule os principais pontos e insights: Faça uma síntese dos principais pontos abordados na narrativa e enfatize os insights mais relevantes.
   – Apresente recomendações ou ações sugeridas: Com base nos insights obtidos, sugira ações, estratégias ou recomendações que possam ser tomadas para resolver o problema ou aproveitar as oportunidades identificadas.

Lembre-se de adaptar essa estrutura de acordo com o contexto específico e o público-alvo. A narrativa de dados pode variar dependendo da área de aplicação, do objetivo da análise e da complexidade dos dados envolvidos. O objetivo é fornecer uma estrutura lógica que torne os dados compreensíveis e estimule o engajamento do público, facilitando a assimilação dos insights e a tomada de decisões embasadas em dados.

Embora a narrativa de dados e a visualização de dados sejam abordagens distintas, elas se complementam na Engenharia de Dados, contribuindo para uma melhor compreensão e uso dos dados. Ambas visam transformar dados em conhecimento acionável, facilitar a tomada de decisões e promover uma comunicação eficaz das informações.

Como aplicar essas ações no meu negócio?

Seu time ainda não está preparado para utilizar as técnicas de storytelling de dados na organização dos dados?

O ideal é contar com uma empresa que oferece um time gabaritado e especialista nesse processo.

A DataEX trabalha com há mais de 9 anos na área de Dados e tem as melhores estratégias para ajudar sua empresa a se tornar Data Journey, trabalhamos com storytelling de dados e focamos exatamente na sua necessidade.

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Conte com a gente nessa jornada.

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Até a próxima!