Para ser uma empresa verdadeiramente orientada por dados, as organizações de hoje devem ir além da mera análise de dados. Em vez disso, especialistas em negócios e líderes de TI devem transformar dados relevantes em histórias convincentes que os principais interessados possam compreender prontamente — e aproveitar para tomar melhores decisões de negócios.

Essa habilidade vital é conhecida como data storytelling e é um fator-chave para as organizações que procuram obter informações acionáveis de seus dados, sem se perder no mar de gráficos e números típicos dos relatórios de dados tradicionais.

Veja a seguir o que o data storytelling envolve e como os líderes de TI e analytics podem colocá-lo em prática para aproveitar o potencial de tomada de decisão dos dados.

O que é data storytelling?

O data storytelling é um método para transmitir insights orientados por dados usando narrativas e visualizações que envolvem o público e os ajudam a entender melhor as principais conclusões e tendências.

Mas muitas vezes é mais fácil falar do que fazer.

“Contar histórias com dados pode ser difícil”, diz Kathy Rudy, Diretora de Dados e Analytics da empresa de consultoria e pesquisa de tecnologia global ISG.

Para Rudy, o data storytelling começa com o conhecimento do seu público.

“Lembre-se de começar com quem são seus personagens principais, ou seja, o público da sua história de dados. Quais informações são mais importantes para eles? Estruture sua história de dados para antecipar a próxima pergunta que o público terá ao pensar como o leitor da história”, diz Rudy, acrescentando que, em seus 20 anos de benchmarking e análise de dados, ela teve que aprender a contar uma história clara e concisa usando dados para validar as recomendações do ISG.

O primeiro obstáculo que a maioria dos storytellers de data storytelling enfrenta é ganhar aceitação para a validade dos dados que apresentam, diz ela. A melhor maneira de fazer isso é realizar sessões de validação e compreensão de dados para tirar a questão da validade dos dados do caminho.

O objetivo do storyteller de data storytelling é esclarecer todas as questões sobre a fonte dos dados, a idade dos dados e assim por diante, para que, em visualizações subsequentes dos dados, o storyteller não defenda continuamente os dados, Rudy diz.

“Não seja excessivamente técnico ou você perderá o público”, aconselha ela. “No caso de benchmarking de TI, eles não querem saber sobre a pilha de tecnologia, apenas que os dados são relevantes, seguros, atuais, comparáveis e precisos”.

Elementos do data storytelling

O data storytelling consiste em visualização de dados, narrativa e contexto, diz Peter Krensky, Diretor e Analista da Equipe de Análise de Negócios e Ciência de Dados do Gartner.

“Com a visualização, uma imagem vale mais que mil palavras”, diz ele. “Como você está tornando a história visualmente atraente? Você está usando um gráfico ou iconografia? Isso não significa que não pode ser uma tabela ou informação muito seca, mas é melhor você ter um componente visual”.

O storytelling é a própria história – quem, o quê, onde, por quê. É o arco emocional, diz Krensky. “Se ela se trata da previsão de vendas para o trimestre, estamos indo muito bem ou as pessoas vão perder seus empregos?”

Contexto é o que as pessoas que ouvem essa história precisam saber. O porquê que um representante de vendas está sempre superando todos os outros representantes de vendas é um exemplo do contexto para uma história de dados, diz Krensky.

Grace Lee, Diretora de Dados e Analytics do The Bank of Nova Scotia (conhecido como Scotiabank), diz que misturar contexto e storytelling requer uma compreensão profunda do que torna uma história atraente.

“A maneira como pensamos sobre as histórias, se removermos o termo de dados, precisa de um enredo com o qual você se importe, precisa de personagens pelos quais você torce e requer um destino ou um resultado no qual você acredita e aspira”, diz ela.

Ser capaz de colocar os dados em contexto na forma de uma narrativa permite que as pessoas se importem mais e entendam qual é a ação que resulta disso, diz Lee. Além de focar na narrativa como disciplina, a equipe de Lee também está trabalhando para criar mais storytellers em toda a organização.

“A maneira como estamos educando as pessoas sobre o storytelling é realmente em torno da orientação para a ação, ajudando as pessoas a criar essas narrativas, fornecendo mais contexto e permitindo que as pessoas vejam a linha clara entre os dados, o insight e a ação que está por vir”, diz ela.

Lee vê o papel da organização de dados e analytics do Scotiabank como o storyteller da empresa, porque é apenas nos dados que aparecem alguns dos insights sobre o que os clientes precisam e desejam.

Etapas-chave no data storytelling

Lars Sudmann, proprietário da Sudmann & Co., uma rede de consultoria e treinamento em gerenciamento com sede na Bélgica, oferece informações sobre as etapas que envolvem o data storytelling.

1. Identifique os insights ‘aha’: Uma das maiores armadilhas das apresentações baseadas em dados é o “despejo de dados”. Em vez de sobrecarregar o público com dados e visualizações, CIOs e executivos de análise de dados devem identificar de um a três insights “aha” principais dos dados e se concentrar neles. Quais são as coisas surpreendentes e absolutamente importantes que você precisa saber? Identifique-os e construa sua apresentação em torno deles, diz Sudmann.
2. Compartilhe a história da gênese dos dados: Para contar uma boa história com dados, um bom ponto de partida é a gênese, ou seja, a origem dos dados. De onde isso vem? Isso é especialmente importante quando os storytellers apresentam conjuntos de dados pela primeira vez.
3. Transforme pontos de virada surpreendentes em transições envolventes: Quando os storytellers apresentam dados e fatos, eles devem compartilhar onde os dados/gráficos/linhas de tendência fazem movimentos “surpreendentes”. Existe um salto? Existe um ponto de virada? Fazer isso pode fornecer transições convincentes para análises mais profundas, por exemplo: “Normalmente, pensaríamos que os dados fazem X, mas aqui vemos que eles diminuíram. Vamos explorar por que isso aconteceu”.
4. Desenvolva seus dados: Um dos maiores problemas em fazer apresentações hoje é que as pessoas jogam dados pesados na tela e depois brincam de “acompanhar”, com palavras como “Este é um slide lotado, mas deixe-me explicar”. “Isso pode ser difícil, mas…” Em vez disso, os storytellers devem desenvolver seus dados passo a passo. “Não sou fã de animações extravagantes, mas, por exemplo, no PowerPoint, há uma animação que recomendo: a animação ‘aparecer’”, diz Sudmann. “Com ele é possível harmonizar o que se vê e o que se diz e com isso uma história de dados pode ser construída passo a passo”.
5. Enfatize e destaque para dar vida à sua história: Depois que os storytellers identificarem o fluxo e os principais aspectos de suas histórias de dados, é importante enfatizar e destacar os pontos-chave com suas vozes e linguagem corporal. Mostre os dados, aponte para eles na tela, caminhe até eles, circule-os – então eles ganham vida, diz Sudmann.
6. Tenha um ‘herói’ e um ‘vilão’: Para tornar as histórias mais envolventes, os storytellers de data storytelling também devem considerar o desenvolvimento de um herói, por exemplo, os “bons tickets” e um vilão, por exemplo, “os maus tickets gerados por não lerem o FAQs” e, em seguida, mostrar seu desenvolvimento ao longo do tempo, em diferentes departamentos, bem como a “jornada do herói” para o sucesso, aconselha Sudmann.

Dicas para contar data storytelling para o sucesso

Rudy acredita firmemente em deixar os dados se desdobrarem contando uma história para que, quando o storyteller finalmente chegar à conclusão ou ao “e daí, faço o quê”, haja alinhamento total em sua mensagem.

Como tal, os storytellers devem começar no topo e definir o cenário com o “o quê”. Por exemplo, no caso de um benchmark de TI, o storyteller pode começar dizendo que o gasto total de TI é de US$ X milhões por ano (lembre-se, os dados já foram validados, então todos concordam).

O storyteller deve então dividi-lo em cinco grupos: pessoas, hardware, software, serviços, outros (acenando mais com a cabeça), diz Rudy. Em seguida, divida-o ainda mais nessas áreas de tecnologia: nuvem, segurança, data center, rede e assim por diante (mais aceno de cabeça).

Em seguida, o storyteller revela que, com base no volume atual de uso da empresa, o custo unitário é de $ X para cada área de tecnologia e explica que, em comparação com concorrentes de tamanho e complexidade semelhantes, a organização do storyteller gasta mais em determinadas áreas, por exemplo, segurança (agora todo mundo está realmente prestando atenção), diz Rudy.

“Você levou seu público para a parte ‘e daí’ da história, ou seja, que há áreas para melhorias”, diz ela. “A próxima pergunta na mente do seu público é mais provável: ‘Por quê?’ E, finalmente, ‘Então, o que fazemos sobre isso?’”

O resto da história aproveita um entendimento comum da validade dos dados para fazer recomendações de mudança e as ações necessárias para fazer essas mudanças, de acordo com Rudy. Os dados dessa história criaram a credibilidade necessária para estabelecer um chamado às armas, um motivo indiscutível para a mudança.

E pegando o velho ditado “se uma árvore cai em uma floresta e ninguém está por perto para ouvir, ela faz barulho?” Em consideração, é crucial que os storytellers de data storytelling considerem o meio que vários indivíduos estão usando para consumir informações e a que horas estão acessando essas informações.

“A pandemia, definitivamente, ajudou na mudança de permitir que os pensadores trabalhem em casa”, diz Kim Herrington, Analista Sênior de Liderança, Organização e Cultura de Dados da Forrester Research. “E muitas vezes você está se comunicando com pensadores que estão em todo o mundo. Portanto, é importante pensar no software de comunicação que você está usando e nas normas de comunicação que você tem com sua equipe”… leia mais em It Forum 05/10/2022