Cierra los ojos y piensa en tus datos. ¿Qué es lo que ves?
¿Números? ¿Hojas de cálculo y tablas? ¿Gráficas? Tal vez un montón de 1s y 0s.
Ahora piensa en las emociones que esto te provoca. ¿Cómo te hace sentir?
Durante mucho tiempo, la idea de cómo debemos ver nuestros datos ha sido incorrecta. Es cierto, los datos son hechos y se usan como evidencia irrefutable. Pero esto no quiere decir que no puedan ser atractivos.
Dada la importancia de la información que representan, es importante que se muestren de manera clara, concisa y seria. Algo que se ha interpretado como “aburrido” y por eso la presentación de los datos es, por lo general, estática.
Muchas veces esto es algo bueno. Las gráficas deben contener datos reales. Lo que más temen las personas que toman decisiones es obtener información errónea y basar sus decisiones en hechos falsos.
Sin embargo, los directores de las empresas no toman decisiones basándose en datos, las toman de acuerdo a la interpretación de las historias que construyen a partir de estos datos. Si las historias son o no ciertas, eso es otra cuestión.
Una manera sencilla de entender esto es: los datos se usan para definir hechos, los cuales se convierten en una historia sobre la cual la persona que toma decisiones actúa.
Existen algunos problemas con este proceso.
El primero, los tomadores de decisiones pueden ser buenos o malos al interpretar las historias de los datos. Una mala interpretación puede convertirse en la acción equivocada. Segundo, los directores emplean tiempo creando historias a partir de los hechos. Cuando interpretar datos lleva tiempo y es difícil, los directivos buscarán evitarlo.
Otro punto es que la visualización de los datos no debe incluir únicamente datos, sino también la interpretación de los hechos.
Cuando consideramos el propósito de contar historias con los datos, algunas cosas se vuelven evidentes. Si queremos que alguien más escuche lo que tenemos que decir empezamos a pensar más sobre qué tan interesante es nuestra historia y cómo contarla.
La mejor recomendación es que sea interesante y fácil de entender. Con esto en mente, comenzamos a deshacernos de los hechos que son irrelevantes para concentrarnos en la historia principal, haciendo énfasis en las tendencias y no en los puntos individuales. La idea es centrarnos en la persona que lo leerá, su interpretación de los datos y las acciones que esto generará.
Esto marca un cambio. Cuando los datos hacen que la historia sea obvia, la responsabilidad de darle una interpretación a los datos pasa del tomador de decisiones a la persona que cuenta la historia.
Contar una historia
Para entender cómo esto se traduce a la práctica, podemos analizar un ejemplo. El siguiente se basa en una de las teorías de Edward Tutfe, un artista y estadístico que aseguraba que deberíamos eliminar todo lo que sea redundante, es decir, quitar todo lo que no sea absolutamente necesario.
Digamos que estamos intentando describir cómo se comparan las menciones de “calorías” dirigidas a la cadena de comida rápida @ChickfilA con otras cinco empresas que compiten con ella. Las gráficas que se muestran a continuación muestran cómo, al eliminar datos, es más fácil interpretar la información.
La segunda gráfica no tiene palabras innecesarias e irrelevantes y al quitar todo eso, el protagonista de la historia, Chick-fil-A, es el centro de atención. Los cambios hacen que sea más rápido y agradable interpretar la información.
En este ejemplo, el analista podrá darle propósito a los datos de manera fácil y su trabajo será mejor y más relevante.
La visión de Vizia 2
La visión de la plataforma Vizia 2 es conectar la interpretación y la comunicación entre los analistas y los tomadores de decisiones de manera eficiente. Nuestro objetivo es hacer datos que sean instantáneamente atractivos y útiles, en lugar de datos que se deben analizar.
Por ejemplo, nuestra visualización Networks, es una de las más nuevas de nuestra plataforma.
Networks tiene la función de mostrar de manera visual las interacciones, complejas y dinámicas, de una red de personas. No es algo sencillo, hemos empleado algoritmos que funcionan de una manera similar a la fuerza de gravitación en el mundo de la física.
Sin embargo la complejidad del análisis se esconde detrás de una visualización fácil de entender. La información se transmite de manera visual con densidad, colores, líneas de interacción y texto, lo que hace que podamos comprenderlo rápidamente.
Además, la información se ve poco a poco, por lo que la audiencia puede aislar los elementos que le interesan, sin distraerse con los demás. Al hacer zoom en un tema, los demás nodos y textos aparecen en gris.
Otro elemento importante es el texto, el cual permite contar una historia para el análisis. Su objetivo es explicar qué es lo más relevante de las estadísticas que muestra.
Finalmente tenemos la parte estética. Los nodos simulan estrellas dentro de una constelación, no sólo puntos en un plano bidimensional. Una vez más, esto es valioso puesto que hace que la experiencia de consumir insights sea más placentera y cautivante.
Networks tiene la finalidad de revelar una historia sobre los datos, más allá de simplemente mostrar datos y hechos impresos en una página.
Cambio de paradigma
La evolución que la comunicación basada en datos está teniendo hacia una narrativa no es algo nuevo. Edward Tutfe comenzó a hablar sobre ello a principio de la década de los 80.
Por supuesto que PowerPoint, Excel y los PDFs son herramientas clave para los negocios, no pretendemos reemplazarlos por completo. Pero las empresas innovadoras deben buscar nuevas maneras de comunicarse y de interactuar con sus narrativas de datos, no sólo con los hechos. Por ello deben conocer las herramientas para hacerlo.
