Nel mondo odierno basato sui dati, il data storytelling sta diventando sempre più importante per il processo decisionale e la crescita aziendale. Ruoli di analisi dei dati come l’analista di ricerche di mercato, l’analista finanziario e l’analista di ricerca operativa stanno diventando sempre più prevalenti man mano che le aziende si rendono conto dell’importanza delle intuizioni basate sui dati.
Il data storytelling comporta l’analisi dei dati utilizzando narrazioni visive e accattivanti per comunicare le informazioni ai decisori aziendali. Il narratore di dati spiega il “perché” dei dati utilizzando la visualizzazione per fornire un contesto significativo per ciò che tali dati rappresentano. Presentare le intuizioni sottostanti nei dati e nelle tendenze è necessario per un processo decisionale efficace.
L’aspetto cruciale del data storytelling è che i narratori di dati devono comprendere il contesto aziendale e i requisiti delle parti interessate. La ricerca mostra che il 60% dell’investimento effettuato nell’analisi dei dati va sprecato perché le informazioni ottenute non sono in linea con il processo decisionale e gli obiettivi aziendali. Di conseguenza, i responsabili delle decisioni utilizzano solo il 22% delle informazioni sui dati che ricevono.
Dati, immagini e narrativa sono le tre componenti principali del data storytelling. I narratori di dati raccolgono e preelaborano i dati di cui hanno bisogno per raccontare una storia. Eseguono analisi statistiche e visualizzano tendenze e modelli chiave per un’analisi approfondita dei dati. Creare una storia coinvolgente e fornire un contesto ai risultati chiave ottenuti dai dati è chiamata narrativa. Una buona narrazione ispira il pubblico ad agire.
La visualizzazione dei dati evidenzia diversi aspetti dei dati, come il confronto, la relazione, la distribuzione e la composizione. È importante mettere in ordine la visualizzazione aggregando o rimuovendo le informazioni non necessarie. È anche importante utilizzare tavolozze di colori accessibili a tutti e mantenere il contrasto nei colori.
Il data storytelling può migliorare l’alfabetizzazione dei dati dei dipendenti dell’organizzazione. Un racconto di dati avvincente li incoraggia a esplorare e discutere i dati all’interno dell’organizzazione.
Comprendere e catturare l’attenzione del pubblico è fondamentale per una comunicazione efficace. Pertanto, raccontare storie di dati agli utenti o agli azionisti del tuo prodotto utilizzando narrazioni e visualizzazioni avvincenti può essere molto coinvolgente e prezioso.
Il data storytelling è l’arte e la scienza di comunicare intuizioni sui dati. Poiché i dati continuano ad aumentare in modo esponenziale e diventano più complessi, la narrazione basata sui dati sta diventando un’abilità essenziale.
In un’organizzazione, il ruolo dei narratori di dati è svolto da analisti di dati o ingegneri di dati. Strumenti come Tableau e PowerBI consentono agli analisti di dati di creare visualizzazioni e dashboard accattivanti senza troppi sforzi. Gartner stima infatti che entro il 2025 la maggior parte delle storie di dati verrà generata automaticamente.
Se sei un analista di dati che vuole migliorare nel data storytelling, è importante comprendere il pubblico e i requisiti aziendali. Utilizza una struttura di narrazione dei dati come personaggi, ambientazione, conflitto e risoluzione per raccontare una storia avvincente. Inoltre, assicurati di utilizzare visualizzazioni accattivanti e tavolozze di colori accessibili per migliorare la comprensione dei dati.
In sintesi, il data storytelling è un’abilità essenziale per gli analisti di dati e gli ingegneri di dati poiché i dati continuano ad aumentare in modo esponenziale e diventano più complessi. Comprendere il pubblico, fornire un contesto significativo e utilizzare visualizzazioni accattivanti sono fondamentali per comunicare intuizioni sui dati e prendere decisioni informate.
Inoltre, il data storytelling può aiutare le organizzazioni a migliorare l’alfabetizzazione dei dati dei loro dipendenti e incoraggiarli ad esplorare e discutere i dati all’interno dell’organizzazione. Ciò può portare a una maggiore consapevolezza dei dati e ad una migliore comprensione delle tendenze e dei modelli che emergono dai dati stessi.
I dati possono anche rivelare aspetti nascosti dell’organizzazione che altrimenti potrebbero rimanere sconosciuti. Ad esempio, l’analisi dei dati di vendita può rivelare che un determinato prodotto ha una domanda più elevata del previsto, o che una certa regione sta ottenendo migliori risultati rispetto alle altre. Queste intuizioni possono aiutare l’organizzazione a prendere decisioni informate per migliorare la propria attività e raggiungere i propri obiettivi.
Infine, è importante notare che il data storytelling non riguarda solo la presentazione dei dati, ma anche l’interpretazione dei dati. Gli analisti di dati e gli ingegneri di dati devono essere in grado di interpretare correttamente i dati per fornire un’analisi accurata e significativa. Ciò richiede una buona conoscenza dei concetti statistici e matematici, nonché delle competenze di analisi dei dati.
In conclusione, il data storytelling è un’abilità essenziale per gli analisti di dati e gli ingegneri di dati che vogliono comunicare intuizioni sui dati in modo efficace. Comprendere il pubblico, fornire un contesto significativo e utilizzare visualizzazioni accattivanti sono solo alcune delle competenze necessarie per avere successo nel data storytelling.