Data Storytelling con Microsoft Power BI, ¿por qué es necesario?

Eva Omedes | 14/01/2020 | 1,422 Visitas


“El mayor valor de una imagen es cuando nos obliga a notar lo que nunca esperaba ver.” – John Tukey

 

 

Cada historia es única. Es una oportunidad para inspirar, aconsejar o iluminar. Queremos descubrir la historia oculta en los datos, y convertirnos en el autor que enciende, modela y convierte la información en conocimiento. Queremos ir más allá de las hojas de cálculo y presentaciones.

Hoy recibimos 5 veces más información que en 1986. Esto significa que dependiendo de cómo compartimos nuestra historia determinaremos drásticamente el tamaño de su audiencia. Causar una gran primera impresión es el principal objetivo. Sabemos que va a ser una experiencia muy rápida, y tenemos que tener en cuenta la sensación que transmite. Paulatinamente, los colores, imágenes y diseños que utilizamos deben generar una sensación positiva.

 

Visualización de datos

La visualización de datos facilita el reconocimiento de patrones y la búsqueda de excepciones al interpretar los datos a un ritmo más elevado. Permite el acceso a datos y a su exploración, y proporciona información útil de manera eficiente.

Por sí solos, los datos no son nada. Recoger tantos como quisieras no generará consenso, no inspira a la acción. Entonces, ¿por qué son tan importantes?

Debido al potencial de los datos, cuando los analizamos, interpretamos sus tendencias e historia. Pero ¿por qué debemos contar historias?

 

Data Storytelling

Presentar los datos como una serie de tablas y gráficos desarticulados podría dar lugar a que el público tenga dificultades para comprenderlo, o peor aún, llegar a las conclusiones equivocadas, tergiversando dichos datos. Lo que puede conllevar a una toma de decisiones errónea y graves consecuencias para un determinado negocio.
Un ejemplo muy característico es el de comparar el trabajo de data storytelling con un iceberg, debido a que tiene mucho trabajo en su base, pero también tiene la parte más importante, la que verá el cliente, la empresa, es decir, nuestro público.

Un mal diseño o unas visualizaciones incorrectas pueden echar por tierra el resto del trabajo. Hay que tener un objetivo, impactar. Debemos ser capaces de transformar datos en historias que muestren las métricas clave, las comparaciones entre fechas y diagramas de dispersión, es decir, en mensajes persuasivos y efectivos que sean difíciles de olvidar.

Iceberg Data Storytelling

 

Los humanos están programados para responder a las historias.Desde tiempos inmemorables, antes de que existiera la escritura, nuestros ancestros contaban historias para compartir información y experiencias con claros componentes didácticos y morales.

A una persona que se dedica a trabajar con datos le es fácil encontrar resultados en un informe, pero el resto de tu audiencia, ¿es capaz de entender lo que estás mostrando? Es por ello que existe la necesidad de contar una historia para cerrar esa brecha y guiar al público a través de la lógica analítica.

Factores

Hoy en día debemos adaptar nuestras historias a los datos, y hemos de tener en cuenta numerosos factores:

  • Adaptar una historia a los datos, no al revés;
  • Siempre debemos tratar con datos fiables;
  • Hacer un buen uso de los datos, siempre respetando la privacidad de los individuos;
  • Crear una narrativa que aporte valor;
  • Utilizar una correcta visualización.

Ventajas

Lo más importante son las numerosas ventajas:

  • Identificar y actuar rápido sobre tendencias emergentes: hasta que los datos no son representados gráficamente es muy difícil identificar parámetros correlacionados;
  • Comprensión ágil de la información: las gráficas permiten ver grandes volúmenes de datos de forma clara y coherente;
  • Identificar relaciones y patrones dentro de los activos digitales: descubrir tendencias dentro de los datos permite una ventaja competitiva importante;
  • Desarrollo de un nuevo lenguaje de negocio para contar la historia a terceros: gracias al storytelling es más fácil transmitir los mensajes a través de gráficos o visualizaciones elaboradas para lograr engagement.

En teoría, todo esto se ve realmente fácil de hacer, pero entonces, ¿por qué nos encontramos todos los días con pésimas presentaciones?

Existen varios programas de visualización de datos que permiten realizar numerosas visualizaciones avanzadas con las que sacar el máximo partido a los datos, como lo son Power BI, Tableau, Qlik, etcétera.

Actualmente, Microsoft Power BI lidera el cuadrante Gartner del sector, y es por ello que es la herramienta mejor considerada para el desarrollo de este tipo de proyectos.

 

matrix storytelling

 

¿Qué es Microsoft Power BI?

Power BI es una solución empresarial que permite la visualización de datos y compartir información con toda la organización, o insertarla en su aplicación o sitio web. Proporciona una vista única de los datos más críticos de su negocio, y así, poder supervisar el estado de su empresa mediante un panel activo e informes interactivos. Se puede acceder a la información desde cualquier lugar.

Con Power BI podemos generar cuadros de mando potentes porque es una herramienta muy intuitiva y sencilla de manejar por usuarios que no están familiarizados con el análisis de datos, así que podrán sacar partido a su información desde el primer momento.

 

Recomendaciones para aplicar Data Storytelling en tus informes con Power BI

Para contar una historia con Power BI se deben seguir unas recomendaciones básicas para realizar una gran narración de historias. Veamos cuáles son:

  • Seguir la metodología S.C.R.A.P.: este método, ampliado de la metodología de diseño C.R.A.P. por Reid Havens, sirve para conseguir transmitir una buena historia a través de nuestros datos. Debemos seguir los cinco pasos y aplicarlos en el diseño de nuestros informes y dashboards:

 

principios de diseño

 

  1. Spacing (espaciado): hay que respetar espacios tanto dentro del gráfico como entre visualizaciones.
  2. Contrast (contraste): aplicar colores para destacar algo en vez de tener informes monocromáticos hará focalizar la atención de los usuarios en esos puntos.
  3. Repetition (repetición): aplicar mismas tipografías, esquemas de diseño, tamaño de fuente, etcétera, implican cierto orden en el diseño del informe, por tanto, claridad.
  4. Aligment (alineación): es muy importante que las visualizaciones estén ordenadas y alineadas. Un informe desordenado puede repercutir de manera muy desfavorable, ya que conlleva a que el lector centre su atención en esos detalles en vez de en la información.
  5. Proximity (proximidad): los objetos visuales que tengan relación deben estar próximos, no alejados, porque altera el orden lógico de las personas. Debemos recordar que cuanto más sencillo e intuitivo sea para el usuario final, mejor será su experiencia.
  • Ayudas visuales narrativas: debemos ilustrar bien una acción, ya que el aspecto visual es muy poderoso y, por tanto, el impacto y contenido se magnifican. Podemos acompañar a nuestros gráficos y tablas con otras figuras, fondos, temas de colores, fuentes de texto, de manera que se generen emociones e interacciones. Se debe determinar la forma correcta de representar esa información para asegurarnos de que sea convincente y relevante para el público al que nos dirigimos. Y Power BI nos permite una completa personalización, incluso podemos añadir audios y vídeos.

 

power BI

 

  • Visualizaciones interactivas: el usuario debe poder interactuar con las visualizaciones. Podemos aprovechar todos los métodos para visualizar datos: gráficos de áreas, de barras, matrices, diagramas de dispersión, nubes de palabras, etcétera. Power BI ofrece gran variedad de visualizaciones por defecto, y además cuenta con su propio market place donde existen infinidad de visuales creados por otras personas y grupos, y además también se pueden crear otros propios. Además, Power BI dispone de bookmarks (marcadores) para compartir información detallada y crear historias, ya que capturan una vista configurada de una página del informe.

 

Principios-diseño

Power BI nos sorprende cada mes con una actualización, donde incorporan mejoras y nuevas visualizaciones que permiten crear unos cuadros de mando altamente elaborados.

Algunas de sus visualizaciones más destacadas son:

  • Report page tooltips que enriquecen visualmente el cuadro de mando cuando pasamos el cursor por encima de los objetos visuales.

 

gift report

  • Decomposition tree visualization (objeto visual del esquema jerárquico), que permite visualizar datos en varias dimensiones. También es una visualización de inteligencia artificial (IA), en la que podemos pedirle que busque la dimensión siguiente para explorar en profundidad en función de ciertos criterios.

 

gift tree

 

  • Q&A (preguntas y respuestas para consumidores): Power BI permite explorar los datos a través del lenguaje natural, y ofrece respuestas en forma de gráficos.

 

gift Q&A

 

  • Key influencer visual (visualización de influenciadores clave): nos permite reconocer los factores clave que controlan una métrica de interés.

 

gidt key influencer

 

  • Integración de R y Python para crear objetos visuales, Play Axis para automatizar visualizaciones, Data Storyteller para crear timelines, Power Apps, Drillthrough para la obtención de detalles, etcétera.

Algo que debemos tener siempre presente es que menos es más. Esto quiere decir que no debemos llenar el cuadro de mando lleno de visualizaciones, que solo aportan ruido y confunden el mensaje. La teoría de Miller establece que los límites de almacenamiento de la memoria a corto plazo están limitados entre 5 y 9 visualizaciones, es decir, ±7.

  • La reproducción debe ser opcional: no podemos definir la velocidad de lectura de cada usuario. Cada uno necesita su tiempo de lectura y comprensión, además de unas necesidades individuales y es por ello que focalizará su atención en un punto o en otro del informe. Así que debemos ofrecer una representación estática de toda la historia para que el lector obtenga una visión general y la explote a su propio ritmo.

 

Conclusiones

Los datos son útiles, solo si somos capaces de:

  • Acceder a ellos;
  • Entenderlos;
  • Tomar medidas al respeto.

Y reconoceremos una buena visualización de datos cuando… Seamos capaces de entender qué transmite en pocos segundos.

Las grandes historias no son aquellas que duran mucho, sino que logran decir mucho en poco espacio. Para conseguir un buen storytelling hay que ir a lo importante, tanto para la audiencia como para la propia empresa.

 

Si quieres aprender o mejorar tus técnicas para mejorar tus informes, desde el equipo de Data & Analitics de Hiberus estamos a tu servicio, no dudes en contactarnos y nuestros expertos se pondrán en contacto contigo.

En Hiberus somos líderes en la aplicación de tecnologías como visualización y análisis de datos, Big Data y Machine Learning.

en Hiberus Data&Analytics aplicamos herramientas TIC para transformar datos en información e información en conocimiento. Visualización y análisis de datos, integración de tecnologías big data, machine learning e inteligencia artificial.

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