As empresas cada vez mais estão tomando decisões orientadas a dados. Segundo os autores DJ Patil e Hilary Masonas (Data Driven, 2019), organizações Data Driven usam dados para obter uma vantagem competitiva, adquirindo, processando e aproveitando dados em tempo hábil para criar eficiências e desenvolver novos produtos.
É possível que os dados tenham uma quantidade enorme de valor, mas só é possível criar valor se as ideias descobertas forem traduzidas em ações ou resultados de negócios. Empresas que conseguirem traduzir as análises de dados em soluções de produtos e serviços com valor para o público-alvo, ganharam mais tração e se desenvolveram mais rapidamente. A sequência que as empresas precisam adotar quando trabalham com dados é coletar, entender, processar e comunicar.
A velocidade da coleta e os novos códigos de processamento têm provocado uma evolução acelerada dos negócios orientados a dados. O próximo passo é conseguir comunicar melhor o resultado e assim obter real valor de todo esse trabalho.
Data Storytelling é o próximo passo para empresas orientadas a dados.
Contar a história dos dados passa a ser a próxima etapa. O desafio será transformar a narrativa em dados, em um novo recurso. Simplificar e tornar compreensivo os dados apresentados, permitirá que as pessoas não especializadas consigam tomar decisões para seus negócios de forma mais rápida e eficiente. E dessa forma também podem surgir novos serviços ou produtos.
O processo da narração de dados (Data Storytelling) inicia com o planejamento da história de dados, que envolve habilidades de análise de dados, visualização de dados, storytelling e técnicas de apresentação. As histórias de dados exploram e explicam como e por que os dados são alterados ao longo do tempo, geralmente através de uma série de visualizações vinculadas.
O Data Storytelling ajuda também a própria equipe de Data Science a observar qual visualização funciona ou não para cada situação. Auxilia no planejamento e na reordenação de tarefas da equipe, principalmente pelo foco no objetivo do público-alvo em analisar determinados dados.
Quando empresas trabalham com dados e analisam resultados e insights, vários desafios surgem ao longo do processo. Ter uma linha condutora entre o objetivo que se quer chegar ao analisar os dados e a histórias que será contada, ajuda os profissionais a superarem esses desafios e a tomarem decisões, como por exemplo quais dados coletar no futuro.
Profissionais, principalmente gestores, que já atuam com plataformas de BI e análises de autoatendimento (self-service BI) percebem que precisam comunicar melhor seu trabalho e com isso diminuir ainda mais o retrabalho que ocorre em diversas empresas.
Autor do artigo:
Stéfano Carnevalli, Data Storyteller na Simples Data e mentor na Sýndreams Aceleradora.
Linkedin: in/stefanocarnevalli