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O que é data storytelling e por que você precisa começar a usar já

por Elcio Santos - 18/11/2019

Você já deve ter ouvido falar várias vezes em “storytelling”. Está na moda, mas atenção: não é um modismo.

Na verdade, sequer é uma coisa nova. Desde a aurora dos tempos, narrar histórias foi uma das atividades da humanidade.

E a palavra inglesa “storytelling” significa exatamente isso, a narração de histórias.

Em sua definição pela National Storytelling Network (EUA), “storytelling é uma forma de arte muito antiga e uma valiosa forma de expressão humana usada de diversas maneiras”.

O fato de “estar na moda” tem a ver com o fato de vivermos tempos de mídias sociais, videomarketing e outros, concluiu-se que a forma de uma marca se diferenciar eficazmente é através do estabelecimento de uma voz própria, personagens sinceros e um enredo cativante – e preferencialmente único.

Mas a nossa época é também a Era dos Dados.

Dados é realmente o novo petróleo?

data storytelling

Data Storytelling

Você também já deve ter ouvido essa expressão.

Atribuída ao matemático Clive Humby, que a teria cunhado em 2.006, ela virou uma espécie de mantra da ciência de dados e dos novos paradigmas de administração e marketing.

Nem todo mundo concorda, porém, com a frase.

De acordo com alguns críticos, sabemos exatamente como transformar petróleo em lucros: furamos, extraímos, refinamos, vendemos.

Já com os dados, as coisas não são tão claras.

E não são porque a maioria das empresas não têm ideia sobre como transformar o tesouro de dados que acumulou em ações efetivas – e em lucros!

Daí é que surgiu a expressão “data storytelling”.

Resumidamente, significa que é necessário dar sentido à montanha de dados sobre a qual geralmente estamos sentados.

E a melhor forma de fazer isso é da maneira mais antiga que conhecemos: contando “histórias”.

Mais que mostrar, é preciso narrar para envolver

Tecnicamente, “data storytelling” é o processo de tradução do trabalho dos cientistas de dados em termos que estão ao alcance de todos e assim garantir que possam influenciar de fato uma decisão ou ação comercial.

Com o surgimento da transformação digital e a ênfase nas decisões baseadas em dados, “data storytelling” se tornou uma habilidade cada vez mais desejável.

Seu objetivo é ajudar os tomadores de decisão que estão na linha de frente dos negócios a conectar os pontos e entender o contexto e a importância dos dados que estão sendo compartilhados.

O que “data storytelling” precisa para que sua aplicação seja considerada bem sucedida é:

  • Fornecer aos interlocutores informações de uma maneira que seja crível e fácil de entender;
  • Permitir que os interlocutores compreendam e absorvam rapidamente o significado dos dados;
  • Inspirá-los a compartilhar a história de dados com outras pessoas;
  • Incentivá-los a agir.

Resumindo, você precisa de um bom contador de histórias

Aqui na AlwaysOn, buscamos descomplicar o processo de “data storytelling”, seguindo os passos dos grandes narradores de histórias, desde Homero até os autores contemporâneos, o que significa geralmente criar um “gancho” que captura a atenção do ouvinte, uma narrativa com a qual o ouvinte seja capaz de se relacionar pessoalmente, imagens que melhoram a história e uma conclusão que deixa os ouvintes satisfeitos.

Dito de outra forma, utilizamos as seguintes habilidades ao produzir “data storytelling”:

  • Talento para usar dados na estruturação de uma narrativa, traduzindo conceitos complexos em histórias simples e relacionáveis;
  • Disposição para ajustar a narrativa e atender às necessidades de públicos específicos;
  • Conhecimento para selecionar as ferramentas corretas de visualização de dados e traduzir os resultados de um aplicativo de análise;
  • Experiência na comunicação de uma narrativa através de palavras e imagens, inclusive com a criação de gráficos de barras, gráficos de linhas, linhas brilhantes, gráficos de marcadores, gráficos de dispersão, mapas de árvores, mapeamento de fundo e infográficos;
  • Prática na interação com softwares de análise de nível empresarial;
  • Familiaridade com aprendizado de máquina e análise preditiva.

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