Tenho esbarrado cada vez mais nessa expressão. Claro que depois de tantos anos na estrada quase sempre a gente intui o que estão querendo dizer quando aparecem com algo novo, tipo Data Storytelling.
Mas os anos de estrada também me ensinaram a não dar nada por garantido antes de consultar quem realmente entende do assunto.
Daí, fui conversar com Elcio Santos, CEO da AlwaysOn, empresa que utiliza a ciência dos dados para orientar empresas como Santander, Easynvest, Azul , Sodexo e outras.
Segundo Elcio, Data Storytelling é o processo de tradução dos resultados das análises de dados para termos leigos, com o objetivo de ajudar o pessoal que está na linha de frente das áreas de negócios a conectar os pontos e entender o contexto e a importância dos dados que estão sendo compartilhados.
E, a partir disso, tomar a ação comercial adequada.
Elcio explicou também que o Data Storytelling pode ser considerado como bem sucedido quando…
- fornece ao público informações de uma maneira crível e fácil de entender;
- permite que o público compreenda e absorva rapidamente o significado dos dados
- inspira os membros da audiência a compartilhar a história que foi “contada” com outras pessoas
- incentiva os membros da audiência a agir.
Quando eu pedi para listar as melhores práticas, Elcio disse que ainda não há um conjunto estabelecido formalmente de práticas recomendadas sobre o Data Storytelling, mas ele acredita que alguns itens são imprescindíveis: um “gancho” de abertura para capturar a atenção do ouvinte, um enredo com o qual o ouvinte seja capaz de se relacionar pessoalmente, imagens que melhoram a história e uma conclusão que deixa o ouvinte satisfeito.
O que é necessário para um profissional trabalhar com Data Storytelling, provoquei. Elcio disse que, pelo menos na Always On, ele busca profissionais com as seguintes habilidades:
- Capacidade de usar dados para estruturar uma narrativa.
- Experiência na comunicação de uma narrativa através de palavras e imagens para o público.
- Talento para integrar conceitos complexos em histórias simples e relacionáveis.
- Disposição de ajustar a narrativa para atender às necessidades de um público específico.
- Capacidade de selecionar as ferramentas corretas de visualização de dados para traduzir os resultados de um aplicativo de análise.
- Experiência na criação de gráficos de barras, linhas, sparklines, gráficos de marcadores, gráficos de dispersão, mapas de árvores, mapeamento de fundo e infográficos.
- Experiência prática com software de análise de nível empresarial.
- Familiaridade com aprendizado de máquina e análise preditiva.
