Como você pode usar o storytelling de dados para comunicar incerteza e risco de forma eficaz?

Alimentado por IA e pela comunidade do LinkedIn

Como engenheiro de dados, você sabe como os dados podem ser complexos e incertos. Você também sabe como é importante comunicar suas descobertas e recomendações para as partes interessadas, clientes e tomadores de decisão. Mas como fazer isso de forma eficaz sem perder a confiança ou a atenção? A resposta é o storytelling de dados. A narrativa de dados é a arte e a ciência de usar dados, visuais e narrativas para transmitir uma mensagem, persuadir um público e inspirar ações. Neste artigo, você aprenderá a usar o storytelling de dados para comunicar incerteza e risco de forma eficaz em quatro etapas.

Encontre respostas de especialistas neste artigo colaborativo

Selecionados pela comunidade a partir de 2 contribuições. Saiba mais

1 Defina seu objetivo

O primeiro passo no storytelling de dados é definir seu objetivo. O que você quer que seu público saiba, sinta ou faça depois de ler ou ouvir sua história? Seu objetivo deve ser claro, específico e mensurável. Por exemplo, seu objetivo pode ser explicar as fontes e os impactos da incerteza em seus dados, convencer seu público a adotar uma determinada solução ou estratégia ou alertá-los sobre os potenciais riscos e desafios de ignorar seus dados. Seu objetivo guiará sua escolha de dados, visuais e narrativas.

Adicione sua opinião

Pratik Vaidya

Market Intelligence : Business & Data Analytics : MBA|MIS
Denunciar contribuição
The 4 steps outlined in the article are iterative. Especially when communicating stories of risk and uncertainty, we must be comfortable with going back to "defining the goal" after first "narrating the data". Sometimes the data shows the need to reevaluate the process and findings: - critical insights to be investigated further in the same line of questioning - context that was first missed and needs to be added to the analysis for proper depth and relevance - a generally accepted pivotal hypothesis is disproven or proven - a more direct way of framing the message emerges

Traduzido

Gostei

2 Escolha seus dados

O segundo passo no storytelling de dados é escolher seus dados. Você deve selecionar os dados mais relevantes, precisos e confiáveis que suportam seu objetivo e mensagem. Você também deve considerar o nível de detalhes, complexidade e incerteza de seus dados. Você não quer sobrecarregar ou confundir seu público com dados muito ou muito vagos. Você deseja fornecer contexto, evidências e explicações suficientes para tornar seus dados significativos e confiáveis. Você também deve verificar e limpar seus dados em busca de erros, outliers ou vieses.

Adicione sua opinião

🧭 Omar Awad

Data Analytics @ Microsoft
Denunciar contribuição
Navigating the landscape of data selection in data storytelling requires careful consideration to steer clear of common pitfalls. One frequent mistake is succumbing to the allure of excessive data, inundating your audience with information overload. To avoid this, prioritize relevance and coherence, choosing data points that directly contribute to your narrative and align with your communication goal. Conversely, the pitfall of vagueness arises when data lacks specificity, leaving room for misinterpretation. Striking the right balance involves providing sufficient context and detail to elucidate your story without drowning stakeholders in ambiguity.

Traduzido

Gostei

3 Visualize seus dados

O terceiro passo no storytelling de dados é visualizar seus dados. Você deve usar tabelas, gráficos, mapas ou outros elementos visuais apropriados e eficazes para exibir seus dados de uma maneira que destaque seus pontos-chave, padrões e tendências. Você também deve usar dicas visuais, como cores, formas, tamanhos ou ícones, para enfatizar ou contrastar seus dados. No entanto, você também deve ter cuidado para não enganar ou distorcer seus dados com escalas, eixos ou rótulos enganosos. Você também deve usar técnicas visuais, como barras de erro, intervalos de confiança ou intervalos, para mostrar a incerteza e a variabilidade dos dados.

Adicione sua opinião

4 Narre seus dados

O quarto e último passo no storytelling de dados é narrar seus dados. Você deve usar linguagem, tom e estilo claros e concisos para explicar e interpretar seus dados para seu público. Você também deve usar elementos de narrativa, como ganchos, personagens, enredos, conflitos e resoluções, para envolver e persuadir seu público. Você também deve usar dispositivos retóricos, como metáforas, analogias ou anedotas, para tornar seus dados relacionáveis e memoráveis. No entanto, você também deve ser honesto e transparente sobre as limitações, suposições e implicações de seus dados. Você também deve reconhecer e abordar quaisquer contra-argumentos, objeções ou perguntas que seu público possa ter.

Adicione sua opinião

5 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?

Adicione sua opinião

Engenharia de dados

+ Siga

Classificar este artigo

Criamos este artigo com a ajuda da IA. O que você achou?

É ótimo Não é muito bom

Denunciar este artigo

Ver todos

Como você pode usar o storytelling de dados para comunicar incerteza e risco de forma eficaz?

1

2

3

4

5

1 Defina seu objetivo

2 Escolha seus dados

3 Visualize seus dados

4 Narre seus dados

5 Veja o que mais considerar

Engenharia de dados

Classificar este artigo

Agradecemos seu feedback

Outros artigos sobre Engenharia de dados

Leitura mais relevante

Como você pode usar o storytelling de dados para comunicar incerteza e risco de forma eficaz?

1

2

3

4

5

1 Defina seu objetivo

2 Escolha seus dados

3 Visualize seus dados

4 Narre seus dados

5 Veja o que mais considerar

Engenharia de dados

Classificar este artigo

Agradecemos seu feedback

Conhecer outras competências