Data storytelling là một trong những kỹ năng quan trọng của thời đại số. Storytelling là một công cụ truyền tải, chia sẻ insights và ideas vô cùng mạnh mẽ bởi nó “memorable, persuasive và engaging” (dễ ghi nhớ, đậm tính thuyết phục và gây hứng thú, tò mò). Các nhà khoa học đã chứng minh rằng: “People hear statistics, but they feel stories“.
Vậy làm thế nào để xây dựng được một data story hiệu quả? Cùng Mastering Data Analytics khám phá 3 bài học rút ra được từ kinh nghiệm các chuyên gia hàng đầu nhé!
Credit hình: STORYTELLINGWITHDATA
*Trong khóa học Business Intelligence tại Mastering Data Analytics, các học viên sẽ được học về storytelling with data ở modules 5. Sắp tới BI K33 – ONLINE + OFFLINE sẽ khai giảng vào ngày 09/08/2022 sắp tới.
Nhanh tay ĐĂNG KÝ NGAY khóa học BI tại: http://bit.ly/BIProgram (Khóa học sớm hết chỗ)
BÀI HỌC SỐ 1: DỮ LIỆU KHÔNG TỰ NÓI LÊN ĐIỀU GÌ, BẠN LÀ NGƯỜI LÀM ĐIỀU ĐÓ
Khi dành một lượng lớn thời gian hợp lý để phân tích một tập dữ liệu, các vấn đề trong dữ liệu sẽ dần biến mất và sau cùng, các key patterns, trends và điểm bất thường chính sẽ xuất hiện. Tuy nhiên, nếu những người khác xem dữ liệu đã được phân tích mà không có cùng bối cảnh và không biết gì về quá trình bạn phân tích, họ sẽ không hiểu gì . Họ sẽ phải đấu tranh để nắm bắt và giải thích đống dữ liệu ấy một cách khó khăn và mất thời gian. Nói cách khác, các tables và charts được sử dụng trong giai đoạn EXPLORATORY có thể không hoạt động trong giai đoạn EXPLANATORY – khi mà bạn chia sẻ thông tin chi tiết, kết quả phân tích của mình với người khác. Kết quả là, khán giả của bạn có thể sẽ chỉ coi đó là một tập hợp dữ liệu và số liệu đầy lộn xộn và chả có ý nghĩa gì.
Ngược lại, các data stories được thiết kế với trọng tâm là sự diễn giải, giải thích. Chúng ta đến giờ đều biết rằng, dữ liệu không thể tự nói lên điều gì nên do đó, chúng ta phải cung cấp ý nghĩa đằng sau các con số ấy bằng cách tạo ra một câu chuyện ngắn gọn và hấp dẫn. Để khán giả dễ dàng hiểu và đưa ra các quyết định đúng đắn và nhanh chóng, các insights có thể cần được lọc, sắp xếp lại và sắp xếp để nâng cao luồng hoặc cấu trúc của thông điệp.
BÀI HỌC SỐ 2: PHẢI CÓ ĐIỂM CHÍNH, ĐỪNG CHỈ ĐƯA MỘT ĐỐNG THÔNG TIN
Một trong những lý do chính khiến việc tiếp nhận kết quả phân tích không thành công là vì chúng chứa quá nhiều thông tin để xử lý. Bất cứ khi nào khán giả buộc phải sàng lọc các dữ kiện và số liệu để tìm ra điều gì đó có ý nghĩa, họ sẽ nhanh chóng mất hứng thú và sự kiên nhẫn. Trong hầu hết các trường hợp, những người thuyết trình vui mừng chia sẻ những phát hiện chính của họ với những người khác để giúp giải quyết các vấn đề hoặc nhận ra các cơ hội tiềm ẩn. Thật không may, ý định tốt của họ thường dẫn đến tình trạng quá tải thông tin và rời rạc hơn là giác ngộ.
Mặt khác, một câu chuyện dữ liệu tốt sẽ luôn có đích đến rõ ràng – một điểm chính hoặc một thông tin chi tiết trọng tâm. Một điểm chính làm rõ những quyết định nào phải được thực hiện hoặc những hành động nào được yêu cầu. Nó cũng ảnh hưởng đến cấu trúc và dòng chảy của nội dung cũng như những chi tiết hỗ trợ nào là cần thiết để cung cấp đầy đủ bối cảnh và màu sắc. Điều quan trọng không kém, nó giúp xác định những điểm dữ liệu nào là không cần thiết, nên được bỏ ra khỏi câu chuyện Việc tập trung vào việc cung cấp một điểm chính có thể thông báo cho một quyết định quan trọng và dẫn đến hành động nhanh chóng.
BÀI HỌC SỐ 3: KHÔNG PHẢI PHÁT HIỆN NÀO CŨNG LÀ INSIGHTS
Việc tạo nên 1 data story thực sự cần đầu tư nhiều thời gian và công sức. Trong đó, điều quan trọng là phải xác định xem liệu 1 phát hiện nào đó có thực là insights và hữu ích trong việc storytelling hay không.
Do đó, cần xác định rõ đâu là các insights đắt giá nhất giúp bạn tạo nên một data story hiệu quả. Bằng cách kết hợp khéo léo các yếu tố tường thuật và hình ảnh (visual and narrative), bạn đảm bảo thông tin chi tiết của mình có tiếng nói rõ ràng và súc tích để chúng có thể gây được tiếng vang với khán giả của bạn.
Xem thêm chi tiết về nội dung khoá học: https://mastering-da.com/business-intelligence-program/
Share on Facebook
Share on Linkedin
