Guía básica de Storytelling en Power BI

Desde tiempos inmemorables el ser humano ha tenido la necesidad de compartir conocimientos a través de pinturas, relatos, cuentos u otros recursos que permitiesen transmitir un mensaje de forma clara y precisa.

Con el tiempo la manera de transmitir dichos mensajes y de contar sucesos ha ido cambiando y evolucionando paulatinamente. Hoy en día tenemos una serie de instrumentos audiovisuales (películas, series, podcasts, videos…) que ayudan a llegar de forma más directa al público.

¿Qué es el storytelling?

El storytelling es el arte de contar historias y se puede aplicar a muchos campos y sectores. De hecho las historias se pueden contar usando palabras, imágenes e incluso datos, si se contextualizan y explican de forma adecuada.

A lo largo de este artículo se va a abordar el concepto de Data Storytelling con el fin de dar unas pautas, reglas o recomendaciones básicas que se deberían aplicar cuando se quiere transmitir un mensaje a través de los datos.

Cómo no contar una historia

En primer lugar hay que tener en cuenta cómo no hay que contar una historia con datos.

De hecho, es muy común seguir los siguientes pasos:

En este caso falta un paso intermedio que permita relacionar de forma clara las gráficas, los patrones y tendencias generadas a través de los datos y la transmisión de todas ellas. El objetivo final es llegar fácilmente a la audiencia a través de una historia.

Cómo contar una historia

Crear una historia con toda la información recopilada es fundamental. Los datos de por sí son meros números. Si no se organizan adecuadamente y no se les da forma, resultará complicado exponerlos al público.

Por esta razón es tan importante el paso intermedio: crear una historia con toda la información recopilada, tal como se muestra a continuación:

¿Por qué es tan importante crear una buena historia?

Cuando se presenta un estudio realizado a partir de unos datos y diferentes cálculos, puede que no se consiga llamar la atención del público. Según varios estudios, tras una presentación solo el 5% de los asistentes recuerdan datos numéricos, mientras que más del 63 % recuerdan ejemplos o anécdotas que se han utilizado para explicar esos datos.

El ejemplo de Ronaldo y la Coca-Cola

Para reforzar esta idea, se muestra un ejemplo claro de Storytelling: Ronaldo y la Coca-cola (Euro2020).

En este caso cualquiera que haya seguido la Eurocopa o haya estado informado sobre los sucesos de esta manifestación deportiva, sabe perfectamente lo que ocurrió y el efecto mediático que tuvo el gesto del futbolista portugués.

Si no tuviésemos el contexto, si no conociéramos los hechos, sería bastante más complicado entender la imagen.

Ejemplo de Storytelling: Ronaldo y la Coca-cola (Euro2020).

Pero si a esta misma imagen se le introduce un breve texto, se contextualiza, permitiendo que cualquier público entienda el mensaje final.

Tal como se explicaba anteriormente es importante crear una historia alrededor de los datos que se estudian y se analizan. Muchas veces es importante acompañar las gráficas con textos o títulos que expliquen de forma más detallada lo que se quiere mostrar.

Otro ejemplo de Data Storytelling

A continuación se muestra otro ejemplo. En este caso es un estudio sobre las 10 aerolíneas con mayor flujo de pasajeros en España desde 2004.

Simplemente con los datos no se puede entender la información. Se necesita dar un contexto. Por ello algunos de los textos que aparecen en la visualización permiten llegar de forma más clara al usuario final.

Ejemplo de Storytelling: 10 aerolíneas con mayor flujo de pasajeros en España desde 2004

¿Qué proceso seguimos para realizar este tipo de visualización?

Habitualmente se siguen unos pasos que en conjunto conforman lo que se conoce como enfoque estructurado.

Es decir a raíz de uno datos procedentes de alguna base de datos o fuente específica, se intenta explicar los datos a través de la narrativa.

Por último, una vez obtenido algún tipo de tabla con datos más ordenados, se pasa a la última fase que es la de la ilustración de datos que tiene más engagement, es decir es más atractivo para el usuario o público final.

Recomendaciones para un buen Storytelling

A continuación se van a dar una serie de pautas y recomendaciones teórico-prácticas básicas que se deberían aplicar para realizar un buen storytelling. En este caso muchos de los ejemplos y gráficas que se muestran a continuación se han realizado utilizando Microsoft Power BI.

Crear una historia coherente

Para realizar un buen storytelling es fundamental dar coherencia a la historia que se quiere contar. Por ello hay que tener en cuenta:

• ¿Cuál es el final o conclusión de nuestro estudio?
• ¿Cuál es el verdadero propósito de la visualización?
• ¿Qué quiero destacar?
• ¿Cuáles son los elementos fundamentales de la historia?

La coherencia y los objetivos de la visualización son fundamentales para que el usuario final no pierda el hilo. Al igual que cuando se lee un libro en el que hay una introducción, un desarrollo y un desenlace, también en el storytelling hay que seguir estos pasos. Todo tiene un inicio y un final.

Tal como se aprecia en la imagen, esquemáticamente, aparece un inicio, un final y unos huecos en medio (que son el desarrollo). Es fundamental rellenar dichos huecos con elementos importantes del análisis ya que son los que dan coherencia, cohesión y fuerza al análisis realizado. Son el puente entre el inicio y el final:

¡Menos es más!

Como decía Leonardo Da Vinci, la simplicidad es la suprema sofisticación. Es bastante común que en el storytelling se cometan los siguientes errores:

• Pensar que más es mejor.
• Complejo es sinónimo de inteligente.
• Exceso es igual a análisis minucioso.

El buen storytelling se caracteriza por ser claro y sencillo de entender. Aunque se hayan realizado cálculos o métricas complejas los resultados se tienen que mostrar de forma clara y amigable para que cualquier tipo de público pueda entender correctamente lo que se quiere transmitir en ese análisis.

Cuidar los elementos visuales

El diseño aunque parezca algo superficial, representa la cornisa o marco de cualquier visualización y por ello juega un papel fundamental.

Una aplicación de móvil puede ser muy útil, pero si no tiene un diseño atractivo, fácil y comprensible no tendrá buena aceptación entre sus usuarios. Lo mismo ocurre con las visualizaciones. Un buen diseño, una correcta elección de la paleta de colores, el correcto uso de iconos y/o ilustraciones son elementos realmente importantes para realizar un storytelling exitoso.

El diseño es fácil y por eso es tan complicado

Cuando se realiza el diseño de una visualización de datos hay que tener en cuenta tres aspectos fundamentales:

• Cada uno de estos elementos tiene una misión importante dentro del storytelling.
• Los colores, la elección de una determinada paleta o gama, pueden condicionar de una manera u otra la ejecución final de la visualización.
• En un alto porcentaje de los casos se suelen usar colores corporativos de cada empresa o cliente.

Por ejemplo, si se realiza una visualización corporativa en la que se muestra el crecimiento de Hiberus, se utilizará la gama correspondiente:

También hay que tener en cuenta qué colores se usan en las gráficas y tablas. Algo que hay intentar evitar son las paletas arcoíris, sobre todo si no existe una correlación entre los colores y los demás elementos del visualización:

Por otro lado hay que poner especial atención al uso de las paletas en los propios gráficos para escoger la paleta correcta en cada caso.

A continuación se muestra un mapa de Estados Unidos con las ventas de una tienda por cada estado. La paleta puede ser divergente o secuencial/continua según lo que se quiera mostrar.

Si se habla de una métrica continua, como las ventas, donde no hay un punto medio, lo mejor es utilizar una paleta secuencial (de más claro a más oscuro o viceversa) tal como se propone en este ejemplo:

Otro aspecto importante es el layout. Hay que pensar meticulosamente, siguiendo cierta lógica, donde colocar cada texto y gráfica. En la gran mayoría de los casos se suele empezar por datos más generales para luego llegar a responder cuestiones más particulares. Aun así este esquema puede variar.

Por último hay que destacar la importancia de la alineación de los objetos visuales. La no alineación puede conllevar la pérdida de atención por parte de los usuarios. Es fundamental que todos los elementos estén equidistantes y bien colocados para evitar que el usuario concentre su atención en cuestiones estéticas en vez que en los datos.

Formatear los elementos visuales

A veces se da demasiada importancia al análisis prestando poca atención al formateo de los elementos visuales que muestran dichos datos. De un buen o mal formateo depende que parte del mensaje final de la visualización se entienda o no.

En primer lugar hay que elegir la gráfica correcta. Pero luego hay que individuar la mejor manera de mostrar información con esa gráfica.

En el ejemplo se muestra una gráfica en la que aparecen las reservas hechas por mes en diferentes ciudades en Airbnb. Para ello se ha usado el gráfico de línea que ofrece por defecto la herramienta de visualización de datos Microsoft Power BI:

Antes

La gráfica muestra información interesante. Pero, si la formateamos obtenemos un resultado aún mejor y más claro para la audiencia. Misma gráfica, diferente resultado:

Después

¡Ojo a las tablas!

Es bastante habitual representar datos en tablas. Pero también las tablas tienen sus pro y contras. De hecho es prácticamente imposible retener información mirando una tabla. Sobre todo cuando se trata de una tabla con muchas columnas en horizontal o muchos datos en vertical.

Por ejemplo en este caso hay que evitar representar ciertos datos en tablas muy horizontales ya que el ser humano no es capaz de leer tanta información en horizontal.

En cambio, una tabla vertical y compacta en las que se ve todo de un vistazo, permite retener de forma más clara la información. De esta manera la información se ve de un vistazo:

En el siguiente ejemplo se puede apreciar el correcto uso de tablas en un reporte hecho en Microsoft Power BI que se ha realizado para el Sistema de Inteligencia turístico (SIT):

Utiliza el gráfico adecuado

En muchos reportes es bastante habitual ver gráficos que no ayudan al análisis. Los donut o pie charts son gráficos muy usados que a veces restan al análisis más de lo que puedan sumar. De hecho cuando se quieren representar varios porcentajes de una total, equivocadamente se usa el pie chart.

¿Es la mejor opción? En muchos casos la respuesta es no.

A continuación se quiere mostrar el número de ventas de un producto en diferentes ciudades. Pero no se puede extraer ninguna conclusión clara, más allá de que París y New York son las dos ciudades con mayor porcentaje. En este caso el pie chart no es útil:

Para este ejemplo tendríamos que utilizar otro tipo de gráfico; por ejemplo un bar chart.

Pero imaginemos que ahora se quiere mostrar el porcentaje de personas que han visto un programa televisivo, respecto a las que no. Respecto al conjunto del total, los que han visto el programa son el 68% y los que no lo han visto son un 32%.

En este caso el pie chart es útil y muestra información relevante para el análisis. Si se quiere mostrar un porcentaje del total, el pie chart es buena opción:

La importancia de las etiquetas (Labeling)

Es bastante común tener que mostrar algún dato específico que destaca y que necesita ser analizado con mayor precisión. Para ello en la visualización es importante resaltar esos valores.

No necesariamente hay que mostrar todos los datos, si no lo más relevantes.
En vez de recargar el visual con muchas etiquetas se muestran solo aquellas que son de mayor interés:

El icon usage

Los iconos e ilustraciones se pueden usar para dar mayor contexto a los datos. Un icono expresa un concepto que puede reforzar el análisis. Aun así se recomienda usar iconos e ilustraciones del mismo autor o del mismo estilo, para dar mayor homogeneidad a la visualización:

Si quieres aprender o mejorar tus técnicas para mejorar tus informes, no puedes perderte la grabación de este webinar de la mano de uno de Ricardo Tranquilli, experto en Power BI del equipo de expertos del área de Data & Analytics en Hiberus.