Leer Storytelling with Data al empezar la Universidad lo hubiera disfrutado y olvidado. Con más de 10 años de trabajando en el marketing digital, sin duda alguna lo he disfrutado, aprovechado y aplicado.

Y ojalá lo pueda legar a mi hija cuando esté en secundaria. No es una exageración, porque la comunicación en sí es difícil, pero la comunicación con números es totalmente compleja.

Empezar con la cita perfecta

El mejor resumen de un libro suele ser por la cita que elige el autor antes de comenzar su obra. Y en este caso es: power corrupts powerpoint corrupts absolutely (el poder corrompe, power point corrompe absolutamente)

¿Quién no ha sentido miedo, temor o aburrimiento ante power point propios y ajenos?

Portada Storytelling with Data
Portada Storytelling with data en su versión inglesa

Como la mayor parte de los libros técnicos anglosajones, el libro de Cole Nussbaumer comienza con los puntos que tratará el manual durante los 10 capítulos que tiene.

Comenzando por lo básico

Evitar confusiones en una gráfica es tan importante como en un libro. Por ello Nussbaumer comienza con la diferencia entre análisis exploratorio y análisis explicativo.

A partir de la elección por la última, comienza a desgranar los diferentes fallos comunes en los análisis visuales:

  • Mala elección del tipo de gráfico (especialmente el de tarta, ¡hay que odiarle por tanta manipulación que da!)
  • No hablar del contexto
  • El orden y desorden en los gráficos
  • ¡No podemos perder tu atención! Ni tú la de los que ven tus gráficas
  • Pensar como un diseñador
  • Lo que debemos contar también depende del cómo

Nussbaumer no solo se dedica a dar teoría, sino nos enseña cambios prácticos, comparando ante y después de diferentes reportes. Personalmente es algo que agradezco, porque la comprensión sobre sus palabras es más grande.

Añadir otros libros para profundizar en otros temas es algo que abunda en Storytelling. Por ejemplo ya tenemos agregados para futuras lecturas Data Points de Nathan Yau, Show me the numbers de Stephen Few o Information Visualization de Colin Ware.

La imagen y la historia dan el porqué

Pasado el tema de entender qué tipo de imagen viene mejor para nuestros datos. Cuáles gráficos no escoger. Y cómo evitar desarmar una presentación con sobrepoblación de datos. Comenzamos cómo hilvanar historias que nos ayuden :

  • Entender por qué ocurren las cosas (el mejor ejemplo del libro, una gráfica donde se ve una caída de ventas desde que una persona se dio de baja y no se contrató a nadie más)
  • Cómo pedir recursos
  • Poder prever problemas

Aunque parezca mentira, se pueden hacer microhistorias sobre los gráficos. Y no tenemos porqué hablar de Caperucitas, los soldados Espartanos de 300 o la Biblia.

Pero sí podemos crear historias basadas en conflictos: caídas, alzas, mala distribución, etc… sobre la que girarán nuestros argumentos. No deja de ser una introducción – nudo – desenlace donde el peso de la historia debe caer en nosotros, pero también en el gráfico. Que se pueda entender sin que medie nadie.

Del storytelling en el libro a la práctica de las gráficas

Usar los Makveover Monday y practicar cada semana con un data set es la mejor manera de aprovechar el Storytelling with data. Con un conjunto de datos semanales y un ejemplo de gráficos a mejorar, podremos ir poniendo en ejecución lo aprendido.

Storytelling with data aplicado en el mundo real con Tableau
Ejemplo de retos Makeover Monday

Y lo mejor es que no seremos los únicos. Por lo que vamos a ir creciendo con nuestro manual, nuestras ideas, pero también absorbiendo de las ideas de miles de personas que semana a semana también completan el reto.

Aunque Makeover Monday esté basado en Tableau, se pueden hacer muchas acciones con Data Studio, todo es aprenderlo. No debemos rendirnos.

BONUS: La película del libro

Como hay quien prefiere ver la película a leerse el libro, aquí está una charla de Cole Nussbaumer Knaflic, autora de Storytelling with Data.

No hay excusa para no crear tablas claras para los clientes o lectores.  Y tampoco para dejarnos engañar cuando veamos un gráfico de tarta, o dos ejes que no tienen nada que ver uno con el otro. Si somos homo videns, autoeduquémonos con libros como este.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *