Data Storytelling là gì?
Data Storytelling (Kể chuyện thông qua dữ liệu) là phương pháp trực quan hóa dữ liệu tốt nhất giúp bạn gửi đúng thông tin đến đúng người theo đúng định dạng để ra quyết định đúng (Theo Bernard Marr, chuyên gia hàng đầu thế giới về dữ liệu).
Data Storytelling, kỹ năng thiết yếu trong thời đại 4.0.
Chúng ta đang sống trong thời đại của dữ liệu. Phân tích dữ liệu là yêu cầu bắt buộc trước khi doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh. Hàng loạt những công nghệ tinh vi xoay quanh nguồn tài nguyên then chốt này đã ra đời như dữ liệu lớn (big data), dữ liệu nhỏ (small data), học sâu (deep learning), trí thông minh nhân tạo (AI)… Tuy nhiên, các phương pháp phân tích dù tinh vi đến đâu thì đầu ra của nó cũng chỉ là những con số. Và như Daniel Kahneman đã phát biểu: “Con người không ra quyết định chỉ bởi vì các con số. Họ cần một câu chuyện”. Data Storytelling là chìa khóa để doanh nghiệp giải quyết bài toán này. Một báo cáo gần đây của LinkedIn cho thấy nhu cầu tuyển dụng Data Storytellers đang tăng vọt.
4 yếu tố trụ cột của Data Storytelling
- Nắm được bối cảnh (Context for communication): Thành bại của một Data Storytellers không bắt đầu từ chính họ mà từ bối cảnh. Do đó, trước khi viết câu chuyện của mình, bạn cần đầu tư thời gian để hiểu thấu được bối cảnh: ai, điều gì và bằng cách nào.
- Thấu hiểu dữ liệu (Insight of Data): Chắc chắn nhân vật chính trong câu chuyện mà chúng ta cần truyền tải vẫn là dữ liệu. Vấn đề là chúng ta cần xác định đúng dữ liệu trọng tâm giữa một rừng dữ liệu. “Người hùng” trong câu chuyện của chúng ta là ai? Những “nhân vật phụ nào” bạn cần đưa vào?
- Nghệ thuật kể chuyện (Storytelling): “Mỗi một con số đều có câu chuyện quan trọng để kể. Chúng cần bạn truyền tải chúng một cách rõ ràng và thuyết phục”. Cách đơn giản và hiệu quả nhất là hãy áp dụng cấu trúc kinh điển 3C:
- Bối cảnh (Context) (10%): Khơi gợi sự hứng thú của người nghe bằng cách trả lời các câu hỏi sau: Tại sao tôi cần phải chú ý? Tôi sẽ nhận được gì? Báo cáo đề cập đến vấn đề gì?
- Diễn biến (80%): Nguyên nhân của vấn đề là từ đâu? Điều gì có thể giúp tôi giải quyết vấn đề?
- Kết thúc (10%): Hành động và KPI đo lường cụ thể như thế nào?
- Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization): Người nghe cần động não để xử lý bất kỳ yếu tố nào bạn thêm. Do đó, bạn cần suy xét thật kỹ càng trước khi quyết định thêm hoặc bớt một yếu tố nào đó.
4 cấp độ Data Storytelling
- Cấp độ 0: Khám phá (Explore).
- Cấp độ 1: Trình bày (Explain) giúp người nghe Understand.
- Cấp độ 2: Khai sáng (Enlightent) giúp người nghe Greater Understand.
- Cấp độ 3: Truyền cảm hứng (Inspire) giúp người nghe Action.
Cấp độ đầu tiên là cấp độ khám phá hay gọi là cấp độ 0. Tại sao lại gọi như vậy? Khám phá là hành động phân tích để tìm ra những điểm thú vị (Insight of data) của dữ liệu. Khám phá sử dụng tới 80% nguồn lực của 1 dự án nghiên cứu dữ liệu. Thế nhưng, các phương pháp phân tích dù tinh vi đến đâu cũng vô dụng nếu ta không gửi đúng thông tin đến đúng người theo đúng định dạng để họ có thể ra quyết định đúng. Thật tiếc là 80% các dự án nghiên cứu dữ liệu hiện nay đều đang dừng ở mức Khám phá này. Sau khi hoàn thành nghiên cứu, mọi người khao khát được trình bày tất cả để minh chứng cho công sức họ đã bỏ ra. Nhưng điều này có thực sự mang lại giá trị? Câu trả lời là không. Để dự án của mình thực sự có giá trị bạn cần đạt được 3 cấp độ sau:
- Cấp độ trình bày giúp người nghe hiểu dữ liệu.
- Cấp độ khai sáng giúp người nghe hiểu thấu dữ liệu.
- Cấp độ truyền cảm hứng giúp người nghe hành động sau khi đã hiểu dữ liệu.
Nếu bạn thấy bài viết hay và hữu ích, bạn có thể tham gia các kênh sau của SmartData để nhận được nhiều hơn nữa:
