Cómo aplicar Storytelling en Ciencia de Datos

Ilustración: vectorjuice. La imagen de portada con título: "Aplicar Storytelling en Ciencia de Datos"
Ilustración: vectorjuice.

En este artículo aprenderás algo de Storytelling para convertir problemas y soluciones de datos en historias que sean atractivas y fáciles de comprender.

La lectura de información es compleja y la intención principal al aplicar técnicas de Storytelling es cautivar a oyentes o lectores y hacer que comprendan adecuadamente la información que les estamos proporcionando.

Debes desagregar un problema a una estructura lógica. Comienza utilizando un lenguaje lo menos técnico posible, frases simples y ayudarte de imágenes para expresar las ideas.

Por lo general, en Storytelling con Ciencia de Datos la atención se capta en el primer instante, por eso, es importante que al principio de un video o de un texto, ofrezcas los elementos centrales del mensaje; realizar esto, logra captar la atención y de ahí en adelante, desarrolla la historia que complete el mensaje.

Estructura del problema y solución

El Storytelling en Ciencia de Datos pretende explicar los análisis de los problemas de datos de una forma que todas las personas de la organización la comprendan fácilmente y que realmente les importe.

Aspectos para estructurar un Storytelling en Ciencia de Datos

Problema

Evento problemático en el cual se desconoce información para ser solucionado. Es conocido también como lo que se desea resolver o la hipótesis.

Ejemplo de un problema: los clientes contactan a suporte en exceso. No los podemos identificar y el comportamiento no se puede predecir.

Solución

La solución, no se sabe, por ese motivo un científico de datos debe imaginar, pensar cuál sería la estrategia adecuada de solución y cómo comunicarla a través de Storytelling.

Ejemplo de solución: crear un algoritmo que permita identificar y clasificar a los clientes y poder clasificar las motivaciones de contacto. También, que permita definir acciones para prevenir el contacto en exceso.

Alcance

El alcance permite saber para qué y para quienes es este estudio, es hasta donde se quiere llegar con este análisis. Es importante en el análisis, diferenciar características de los clientes para ser adecuadamente clasificados.

Ejemplo de alcance: clientes de Latinoamérica, por ciudad y que se actualice de manera mensual.

En el alcance es importante tener en cuenta la delimitación geográfica, temporal y a quién se desea impactar con la solución, tanto como clientes internos como externos.

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