Por Nik Acheson, director de datos de Dremio
La IA está dominando el panorama digital y transformando radicalmente nuestras interacciones diarias con los datos. Para las empresas, la asombrosa cantidad de datos con los que trabajan implica que existe una necesidad cada vez mayor de un enfoque más estratégico para aprovechar todo el potencial de los datos y extraer información significativa que impulse la toma de decisiones informada. Aquí es donde entra en juego la narración de datos. En este panorama acelerado, la capacidad de comunicar información de manera eficaz es primordial.
La narración de datos, es decir, la incorporación de elementos visuales y anécdotas, ayuda a las empresas a convertir los datos en una historia que las personas puedan comprender y recordar. Con un asombroso crecimiento del 233 por ciento en la narración de datos, no hay duda de que las empresas se están dando cuenta del papel fundamental que desempeña en la comunicación de conocimientos y la potenciación de la toma de decisiones informada.
Érase una vez, los datos…
En esencia, la narración de datos va más allá de estadísticas y números “aburridos”; de hecho, transforma la información en narrativas atractivas que resuenan en la audiencia para crear relaciones más significativas.
Ahora es el momento de que las empresas amplifiquen el impacto emocional de sus datos en lugar de depender de estadísticas aburridas. A medida que avanzamos en esta era digital, la narración de datos se vuelve cada vez más esencial para interactuar con los clientes y mantener las relaciones. La capacidad de conectarse con los humanos a un nivel emocional es vital, lo que convierte a la narración en una herramienta invaluable para una comunicación eficaz.
De hecho, al personalizar sus datos, las empresas pueden diferenciarse de la competencia. Al incorporar anécdotas y conectar los datos con experiencias individuales, estos se volverán inmediatamente más relevantes y tendrán más eco en la audiencia. No se trata tanto de los datos, sino más bien de los sentimientos que producen. Si no se desarrolla una narrativa sólida, se corre el riesgo de crear historias de datos débiles y, asociativamente, se afecta negativamente la probabilidad de que se acepte la información y la recomendación que se hace. Por ejemplo, crear gráficos visuales sobrecargados de categorías para ahorrar tiempo resulta difícil de entender para la audiencia e incluso puede llegar a desorientarla.
La narración de datos cierra la brecha entre los datos y las emociones, haciendo que la información compleja sea más accesible, comprensible e impactante.
La afluencia de datos e inteligencia artificial
El auge de la narración de datos ha surgido como una herramienta poderosa para que las empresas se destaquen e inspiren la acción. Al presentar los datos con una narrativa convincente, las organizaciones tomarán decisiones informadas con mayor facilidad, basadas en información real basada en datos.
La inteligencia artificial desempeña un papel fundamental para ayudar a las empresas a lograrlo. Si bien la creación de historias basadas en datos requiere mucho tiempo y esfuerzo, las herramientas de IA pueden utilizarse no solo para automatizar el proceso, sino también para mejorar el proceso de narración. Ahora es más fácil automatizar las tareas de análisis y visualización de datos, personalizar el contenido, generar narrativas a partir de los datos y proporcionar un camino más rápido hacia la obtención de información predictiva y prescriptiva. La automatización de estas partes permite al narrador centrarse más en perfeccionar el mensaje, la entrega y el impacto. Anteriormente, este tiempo rara vez estaba disponible con solicitudes de respuesta rápida. Este tiempo intencional para centrarse en la narración proporciona una forma más sencilla para que las empresas comuniquen información basada en datos de manera más eficaz, impulsa una toma de decisiones más informada, permite una comprensión más clara de qué y por qué sucedió algo en el pasado, abre más tiempo para pronosticar los comportamientos esperados y las respuestas a ellos y, en última instancia, libera todo el potencial de sus activos (datos y personas).
Con el aumento de la enorme cantidad de datos que las empresas manejan día a día, si quieren poder analizarlos adecuadamente, no tienen otra opción que implementar IA en sus sistemas. En esencia, facilitar el análisis de alta velocidad de sus datos significa que puede dedicar más tiempo a comunicar de manera efectiva lo que los datos realmente le dicen y, además, entregarlos de una manera que los consumidores puedan comprender mejor, conectarse con ellos y aceptar las recomendaciones que provienen de ellos. Al final, esto es parte del camino para tomar decisiones algorítmicas automatizadas mediante el establecimiento de confianza en los datos y sus recomendaciones.