Storytelling

Transcript de la charla inicial, sesión 1. Adriana Cortés Buelvas

¡¡Gracias por estar acá!! Hoy vamos a empezar explicando un poquito sobre habilidades y roles y luego vamos a profundizar un poco en el rol de un analista de datos. Espero que disfrutes mucho este espacio y le puedas sacar provecho 😊

¿Quién es qué?

En todo el flujo de aprovechamiento de datos todos los miembros de un equipo debe contar con 5 habilidades principales. Incluso si cada uno de sus integrantes tienen roles diferentes. Las habilidades son:

Existen varios roles comunes en un equipo de datos pero durante el taller vamos a mencionar 3 principales. La diferencia entre uno y otro se da según qué tanto se especialicen en 2 o 3 de las habilidades mencionadas anteriormente. La distribución quedaría más o menos así:

• Ingeniero de Datos:

  • Manejo de Datos

  • Modelado*

  • Despliegue.

• Machine Learning Engineer:

  • Manejo de Datos

  • Modelado**

  • Despliegue

• Analista de Datos:

  • Análisis de Datos

  • Entrega y presentación de Insights.

** Son 2 tipos de modelado diferentes. En futuras charlas se profundizará más en ambos roles.

Durante esta charla vamos a estar profundizando sobre algunas habilidades especiales de un Analista de Datos y vamos a terminarla dando un repaso rápido de cómo contar nuestra historia y qué gráficos podemos utilizar en cada caso de uso.

Storytelling

Todo nuestro trabajo en datos tiene una función principal: responder preguntas. Pero responder cuestionarios es aburridisimo, por eso lo mejor es hacerlo contando historias.

En el 2016, un columnista de Forbes catalogó al storytelling como "la skill esencial que todas las personas de un equipo de datos debe tener"

Data Storytelling se define como "un relato basado en información sobre un hecho particular que puede despertar el interés en públicos no especializados. A través de una historia con datos es posible generar conciencia, perspectiva o contexto sobre una temática, o informar y debatir".

Saber contar la historia es super importante, ya que:

• Construye una cultura de trabajo basada en datos.

• Democratiza la información dentro de las organizaciones y fuera del equipo de datos.

• Permite a los tomadores de decisiones realizar su trabajo basado en hechos concretos y sustentables.

Pero, ¿y quiénes son los tomadores de decisiones?

Trabajar con datos ayuda a las empresas a tomar decisiones más acertadas que lo que su intuición les dicta. Brindando un soporte sólido para equivocarse lo menos posible. Ahora bien, en una empresa, usualmente quien toma las decisiones no somos las personas trabajando en tech 🧑‍💻. Sino, por miembros del negocio 👩‍💼👨‍💼 provenientes de diferentes áreas de una compañía, como e-commerce, marketing, inventarios, etc. a quienes llamaremos stakeholders.

Los stakeholders generalmente no tienen muy claro el modelo de datos que poseen, o las herramientas a las que tienes acceso. Su interés prioritario es que respondas sus preguntas o resuelvas sus problemas y tú, ya sabes que lo mejor es utilizar los datos para ello 📊.

¿Cómo contarlo?

Existen miles de maneras en que puedes mostrar tus datos, y ya has aprendido a hacer varios tipos de gráficas que te pueden ayudar. Sin embargo, recuerda que estos stakeholders no tienen muy claro el cómo de tus procesos, sólo les interesa los resultados que obtuviste y convencerlos de lo que tienes que decir es clave. Por eso, te enseñaremos algunos tips para contar tu historia de manera efectiva y saber escoger las gráficas apropiadas para cada momento.

Presentaciones Contínuas y Estáticas

El resultado de un análisis o modelo puede ser automatizado para que se actualice cada cierto tiempo y con ello, poder mostrarlo de manera dinámica mediante un Dashboard por medio de herramientas como Tableau, PowerBI, Qliksense, entre otras. A esto se les llama presentaciones contínuas y no entraremos en mucho detalle en ellas ya que hacen parte de una área más profunda llamada Business Intelligence.

Por otro lado, una presentación estática se trata de un reporte q se alimenta una única vez: aquí entran las diapositivas, Jupyter Notebooks, o incluso.. (y si te quieres poner más fancy 😎) un Gitbook o página web.

Estructuras:

Así como en la primaria nos decían que las historias deben tener "Introducción, nudo y desenlace" las historias de datos, en general también deberían tener 3 partes principales:

• Contexto: Una visión general de lo que los datos nos dicen. En este primer punto se describen los hechos encontrados por medio de títulos, KPISs o descripciones generales. ¿Qué está pasando?

• Explicación: Darle una razón o sentido a los hechos encontrados. Para completar esta parte toca buscar un poco más en los datos. ¿Por qué está pasando eso?

• Recomendaciones: Basados en la información adquirida, y en los modelos estadísticos de los que nos podemos valer. ¿Qué podemos hacer al respecto?

Y tu ¿qué historia quieres contar mañana?

Para saber un poco más sobre las imágenes y gráficos que se pueden utilizar pueden acceder a este link. Les sugerimos guardarlo y consultarlo cada que vayan a construir sus presentaciones.

⚠️Spoiler alert: Cada gráfico tiene su misión en el mundo.