Data Storytelling: Kỹ năng kể câu chuyện đằng sau những con số

Khi doanh nghiệp của bạn bắt đầu thu thập và tổng hợp dữ liệu, điều khó khăn tiếp theo là làm thế nào trích xuất giá trị từ nó. Dữ liệu của bạn có thể ẩn chứa những insight cực kỳ quý giá, nhưng chúng sẽ không có giá trị gì trừ khi những insight đó được khám phá, và chuyển thành hành động hoặc kết quả kinh doanh.

Trong một cuộc phỏng vấn năm 2009, Google’s Chief Economist – Dr. Hal R.Varian đã phát biểu: “Khả năng làm việc với dữ liệu – để hiểu, xử lý nó, trích xuất giá trị từ nó, để visualize, và để communicate nó – trở thành một kỹ năng cực kỳ quan trọng trong những thập kỷ tới. Tua nhanh đến thời điểm hiện tại và nhiều doanh nghiệp sẽ đồng ý với đánh giá sắc sảo của Varian.

> Đọc thêm:

KHÓA HỌC DATA WAREHOUSE : TỔNG HỢP, CHUẨN HÓA VÀ XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP

KHOÁ HỌC PHÂN TÍCH VÀ TRỰC QUAN HOÁ DỮ LIỆU POWER BI TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO

Nhu cầu về data storytellers sẽ tăng vọt trong tương lai

Mặc dù dữ liệu ngày càng phổ biến, nhưng hầu hết các công ty vẫn đang tuyệt vọng tìm kiếm ứng viên có khả năng làm việc với dữ liệu. Một báo cáo của LinkedIn gần đây cho biết, phân tích dữ liệu là một trong những loại kỹ năng hot nhất trong 2 năm qua đối với các nhà tuyển dụng, và đó là danh mục duy nhất luôn xếp trong top 4 trên tất cả các quốc gia mà họ phân tích.

Nhưng điều thú vị là, phần lớn các vị trí tuyển dụng hiện tại chỉ tập trung vào các kỹ năng phân tích (analysis skills) và chuẩn bị dữ liệu (data preparation) – đây không phải là các last-mile skills  giúp chuyển insight thành hành động. Nhiều ứng viên cực mạnh với bằng kinh tế, toán học hoặc thống kê, vẫn gặp khó khăn với việc truyền đạt insight của họ cho người khác một cách hiệu quả – hay nói cách khác, họ không thể kể được câu chuyện đằng sau những con số.

Nhu cầu về data storytellers sẽ tăng vọt trong tương lai. Với sự tăng trưởng mạnh mẽ của các phần mềm analytics & business intelligence, số người có khả năng đọc hiểu insight từ dữ liệu sẽ tăng cao, không nhất thiết cần tới các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp. Loại công cụ mới này sẽ giúp mọi phòng ban kinh doanh dễ dàng truy cập và tự khám phá dữ liệu. Kết quả là, chúng ta sẽ thấy một số lượng lớn insight được khám phá ra trong công ty. Tuy nhiên, trừ khi chúng ta có thể cải thiện việc truyền đạt những insight này, nếu không, không ai sẽ hành động và không có thay đổi nào xảy ra.

Data Visualization expert – Stephen Few cho biết: Đằng sau những con số là một câu chuyện xuyên suốt. Những insight đáng giá sẽ được hé lộ thông qua một data story. Cụm từ Data Story – có thể link tới nhiều thứ – data visualizations, infographics, dashboards, data presentation,… Data storytelling thường được hiểu là minh hoạ dữ liệu một cách hiệu quả, tuy nhiên, nó không chỉ đơn thuần là tạo ra các biểu đồ đẹp, hấp dẫn. Data storytelling là một cách tiếp cận có cấu trúc để truyền đạt data insight, nó bao gồm sự kết hợp của ba yếu tố chính: data, visuals, và narrative.

Khi narrative kết hợp với data, nó sẽ giúp giải thích data đang nói gì, điều gì đã xảy ra và tại sao insight này quan trọng. Một câu chuyện có bối cảnh và các bình luận bổ sung, sẽ giúp cho insight dễ được hiểu hơn. Khi visual kết hợp với data, chúng giúp người xem “giác ngộ” những insight mới, những insight mà không thể nào thấy được nếu không có charts hay graphs. Rất nhiều patterns và trường hợp ngoại lệ thú vị của data sẽ bị ẩn đi trong các hàng, cột của bảng dữ liệu, nếu không có sự trợ giúp của data visualization.

Cuối cùng, khi narrative và visuals kết hợp với nhau, chúng có thể engage hoặc thậm chí entertain người xem. Chúng ta có thể chi hàng tỷ đô la mỗi năm cho các bộ phim để đắm mình vào cuộc sống, thế giới và những cuộc phiêu lưu khác nhau. Khi một câu chuyện với hình ảnh phù hợp, kết hợp với dữ liệu đúng, bạn sẽ có một data story có sức ảnh hưởng lớn, và thuyết phục người xem tạo ra sự thay đổi.

Tại sao data storytelling cần thiết? 

Hàng ngàn năm qua, storytelling luôn là một phần không thể thiếu trong cuộc sống con người. Ngay cả trong thời đại kỹ thuật số, những câu chuyện vẫn tiếp tục hấp dẫn chúng ta, y hệt như hấp dẫn tổ tiên xa xưa của loài người. Những câu chuyện đóng một vai trò quan trọng trong cuộc sống hàng ngày, từ trò giải trí mà chúng ta tiêu thụ, cho đến những trải nghiệm chúng ta chia sẻ với người khác…

Đối với một số người, việc tạo ra một câu chuyện dữ liệu là một nỗ lực không cần thiết, tốn thời gian. Họ cảm thấy insight hoặc fact có thể tự chúng thuyết minh, miễn là họ báo cáo một cách rõ ràng. Họ nghĩ rằng nếu họ tiết lộ những gợi ý từ insight sẽ ảnh hưởng đến các quyết định đúng đắn. Thật không may, quan điểm này dựa trên giả định sai lầm rằng các quyết định kinh doanh chỉ dựa trên logic và lý do.

Trên thực tế, các nhà thần kinh học đã chứng minh rằng con người đưa ra quyết định dựa vào cảm xúc, chứ không chỉ dựa vào logic. Giáo sư USC – Antonio Damasio nhận thấy những bệnh nhân bị tổn thương ở vùng định hướng cảm xúc (thùy trán) thường gặp khó khăn trong việc lựa chọn một trong số các phương án cho trước. Họ tốn rất nhiều thời gian và công sức để tự lựa chọn nơi để ăn, hay để đặt lịch hẹn.

Điều thú vị ở đây là, khả năng ra quyết định của những bệnh nhân này bị suy giảm đáng kể do sự thiếu hụt về mặt phán đoán cảm xúc. Có thể nói, cảm xúc đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc  giúp não bộ điều hướng các phương án và đưa ra quyết định hợp lý.

Khi bạn tổng hợp insight của mình thành một data story, bạn đã tạo ra cầu nối giữa data và phần xúc cảm của não bộ. Khi các nhà thần kinh học quan sát các hiệu ứng chi tiết trong quá trình quét não của một cá nhân, họ nhận thấy chỉ có 2 vùng não liên quan tới quá trình xử lý ngôn ngữ: vùng phía trước của bán cầu não trái, và vùng rìa của bán cầu não trái.

Tuy nhiên, khi một cá nhân tập trung lắng nghe một câu chuyện nào đó, não bộ của họ sẽ kích thích nhiều vùng hơn. Họ lắng nghe những số liệu, và cảm nhận chúng qua các câu chuyện. Sự khác biệt này đem lại cho data storyteller những lợi ích sau.

• Khả năng ghi nhớ: Một nghiên cứu từ Giáo sư Chip Heath (tác giả của Made to Stick) của Stanford cho thấy 63% số người có thể ghi nhớ các câu chuyện, nhưng chỉ 5% số người có thể nhớ được số liệu. Dù chỉ có trung bình 2.5 số liệu được đưa vào sử dụng, và chỉ có 10% người tham gia kết hợp câu chuyện, thì mọi người vẫn chú ý vào những câu chuyện nhiều hơn cả.

• Tính thuyết phục: Trong một nghiên cứu khác, các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm 2 version của một brochure của tổ chức từ thiện Save the Children. Phiên bản brochure dựa trên câu chuyện có thật đã kêu gọi quyên góp được nhiều hơn phiên bản infographic – con số chênh lệch là khoảng $2.38. Những số liệu thống kê về hoàn cảnh của trẻ em Châu Phi đều kém thuyết phục hơn nhiều so với câu chuyện về Rokia, một đứa trẻ 7 tuổi đến từ Mali, Châu Phi.

• Engagement: Các nhà nghiên cứu cũng nhận thấy khi con người bước vào trạng thái tỉnh táo bất thường, họ sẽ bớt hoài nghi hơn. Thay vì để ý tới các chi tiết nhỏ nhặt, họ sẽ muốn xem diễn biến câu chuyện ra sao. Theo quan sát của nhà toán học John Allen Paulos, “Khi lắng nghe các câu chuyện, chúng ta có xu hướng loại bỏ sự hoài nghi để cảm thấy thoải mái, còn khi đánh giá số liệu thì ngược lại – chúng ta thường hay hoài nghi vì không muốn bị thuyết phục

Tầm quan trọng của story cũng có thể thấy qua câu chuyện của Ignaz Semmelweis, một bác sĩ sản khoa vào giữa thế kỷ 19, người đã phát hiện ra việc rửa tay có thể cứu sống vô số người, nhưng lại không thể truyền bá ý tưởng của mình tới cộng đồng y khoa đầy đa nghi. Dữ liệu của anh ta bị bỏ quên, ý tưởng của anh ta bị từ chối, và đồng nghiệp đã khiến anh ta mất đi uy tín của mình.

Tạm kết

Sẽ có rất nhiều insight đắt giá rơi vào tình trạng trên nếu chúng không được lồng ghép khéo léo vào data story. Tìm ra key insight là một việc, và truyền đạt chúng là một việc khác – cả 2 đều cần thiết trong việc tạo ra giá trị từ khối dữ liệu mà doanh nghiệp của bạn đang có. Để tạo ra một data story, trước hết bạn cần phân tích dữ liệu đúng để phát hiện ra những insight đắt giá, khoá học Power BI sẽ đồng hành cùng bạn để giúp bạn hình thành tư duy logic và những kỹ năng cần thiết khi làm việc với số liệu.

> Đọc thêm:

KHÓA HỌC DATA WAREHOUSE : TỔNG HỢP, CHUẨN HÓA VÀ XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP

KHOÁ HỌC PHÂN TÍCH VÀ TRỰC QUAN HOÁ DỮ LIỆU POWER BI TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO

Nguồn Internet