Será que sabemos fazer um bom storytelling?

Está iniciando na área de dados e nem sabe por onde começar? Ou já se acha muito bom no assunto que não precisa relembrar algumas coisas?

“Seus problemas acabar….” srsrs brincadeira.

Nada é tão ruim que não possa piorar — Autor desconhecido.

Nesse último ano muita gente vem me perguntar “O que fazer para iniciar na carreira de dados?” Ou mais especificamente como Analista de Dados, justamente por acharem que seria um início mais fácil. Temos a mania de em alguns casos procurar o caminho que achamos ser mais fácil, porém ao nos depararmos com algumas “barreiras” já procuramos outra rota ao invés de enfrentar aquele desafio.

Em determinado momento queremos algo já pré-definido, um caminho já pronto, sabe?!

A área de dados é “nova” em comparação com as demais áreas da tecnologia, porém é algo que sempre existiu, só que não olhávamos para ela do modo em que estamos olhando agora.

Pode parecer absurdo, mas o sucesso na visualização de dados não começa
com a visualização de dados. Em vez disso, antes de começar a criar uma
apresentação ou comunicação de dados, a atenção e o tempo devem estar
voltados a entender o contexto da necessidade de se comunicar.

Com esse intuito de preparação e aumento de experiência, gostaria de compartilhar com vocês três pontos que descobri recentemente, e que na minha visão deve ser o ponto de partida de qualquer analista de dados.

Opa, mais pera aí… você disse recentemente? Siiiimmm, e olha que incrível, já estou na área de dados a uns 3 anos, e recentemente descobri coisas muito importantes para minha carreira que não dava muita importância, apesar de executá-las, em alguns casos de forma errada, com ou sem nenhuma prática.

Estou falando de três pontos essenciais para qualquer início na criação de projeto de dados na visão do analista.

• O Público
• Ação
• Os Dados

Vou exemplificar os três logo abaixo, mas antes de iniciarmos, quero deixar aqui o link de outra publicação, sobre o assunto em questão que também vai te ajudar muito nesse início.

Dicas importantes para um Analista de Dados, essa publicação é da Numiá Gomes, estatística e Tech Lead de Data Intelligence na A3data, ela fala de vários pontos do livro storytelling, citando também aqueles que considero os pilares iniciais para uma boa contextualização do projeto de dados.

Você precisa conhecer o conteúdo para fazer uma boa apresentação e isso significa prática, prática e mais prática!

Antes de falarmos sobre as habilidades para contextualização inicial do projeto de dados, vou deixar duas dicas #bônus, aprenda MODELAGEM DE DADOS, SQL E foque em uma FERRAMENTA DE VISUALIZAÇÃO (vou falar melhor sobre uma que estou usando recentemente em outro post)

1ª Habilidade: Seja Específico

Quanto mais específico você puder ser a respeito do seu público, será melhor para você em termos de comunicação, pois conhecendo o seu público você terá mais segurança e confiança, consequentemente suas respostas para as diversas indagações, irão ser respondidas com maior firmeza. Evite “públicos vagos” ou até mesmo pessoas “apenas interessadas”, pois elas podem descontextualizar a sua análise, justamente pelo fato de não compreenderem do assunto tratado.

Qual relação você tem com seu público? Essa será a primeira vez que vocês irão se encontrar? O seu público sabe do seu nível de senioridade e de conhecimento do negócio? Essas são perguntas das quais devem ser analisadas anteriormente e que irão auxiliar numa melhor proximidade com o público.

2 Habilidade: Seja Relevante

Essa habilidade deve levar o nosso público a ter um claro entendimento do motivo pelo qual ele deve se importar com o que você está dizendo. Sempre queira que seu público saiba ou faça algo na visualização dos seus dados, não deve existir uma visualização analítica dos dados sem que haja uma reação ou que seja retirado dali uma sabedoria para uma possível tomada de decisão. Sei que para muitos analistas essa deve ser uma habilidade um pouco desconfortável, então para isso você também deve analisar se o seu perfil se enquadra nessa habilidade. Mas calma, não é por não ter essa habilidade desenvolvida que você não seja um bom analista de dados, quem sabe não seja uma analista de engenharia, apenas ficando no background de uma visualização já pronta? Dica: pesquise mais sobre essa nova área. Em alguns casos esse desconforto parte do pressuposto de que nosso público sabe mais que nós… mas será que isso é 100% verdade?

Se é você quem está analisando e comunicando os dados, provavelmente os conhece melhor — é o especialista no assunto.

Trecho do Livro “Storytelling com Dados by Cole Nussbaumer Knaflic [Knaflic, Cole Nussbaumer]”

3 Habilidade: Conheça Seus Dados

Antes de iniciar, saiba de onde vem os seus dados, estude sobre eles, qual área do negócio eles atingem, quais impactos e demais setores ou pessoas eles podem alcançar? São perguntas bem relevantes no momento de iniciar os estudos dos dados. Lembre-se: os dados apenas devem confirmar a história que você vai contar. Se possível, sempre solicite inicialmente uma amostra ou conexão com os dados que você irá analisar, além de alguma documentação que sirva de referência para estudos e consultas posteriores, uma outra dica é conversar com as pessoas que já consomem esse material para troca de experiências e demais conhecimentos.

Ao conhecermos nossos dados devemos sempre contextualizá-los, trazendo informações relevantes e fundamentais para nossa análise, e consequentemente para nossa apresentação e disponibilização. Nesse momento pense no seu público, lembre deles e veja se é relevante as perguntas e ou questionamentos que você está descobrindo ao analisar os dados, eles já conhecem esses dados ou será novidade para eles?

ATENÇÃO: Nesse momento é sempre importante reconhecer riscos atuais ou riscos futuros que podem enfraquecer a tese que será explicada posteriormente, mas nunca deixe de apresentá-los, pois eles também denotam que sua teste pode ter falhas, mas que ao mesmo tempo deve gerar novos questionamentos não vistos anteriormente, mas que você os evidenciou e trouxe-os para devido debate aos tomadores de decisões.

E por fim, faça um breve resumo, numa única frase, sobre os resultados encontrados, lembre-se seja conciso em sua fala ou frase. Ajude seu público a entender melhor todo o contexto analisado, os dados coletados e as regras implantadas.

Dentre as três citadas, considero duas como as mais importantes: Seja Específico e Conheça seus dados.

Se você não sabe pra quem vai falar, como você conseguirá defender suas teses ou insights?

E se você não conhece seus dados, sua origem, o fluxo ou processo que originou aqueles dados, como você saberá montar a sua visualização/documentação?

Como você conseguirá entregar o “a mais”, a cereja do bolo?

Um último ponto que quero deixar também como bônus, é… “trabalhe sua escrita”. Nós analistas temos uma certa facilidade de identificar padrões, entender métricas, cálculos, variáveis, analisar grandes massas de dados, entender os gráficos de certa forma… Porém, nem todos conseguimos externalizar isso em textos, legendas e citações, por isso, devemos lembrar que nosso público não irá compreender logo de cara os insights a serem retirados dos gráficos. Em alguns casos precisamos deixar por escrito essas análises, justamente para que uma maior quantidade de pessoas possam ter o acesso e as visões necessárias daqueles dados.

Imagem do Livro “Storytelling com Dados by Cole Nussbaumer Knaflic [Knaflic, Cole Nussbaumer]”

Imagem do Livro “Storytelling com Dados by Cole Nussbaumer Knaflic [Knaflic, Cole Nussbaumer]”

Frases como:

Houve um aumento de X % em comparação ao ano anterior…, a taxa diminuiu em média yyyy… Lembre-se, você é o analista, é você que detém o conhecimento daqueles dados e daquelas informações.

Em alguns casos o que faz de você um bom analista é o conhecimento sobre determinada área do negócio.

Espero ter ajudado com essas dicas!

Deixe seu comentário, sugestão ou crítica (nada de críticas, kkkk brincando)

E até a próxima! 🤙🤘

Não apenas mostre as ostras, mas as pérolas.

Como resumo pratico e “final”, deixo aqui os principais pontos que todo analista de dados/negócios deve seguir:

— Entenda o contexto

— Escolha uma apresentação visual adequada

— Elimine a saturação(Lixo — O que não é importante)

— Foque a atenção onde você deseja

— Pense como um designer

— Conte uma história

Referências:

• Livro Storytelling com Dados — https://www.amazon.com.br/dp/8550804681/?coliid=I1A1BUKTKS6OX6&colid=QKZGGA01CJL3&psc=1&ref_=lv_ov_lig_dp_it
• “Dicas importantes para um Analista de Dados baseado no livro Storytelling Com Dados”, Numiá Gomes — https://medium.com/a3data/dicas-importantes-para-um-analista-de-dados-baseado-no-livro-storytelling-com-dados-7fb8eec7272
• Livro por que fazemos o que fazemos? — https://www.amazon.com.br/Por-que-Fazemos/dp/8542207416/ref=sr_1_3?crid=QFKA75C697ON&keywords=por+que+fazemos+o+que+fazemos&qid=1672847583&s=books&sprefix=por+que+fa%2Cstripbooks%2C193&sr=1-3