Di dunia yang berbasis data saat ini, kemampuan untuk menjelaskan informasi rumit secara akurat menjadi lebih penting dari sebelumnya, dan di situlah penyampaian data berperan penting.
Nah, apa itu data storytelling?
Membuat data lebih mudah dipahami, mudah diakses, dan dapat ditindaklanjuti memerlukan seni dan ilmu dalam mengubah data mentah menjadi narasi menawan yang mencakup grafik, bagan, gambar, dan konteks.
Dan, jika Anda bekerja di industri teknologi, Anda mungkin terbiasa memilah-milah banyak data setiap hari.
Meskipun memiliki banyak potensi wawasan, data mentah sering kali kurang memiliki kejelasan yang diperlukan untuk memandu pengambilan keputusan. Kesenjangan inilah yang diisi oleh data storytelling.
Dibutuhkan inti informasi dan mengubahnya menjadi sebuah narasi yang menghibur serta memberi informasi dan membujuk. Hasil proyek yang lebih baik, kerja tim yang lebih efisien, dan hubungan yang lebih kuat dengan tujuan perusahaan merupakan keuntungan bagi para ahli teknis.
Tapi masih ada lagi. Pengisahan data melibatkan lebih dari sekadar membuat data Anda “tampak cantik”.
Untuk menulis cerita yang terhubung dengan audiens tertentu, Anda harus menggunakan alat, metodologi statistik, dan perangkat bercerita yang sesuai.
Kisah data yang dibangun dengan terampil dapat membuat perbedaan antara presentasi yang tidak berdampak dan presentasi yang mudah diingat, baik Anda melakukan presentasi kepada pemangku kepentingan, anggota tim, atau pakar industri.
Oleh karena itu, kami akan memeriksa pengisahan data dalam bagian ini, termasuk elemen fundamentalnya, metode, alat, dan faktor lainnya.
Memahami penceritaan Data
Pengisahan cerita data adalah sintesis analisis data yang memikat, Mesin belajar, dan kecerdasan buatan, semuanya dikemas dalam seni bercerita.
Dalam lingkungan teknis, tujuannya adalah untuk menciptakan narasi kohesif yang mengintegrasikan wawasan berbasis data dengan kekuatan kognisi manusia.
Ini lebih dari sekedar menampilkan gambar atau grafik. Ambil contoh pembuatan a model pembelajaran mesin yang memperkirakan tren pasar. Meskipun merupakan fondasinya, data mentah dan algoritme seringkali terlalu sulit atau abstrak untuk dipahami oleh kebanyakan orang—bahkan mereka yang berkecimpung di bidang teknis.
Data mentah yang tidak difilter seperti binatang buas yang dibiarkan sendiri; Meskipun berpotensi memberikan wawasan yang luar biasa, hal ini juga dapat mengintimidasi dan membingungkan. Informasi tidak benar-benar berharga jika tidak memiliki konteks dan kompleksitas.
Di situlah peran mendongeng. Anda dapat membuat data Anda lebih relevan dan berguna dengan membuat narasi seputar data tersebut selain membuatnya lebih mudah untuk dipahami.
Bercerita mengubah data yang steril menjadi wawasan yang menarik dengan menambahkan “mengapa” dan “jadi apa” pada “apa”. Misalnya, Anda dapat membuat cerita tentang bagaimana akurasi 97% algoritme AI Anda dapat menghemat jutaan biaya operasional bisnis alih-alih hanya melaporkan fakta tersebut.
Hal ini akan membuat poin data menjadi jauh lebih signifikan. Oleh karena itu, mengapa hal ini sangat penting dalam konteks teknis dan ilmiah? Taruhannya sering kali besar dan datanya rumit di sektor-sektor ini.
Tidak masalah jika Anda bekerja di bidang penelitian dan pengembangan, keamanan siber, atau ilmu data; kemampuan mengkomunikasikan data yang kompleks dengan cara yang dapat dipahami dapat membuat atau menghancurkan sebuah proyek.
Hal ini bahkan bisa berakhir dengan penemuan-penemuan inovatif, keputusan-keputusan yang lebih masuk akal, dan solusi-solusi yang lebih efisien.
Elemen Kunci Pengisahan Data
Konteks
Konteks adalah hal terpenting ketika menggunakan data untuk menceritakan sebuah cerita. Pertimbangkan untuk diperlihatkan grafik yang menunjukkan peningkatan pesat dalam keterlibatan pengguna. Apa yang menyebabkan pertumbuhan ini pasti akan menjadi pertanyaan pertama Anda.
Data tidak lebih dari kumpulan angka-angka yang tidak berarti tanpa konteks. Menyiapkan panggung dan memberikan latar belakang pengetahuan yang dibutuhkan audiens untuk memahami relevansi fakta merupakan contoh dalam memberikan konteks.
Hal ini dapat mencakup penjelasan jangka waktu, keadaan saat data dikumpulkan, atau masalah yang ingin Anda selesaikan.
Untuk audiens dengan latar belakang teknis, konteks juga dapat merujuk pada algoritma atau teknik pengumpulan data.
Dengan mengatur tahapan dengan cara ini, Anda memberikan lebih dari sekadar statistik; Anda juga memberikan narasi yang memberikan arti penting pada data.
Visualisasi Data
Visualisasi data meningkatkan narasi dan menyederhanakan fakta sulit dalam cerita data Anda dengan bertindak sebagai karakter pendukung.
Jujur saja: bahkan untuk kalangan teknis, spreadsheet dengan banyak data bisa jadi menakutkan.
Namun, grafik atau bagan yang dibuat dengan baik dapat dengan cepat menyoroti pola, outlier, dan bidang minat.
Anda dapat membuat komponen visual yang menarik dengan bantuan program seperti Tablo or Power BI.
Elemen-elemen ini akan memikat audiens Anda serta berfungsi untuk menunjukkan ide-ide Anda. Visual adalah alat narasi kuat yang dapat menghidupkan data Anda; mereka bukan sekadar pilihan estetika.
Cerita
Narasi itulah yang menghubungkan segalanya. Alur cerita adalah apa yang mengarahkan audiens Anda dari masalah ke resolusi atau pertanyaan ke tanggapan.
Alih-alih hanya memberikan informasi kepada audiens, narasi yang menarik akan menciptakan kisah yang mengesankan seputar informasi tersebut.
Bagi audiens teknis, yang sering kewalahan dengan data dan mencari wawasan yang menonjol, hal ini sangat penting.
Cerita Anda harus memiliki awal, tengah, dan akhir yang berbeda. Mulailah dengan mengungkapkan pertanyaan atau menyoroti suatu masalah, jelaskan kepada audiens bagaimana data dapat digunakan untuk mengatasi masalah ini dan akhiri dengan kesimpulan.
Ceritanya harus fokus pada transformasi informasi menjadi pengetahuan dan bersifat rasional, kohesif, dan yang paling penting, logis.
Alat untuk Menceritakan Data
Alat Visualisasi Data
Alat seperti Tableau dan Power BI adalah opsi yang tepat dalam hal pengisahan cerita data. Bagan, grafik, dan dasbor dapat dibuat menggunakan berbagai alat yang tersedia di platform ini, yang semuanya menarik secara estetika dan mendidik.
Misalnya, Tableau terkenal karena desainnya yang ramah pengguna dan alat analisisnya yang canggih. Sebaliknya, Power BI dipuji karena interaksinya yang lancar dengan produk dan layanan Microsoft Office lainnya.
Alat-alat ini memainkan peran penting dalam membantu Anda mengomunikasikan titik data yang rumit dengan cara yang mudah dipahami. Mereka tidak hanya untuk membuat data Anda tampak menarik.
Jika Anda khawatir tentang SEO, Anda harus mempertimbangkan untuk memberikan judul dan deskripsi yang kaya kata kunci pada visualisasi Anda agar lebih mudah ditemukan di hasil pencarian.
Bahasa Skrip dan Pemrograman
Bahasa untuk scripting dan pemrograman, seperti Ular sanca, R, dan SQL, sangat penting untuk memanipulasi dan menganalisis data.
Python memiliki beberapa fungsi untuk pembersihan dan visualisasi data, termasuk paket seperti Panda dan Matplotlib.
R adalah program efektif lainnya, yang sangat disukai oleh ahli statistik dan penambang data karena fitur grafisnya yang canggih.
YAnda dapat secara efektif menanyakan database besar menggunakan SQL, bahasa standar industri untuk administrasi database.
Landasan pengisahan data Anda terdiri dari bahasa-bahasa berikut, yang memungkinkan Anda menyaring tumpukan data untuk mengungkap inti emas yang akan berfungsi sebagai inti plot.
Anda dapat berbicara tentang paket atau pustaka tertentu dalam bahasa ini untuk optimasi SEO karena audiens teknis sering mencarinya.
Perangkat Lunak Papan Cerita
Meskipun terkadang diabaikan, storyboard adalah komponen penting dalam penceritaan data yang dapat membantu Anda menyusun narasi dengan sukses.
Papan cerita Anda dapat membantu Anda membuat sketsa perkembangan cerita data Anda menggunakan program seperti Plotly atau slide PowerPoint biasa.
Alat-alat ini memungkinkan Anda mengatur cara menyajikan fakta, komponen grafis apa yang digunakan, dan cara merangkum cerita Anda dengan cara yang menarik.
Proses pembuatan storyboard dapat disamakan dengan menulis skenario untuk cerita data Anda karena proses ini menetapkan adegan, mengontrol tindakan, dan memastikan bahwa cerita Anda memiliki awal, tengah, dan akhir yang masuk akal.
Kesimpulan
Ketika kita sampai pada kesimpulan, sangat jelas bahwa data storytelling lebih dari sekedar istilah trendi; ini adalah keahlian penting yang dapat menentukan keberhasilan atau kehancuran karier Anda dalam profesi teknologi.
Kami telah memeriksa berbagai aspeknya, membahas penggunaannya dalam pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan analisis data.
Kami juga telah membahas tentang kekuatan narasi untuk mengubah data yang tidak terstruktur dan rumit menjadi wawasan yang dapat dipahami oleh audiens Anda, baik mereka pemangku kepentingan, anggota tim, atau pemimpin bisnis.
Inisiatif Anda dapat sangat dipengaruhi oleh kemampuan Anda menceritakan kisah menarik menggunakan data Anda, yang dapat mendorong peningkatan pengambilan keputusan dan merangsang kreativitas.
Oleh karena itu, manfaatkanlah informasi ini dan jangan hanya mengkonsumsinya secara pasif. Integrasikan konsep dan metode yang telah Anda pelajari di sini ke dalam pekerjaan Anda sendiri.
Kisah data yang menarik memiliki kemampuan untuk mengubah persepsi dan memotivasi tindakan, jadi ingatlah hal itu saat Anda berbagi wawasan dengan tim Anda, mengusulkan proyek, atau memberikan presentasi tentang temuan penelitian baru.
Jadi teruskan dan tingkatkan jalur karier Anda dengan memanfaatkan kekuatan pengisahan data.
Tinggalkan Balasan