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La narración basada en datos abre la analítica a todos

La narración de datos, debido a que interpreta y explica los datos, extiende la inteligencia de negocios a los usuarios comerciales y no solo a aquellos capacitados en análisis de datos.

La narración basada en datos tiene el potencial de revolucionar la analítica.

Uno de los grandes desafíos de la analítica ha sido hacerla accesible a más que solo los expertos capacitados dentro de una organización, los analistas de datos que entienden cómo interpretar los datos y usarlos para tomar decisiones informadas.

Y así como las visualizaciones ayudaron a que los datos fueran más digeribles hace una década y la inteligencia aumentada está facilitando la navegación de las plataformas de análisis para los usuarios no capacitados, la narración basada en datos puede poner la inteligencia de negocios en manos de una audiencia más amplia.

Pero, a diferencia de las visualizaciones de datos y la IA, tecnologías que solo amplían marginalmente el alcance de la analítica, la narración basada en datos puede tener un impacto más amplio en las empresas.

La narración de datos, simplemente, es una explicación de datos generada automáticamente. Es la historia de los datos bajo análisis, esa interpretación que si se deja en manos de alguien sin experiencia en análisis de datos puede ser peligrosa. Es esa historia puesta en forma narrativa en lugar de un simple análisis de los datos.

"La narración de datos es lo que dices cuando en realidad estás tratando de comprender lo que sucede en los datos y tomar una decisión a partir de ellos", dijo Nate Nichols, científico jefe de Narrative Science, un proveedor de software de narración de datos.

Por ejemplo, continuó Nichols, si alguien llega a casa y ve un vaso de agua derramado en el mostrador de la cocina y la huella húmeda de un gato alejándose del agua, tiene un conjunto de datos.

"Eso es lo que se obtiene de una hoja de cálculo o un tablero", dijo Nichols. "Pero no tomas una decisión basada en eso. Desarrollas una interpretación de lo que sucedió, cuentas una historia: el gato entró, trató de beber, tiró el agua y salió corriendo. Es la historia lo que le ayuda a tomar la decisión de cómo mantener alejado al gato en el futuro".

En un sentido comercial, la narración basada en datos, por ejemplo, puede ser la explicación de las cifras de ventas en un informe o panel.

En lugar de simplemente presentar los números y dejar la interpretación al usuario, las plataformas de narración de datos los desglosan y ponen en una narrativa escrita que las ventas totales en una semana determinada fueron de $ 15 millones, lo que aumentó un 10% durante la semana anterior y un 20% más sobre el promedio semanal. Mientras tanto, las cifras de ventas incluyen 100 acuerdos con un determinado empleado liderando el camino con ocho, y el aumento general puede atribuirse a factores estacionales.

Una historia de datos de Narrative Science sobre las cifras de ventas resalta los números más relevantes en negrita, crea un gráfico de barras simple y coloca un gráfico de bloque debajo de un título en negrita sobre la narrativa. Una hoja de cálculo tradicional dejaría al usuario interpretar la misma información presentada en filas de números.

Una historia de datos de muestra de Narrative Science describe las reservas de ventas de una organización.

Y aunque la narración basada en datos tiene el potencial de abrir el análisis analítico a las masas, no es solo para el beneficio de quienes no están capacitados en el lenguaje de los datos. Incluso aquellos con experiencia en ciencia de datos pueden tener dificultades para encontrar el significado dentro de los datos que pueden llevar a la acción.

"Como analista capacitado, los datos siempre fueron un medio para un fin", dijo Lyndsee Manna, vicepresidente senior de desarrollo comercial de Arria NLG, un proveedor de generación de lenguaje natural. "Pero yo, como humano, tuve que luchar para extraer algo que fuera significativo y pudiera comunicarse con otro humano. El cambio a la narración de datos es que ya no tengo que luchar con los datos. Los datos me van a decir. Es la automatización del conocimiento".

La psicología

Los seres humanos comprenden las historias.

Desde los primeros habitantes de las cavernas que cuentan historias con imágenes hasta la actualidad, la gente ha utilizado las historias para transmitir información y darle contexto. Sin embargo, a la analítica le ha faltado en gran medida ese aspecto narrativo, se ha perdido el poder que puede tener una historia. Incluso las visualizaciones de datos no cuentan historias. Presentan datos en un formato fácilmente comprensible (cuadros, gráficos) y de manera ingeniosa, pero por lo general no dan significado a los datos en un contexto más rico.

Y eso deja a innumerables usuarios comerciales fuera del proceso de análisis.

La narración de datos cambia eso.

"Le da contexto a la información, le da un propósito y la hace más memorable y comprensible", dijo Donald Farmer, director de TreeHive Strategy. "Por esa razón es muy fundamental psicológicamente. La narración de historias es esencial. En cierto sentido, la narración de datos no es nada nuevo porque siempre que intercambiamos datos lo hacemos con historias implícitas. Pero la narración de datos como práctica está surgiendo".

Del mismo modo, Sharon Daniels, directora ejecutiva de Arria NLG, dijo que la narración basada en datos podría revolucionar la analítica debido a la forma en que los humanos reaccionan a las narrativas.

"Si sigue cómo evolucionamos como seres humanos, comenzamos en cuevas con dibujos y nos comunicamos con imágenes, y luego surgió el lenguaje y abrió nuestro mundo, y el mundo de la tecnología está reflejando eso", dijo. "Es muy interesante ver los paralelos de la narración. El componente del lenguaje y la narración es universal".

Mientras tanto, debido a la forma en que las personas usan la narración para dar significado a la información, y debido a la tecnología que ahora están desarrollando los proveedores de narraciones de datos que genera automáticamente una historia para acompañar los datos, cualquier persona en una organización puede usar los datos para informar la toma de decisiones.

Según Dave Menninger, director de investigación de datos y análisis de Ventana Research, solo entre el 20% y el 40% de los empleados de la mayoría de las organizaciones utilizan el análisis en sus trabajos.

"La narración basada en datos puede ampliar el alcance de la analítica. La promesa de la narración es que nos hemos quedado estancados en este nivel (elija un número) de penetración de BI en una organización, y tenemos la oportunidad de lograr cerca de 100% con narración de datos", dijo Menninger.

En un sentido informal, la narración basada en datos ya impregna organizaciones enteras. Cuando un CEO habla de ganancias, por ejemplo, comienza con números concretos y luego contextualiza esos números con una historia. Sin embargo, la nueva tecnología puede ampliar el alcance de la analítica de una manera más estructurada.

"Lo que está sucediendo ahora es que estas tecnologías específicas que se están desarrollando para respaldar la narración de datos están saliendo y llegarán [eventualmente] al 100% de la organización", dijo Farmer. "Por eso es emocionante en el sentido de la tecnología. Finalmente tenemos una tecnología que realmente puede llegar a todos de alguna manera".

La tecnología

Las plataformas de análisis se centran en gran medida en todos los aspectos del proceso de análisis que conducen a la interpretación. Se trata de preparar los datos para el análisis en lugar del análisis en sí.

Proveedores como Alteryx y Teradata se especializan en la gestión de datos, cargan los datos y los estructuran. Otros como Tableau y Qlik son especialistas en la capa de inteligencia empresarial, la presentación de los datos para su análisis. Y otros, incluidos los gigantes del software IBM y Oracle, habilitan cada aspecto del proceso de análisis.

Ahora, ha surgido una serie de proveedores que se especializan en narraciones basadas en datos, que toman esos datos que han pasado por todo el proceso y les dan significado.

Narrative Science, aunque se fundó hace solo 10 años, es uno de los veteranos. Arria NLG, que ofrece un conjunto de herramientas de generación de lenguaje natural además de sus capacidades de narración de datos, es otra que existe desde hace un tiempo, ya que se fundó en 2009. Y ahora, empresas emergentes como Toucan Toco, con sede en París, están emergiendo conforme la narración de datos gana impulso.

Mientras tanto, los proveedores de BI de larga data también están comenzando a ofrecer herramientas de narración de datos. Tableau introdujo Explain Data en 2019 y Yellowfin desarrolló Yellowfin Stories en 2018.

"Todos quieren que todos puedan tomar decisiones basadas en datos y no tener que tener antecedentes analíticos o tener sus propios analistas", dijo Nichols. "Pero para las personas que no son analistas y que solo están tratando de comprender la historia y usarla para guiar su toma de decisiones, esa última milla es el obstáculo".

Según Nichols, las historias de datos de Narrative Science son generalmente breves y van al grano, a menudo solo un párrafo o dos, aunque tienen el potencial de ser más largas.

De manera similar, las historias de Arria NLG pueden tener una duración variable, según los deseos del usuario.

"Ya sea que sepa sobre datos y sobresalga en BI o no, los datos pueden resultar muy abrumadores", dijo Manna. "Lo más importante que [la narración de datos] le brinda a la humanidad es aliviar esa sensación de abrumamiento y darles algo, en lenguaje, que puedan comprender rápidamente. El regalo es comprender algo que hubiera tomado mucho tiempo o nunca comprender".

Sin embargo, una cosa que las historias de datos no son, son notificaciones automáticas.

Las historias de datos son generalmente la fase final del proceso de análisis en lugar de integrarse en todo. Cuando los proveedores de BI ofrecen sus propias herramientas de narración basadas en datos, generalmente brindan la oportunidad de incrustar historias en puntos a lo largo de la canalización de datos, pero eso puede ser complicado, según Farmer. Si las herramientas se introducen demasiado pronto en el proceso, pueden influir en el resultado en lugar de interpretarlo.

"Hay que tener mucho cuidado con la narración de datos", dijo Farmer. "Para mí, la narración de datos debe centrarse en un solo tema".

Además, dijo, es importante comprender que la narración de datos no reemplaza completamente el análisis. Las historias producidas por las plataformas de narración de datos son lineales y el mundo real es mucho más sinuoso.

El futuro

A diferencia de la mayoría de las nuevas tecnologías que comienzan en formas rudimentarias y se desarrollan durante largos períodos de tiempo, las plataformas de narración de datos ya cumplen la promesa de proporcionar narrativas que contextualizan los datos y ayudan al proceso de toma de decisiones.

Sin embargo, tienen el potencial de hacer más.

Las plataformas de narración basadas en datos aún no conocen a sus usuarios. Pueden analizar datos y elaborar una narrativa basada en ellos, pero aún no tienen las capacidades de aprendizaje automático que conducirán a narrativas personalizadas.

"Realmente debería ser una explicación personalizada del análisis e instrucciones personalizadas sobre qué hacer con base en las observaciones", dijo Menninger. "Muchos proveedores están a punto de dar explicaciones, y esas explicaciones pueden ser algo personalizadas para la región o el producto del que es responsable, pero pocos proveedores han llegado al punto en que están ofreciendo instrucciones".

Añadió que con el aprendizaje automático, las herramientas eventualmente reconocerán que una persona puede mirar un determinado informe o panel de control mensual y luego hacer un seguimiento haciendo lo mismo cada vez. Pero las personas con roles similares dentro de la organización pueden hacer algo diferente después de ver el mismo informe o panel, por lo que el software recomendará que quizás la primera persona debería estar haciendo algo diferente después de ver los datos.

Daniels, del mismo modo, dijo que la personalización es una parte importante del futuro de la narración basada en datos.

"Yo diría que la narración de datos definitiva sería un análisis predictivo hiperpersonalizado que me dice no solo lo que sucedió y las tendencias, sino que también me dice qué buscar y qué podría suceder en el futuro", dijo. "Es incorporar más análisis predictivo a la narración de datos, y no estamos lejos de eso".

Más allá de la personalización, las plataformas de narración de datos probablemente evolucionarán para ser más proactivas, según Nichols.

Ahora, las plataformas requieren que los usuarios abran sus informes y paneles y soliciten la narrativa.

"Parte de la narración de datos es comprender cuándo es necesario contar una historia", dijo Nichols. "Y cuando pienso en una visión perfecta para la narración de datos, el sistema es proactivo. Te dice cuándo hay una historia que necesitas escuchar".

Y lo mismo ocurre a la inversa, agregó, cuando no hay nada nuevo de importancia y no hay razón para generar una nueva historia.

Sin embargo, no importa lo que depare el futuro, las herramientas de narración basadas en datos siempre se centrarán en extender el alcance de la analítica a una audiencia más amplia y, por primera vez, potencialmente a todos.

"Creo que va a cambiar el mundo por completo", dijo Manna.

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