Data Storytelling là gì? Phương thức chủ yếu của kể chuyện bằng dữ liệu

Last updated on 20 October, 2024

Data Storytelling là gì?

Data storytelling là kỹ thuật kết hợp giữa dữ liệu, phân tích và kể chuyện nhằm truyền tải thông tin một cách rõ ràng, dễ hiểu và thuyết phục. Thay vì chỉ cung cấp số liệu thô hoặc báo cáo khô khan, data storytelling biến dữ liệu thành câu chuyện hấp dẫn, giúp người nghe hiểu được ý nghĩa của dữ liệu và ra quyết định dựa trên thông tin đó.

Ba yếu tố chính của data storytelling bao gồm:

• Dữ liệu (Data): Nguồn thông tin từ các số liệu, biểu đồ, và phân tích, cho thấy những xu hướng, kết quả, hoặc các điểm nổi bật cần được chia sẻ.
• Tường thuật (Narrative): Khung câu chuyện được xây dựng để giải thích hoặc minh họa cho dữ liệu, giúp đưa thông điệp đi xa hơn bằng cách kết nối cảm xúc với người nghe.
• Trực quan hóa (Visualization): Sử dụng biểu đồ, hình ảnh và các công cụ trực quan để làm rõ dữ liệu, giúp người nghe dễ dàng hình dung và hiểu rõ thông tin.

Ví dụ: Khi trình bày một chiến dịch marketing thành công, thay vì chỉ đưa ra số liệu khô khan như tăng trưởng doanh thu 20%, người kể chuyện có thể sử dụng biểu đồ minh họa kèm theo một câu chuyện về cách chiến lược cụ thể đã giúp công ty tiếp cận khách hàng mục tiêu mới.

Kể chuyện bằng dữ liệu giúp

• Giúp mọi người dễ tiếp thu dữ liệu phức tạp.
• Tăng cường sự thuyết phục trong việc ra quyết định.
• Kết nối cảm xúc với thông tin, tạo ấn tượng lâu dài.

Kỹ năng này ngày càng quan trọng trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, marketing, phân tích dữ liệu, và truyền thông.

Lợi ích của Data Storyteling

Lợi ích của Data Storytelling rất đa dạng, giúp tăng hiệu quả truyền đạt thông tin và ra quyết định. Dưới đây là một số lợi ích nổi bật:

• Giúp dễ hiểu dữ liệu phức tạp: Thay vì chỉ cung cấp các bảng số liệu khô khan, data storytelling biến dữ liệu thành câu chuyện có ngữ cảnh, giúp người xem dễ dàng hiểu rõ thông điệp và thông tin từ dữ liệu.
• Tăng cường khả năng ra quyết định: Một câu chuyện dựa trên dữ liệu không chỉ trình bày thông tin mà còn giúp những người ra quyết định dễ dàng nắm bắt tình hình và đưa ra các quyết định sáng suốt hơn.
• Tạo sự thuyết phục mạnh mẽ: Khi dữ liệu được kết hợp với một câu chuyện hợp lý, nó không chỉ cung cấp sự thật mà còn có khả năng thuyết phục cao hơn, giúp tăng sự tin tưởng và sự cam kết từ phía người nghe.
• Kết nối cảm xúc với người nghe: Câu chuyện có thể tạo ra sự đồng cảm hoặc cảm xúc tích cực, giúp khán giả không chỉ hiểu mà còn cảm thấy gắn kết với thông điệp, từ đó tạo ra ảnh hưởng lâu dài.
• Trình bày dữ liệu trực quan: Việc sử dụng biểu đồ, hình ảnh và đồ họa trực quan không chỉ giúp làm rõ các yếu tố quan trọng mà còn làm cho thông tin dễ tiếp cận hơn. Điều này đặc biệt quan trọng khi cần trình bày dữ liệu phức tạp hoặc lớn.
• Tăng khả năng nhớ lâu: Một câu chuyện có cấu trúc giúp mọi người ghi nhớ thông tin tốt hơn so với việc chỉ xem các con số hoặc phân tích không có ngữ cảnh.
• Thích hợp cho nhiều đối tượng: Data storytelling có thể điều chỉnh để phù hợp với nhiều đối tượng khác nhau, từ những người không am hiểu về dữ liệu đến các chuyên gia phân tích, giúp thông tin được truyền tải một cách toàn diện và hiệu quả.
• Nâng cao hiệu quả truyền thông: Trong marketing và truyền thông, data storytelling giúp truyền tải thông điệp một cách mạnh mẽ, giúp thương hiệu tạo dựng uy tín và tăng khả năng tương tác với khách hàng.

Nhờ những lợi ích này, data storytelling đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong quản lý kinh doanh, marketing, giáo dục, và nhiều lĩnh vực khác.

Những phương thức chủ yếu của Data Storyteling

Các phương thức chủ yếu của data storytelling (Kể chuyện bằng dữ liệu) bao gồm nhiều công cụ trực quan và tường thuật giúp truyền tải thông tin một cách rõ ràng và hiệu quả. Dưới đây là các phương thức phổ biến:

• Biểu đồ (Charts): Biểu đồ là công cụ cơ bản giúp trực quan hóa dữ liệu. Các loại biểu đồ phổ biến như biểu đồ đường, biểu đồ cột, biểu đồ tròn giúp hiển thị xu hướng, so sánh hoặc tỷ lệ một cách rõ ràng và nhanh chóng. Mỗi loại biểu đồ đều có mục đích riêng, ví dụ như biểu đồ cột giúp so sánh số liệu giữa các danh mục, trong khi biểu đồ đường thể hiện xu hướng theo thời gian.
• Đồ thị (Graphs): Đồ thị giúp mô tả các mối quan hệ giữa các tập dữ liệu. Ví dụ, đồ thị phân tán (scatter plot) có thể thể hiện mối tương quan giữa hai biến, giúp người xem dễ dàng nhận diện các xu hướng hoặc cụm dữ liệu. Đồ thị mạng (network graph) có thể mô tả các mối quan hệ phức tạp giữa nhiều thực thể, thường dùng trong nghiên cứu mạng xã hội hoặc phân tích hệ sinh thái.
• Bảng điều khiển (Dashboards): Dashboard cung cấp một cái nhìn tổng quan về dữ liệu thông qua một loạt các biểu đồ, đồ thị, và chỉ số trên cùng một giao diện. Đây là phương thức mạnh mẽ giúp người dùng theo dõi nhiều chỉ số cùng lúc và phản hồi nhanh với các thay đổi. Dashboard thường được sử dụng trong quản lý doanh nghiệp, tiếp thị, tài chính và các lĩnh vực khác, giúp nhà quản lý giám sát hiệu quả công việc theo thời gian thực. Ví dụ của dashboard là KPI Dashboard, MES Dashboard
• Bản đồ (Maps): Khi dữ liệu có yếu tố địa lý, bản đồ là công cụ hiệu quả nhất để truyền tải thông tin. Bản đồ nhiệt (heatmap), bản đồ địa lý, hoặc bản đồ điểm (dot map) giúp hiển thị thông tin về mật độ, tần suất hoặc phân bố địa lý của các dữ liệu. Ví dụ, một bản đồ nhiệt có thể cho thấy sự phân bố dân số hoặc lượng mua sắm theo khu vực, giúp phát hiện các khu vực trọng điểm.
• Infographic: Infographic kết hợp văn bản, hình ảnh, và dữ liệu để tạo ra một câu chuyện trực quan dễ hiểu. Thay vì chỉ có dữ liệu và biểu đồ, infographic còn sử dụng màu sắc, biểu tượng, và hình ảnh minh họa để làm nổi bật thông tin quan trọng. Phương thức này đặc biệt hiệu quả trong truyền thông tiếp thị, giáo dục và truyền tải thông tin nhanh chóng cho đối tượng rộng lớn.
• Slide thuyết trình (Presentation Slides): Khi cần trình bày dữ liệu trước đám đông, slide là một công cụ quen thuộc. Một bài thuyết trình mạnh mẽ sử dụng sự kết hợp giữa dữ liệu, hình ảnh và câu chuyện để dẫn dắt người nghe qua từng phần thông tin. Slide có thể giúp phân mảnh dữ liệu lớn thành những phần nhỏ, dễ hiểu hơn và hỗ trợ người thuyết trình kể câu chuyện một cách mạch lạc.
• Bài viết (Narrative Text): Mặc dù không trực quan như biểu đồ hay đồ thị, văn bản tường thuật là phần quan trọng của data storytelling. Nó giúp cung cấp ngữ cảnh, giải thích chi tiết về ý nghĩa của các dữ liệu, và dẫn dắt người đọc thông qua câu chuyện một cách có tổ chức. Văn bản có thể làm rõ những điểm nổi bật mà biểu đồ hoặc đồ thị không thể truyền tải hết.
• Video và Animation: Video và đồ họa động cung cấp một trải nghiệm tương tác và sinh động hơn cho người xem. Những chuyển động của đồ thị và biểu đồ có thể giúp người xem thấy được xu hướng hoặc sự thay đổi theo thời gian một cách rõ ràng hơn. Video kết hợp với âm thanh, lời thoại và hình ảnh động giúp tăng cường khả năng tiếp thu và ghi nhớ thông tin.
• Biểu đồ tương tác (Interactive Charts): Các biểu đồ và dashboard tương tác cho phép người dùng khám phá dữ liệu theo nhiều cách khác nhau, thay đổi các yếu tố hoặc tự tùy chỉnh dữ liệu để tìm ra câu chuyện phù hợp với nhu cầu. Đây là một phương thức mạnh mẽ khi dữ liệu quá lớn và phức tạp, giúp người dùng tự mình khai thác và tìm ra câu chuyện từ dữ liệu.
• Storyboards: Storyboards là công cụ phác thảo câu chuyện bằng cách trình bày từng bước các khung dữ liệu. Điều này giúp tổ chức thông tin một cách mạch lạc, tương tự như cách tạo ra một bộ phim hoặc một quyển truyện, cho phép người xem theo dõi quá trình phát triển của dữ liệu qua thời gian hoặc qua các giai đoạn khác nhau.

Mỗi phương thức kể chuyện bằng dữ liệu có vai trò riêng, tùy thuộc vào mục đích và đối tượng, giúp truyền tải thông điệp một cách hiệu quả nhất.

Lưu ý khi sử dụng Data Storytelling

Khi sử dụng data storytelling (Kể chuyện bằng dữ liệu), có một số lưu ý quan trọng cần xem xét để đảm bảo câu chuyện từ dữ liệu được truyền tải chính xác, rõ ràng và hiệu quả:

• Hiểu rõ đối tượng mục tiêu: Trước khi bắt đầu, bạn cần biết đối tượng nghe hoặc xem câu chuyện của mình là ai, họ có trình độ hiểu biết như thế nào về dữ liệu, và họ quan tâm đến điều gì. Điều này giúp bạn điều chỉnh câu chuyện sao cho phù hợp và dễ hiểu, tránh quá tải thông tin hoặc sử dụng thuật ngữ chuyên ngành gây khó khăn cho người nghe.
• Chọn dữ liệu có giá trị và liên quan: Không phải tất cả dữ liệu đều quan trọng. Hãy chọn những số liệu cốt lõi, có giá trị cao, và có liên quan trực tiếp đến câu chuyện bạn muốn kể. Tránh việc trình bày quá nhiều thông tin không cần thiết, gây nhiễu và làm mất đi thông điệp chính.
• Tránh bóp méo dữ liệu: Cần đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng một cách trung thực, không bị bóp méo để tạo ấn tượng hoặc dẫn dắt sai lệch. Đưa ra các nguồn thông tin rõ ràng và đảm bảo rằng các phương thức trực quan hóa không làm biến dạng hay gây hiểu lầm về ý nghĩa của dữ liệu.
• Xây dựng cấu trúc câu chuyện rõ ràng: Data storytelling cũng cần có một cấu trúc câu chuyện mạch lạc với ba phần chính: bắt đầu, diễn biến, và kết thúc. Bạn cần dẫn dắt người xem từ bước làm quen với dữ liệu đến những phát hiện quan trọng và cuối cùng là kết luận hoặc hành động cần thực hiện.
• Sử dụng trực quan hóa phù hợp: Không phải tất cả dữ liệu đều phù hợp với một loại biểu đồ hoặc đồ thị nhất định. Chọn loại biểu đồ, đồ thị, hoặc bảng điều khiển phù hợp nhất với dữ liệu để giúp truyền tải thông tin một cách dễ hiểu nhất. Ví dụ, sử dụng biểu đồ tròn cho tỷ lệ phần trăm hoặc biểu đồ đường cho xu hướng theo thời gian.
• Giữ câu chuyện đơn giản và tập trung: Dữ liệu có thể rất phong phú, nhưng câu chuyện cần giữ sự tập trung vào thông điệp chính. Tránh làm câu chuyện quá phức tạp, dễ làm khán giả mất phương hướng. Hãy nhấn mạnh vào các điểm chính mà bạn muốn truyền đạt.
• Kết hợp giữa dữ liệu và cảm xúc: Mặc dù dữ liệu mang tính khách quan, việc lồng ghép câu chuyện cảm xúc có thể giúp kết nối với khán giả tốt hơn. Hãy giải thích tại sao các số liệu lại quan trọng và tác động của chúng đến con người, tổ chức, hoặc xã hội.
• Sử dụng màu sắc hợp lý: Màu sắc có thể làm nổi bật thông tin quan trọng, nhưng cũng có thể gây rối mắt nếu sử dụng không đúng cách. Sử dụng màu sắc có ý nghĩa (ví dụ: xanh cho tăng trưởng, đỏ cho giảm sút) và tránh lạm dụng quá nhiều màu sắc khiến người xem bị phân tâm.
• Kiểm tra tính nhất quán và chính xác: Trước khi trình bày câu chuyện, cần kiểm tra kỹ xem dữ liệu đã chính xác chưa, và câu chuyện có liên kết logic với dữ liệu không. Sai sót hoặc thiếu tính nhất quán có thể làm giảm uy tín của người kể và làm mất lòng tin của khán giả.
• Kể chuyện ngắn gọn nhưng đầy đủ: Data storytelling cần cô đọng nhưng vẫn đảm bảo cung cấp đủ ngữ cảnh để khán giả hiểu rõ vấn đề. Tránh việc làm dài dòng hoặc lược bỏ quá nhiều khiến câu chuyện trở nên mơ hồ.
• Kết thúc bằng hành động cụ thể: Một câu chuyện dữ liệu tốt thường dẫn dắt đến hành động hoặc quyết định cụ thể. Sau khi trình bày dữ liệu và các kết luận, hãy chỉ ra bước tiếp theo mà người nghe nên thực hiện, giúp câu chuyện có giá trị thực tiễn.
• Tương tác và linh hoạt: Trong nhiều trường hợp, khán giả có thể có những câu hỏi hoặc cần xem thêm các khía cạnh khác của dữ liệu. Nếu có thể, hãy cung cấp các công cụ tương tác để người dùng tự khám phá thêm, hoặc chuẩn bị sẵn các giải pháp cho tình huống đó.

Những lưu ý này giúp đảm bảo rằng data storytelling không chỉ truyền tải dữ liệu một cách hiệu quả mà còn tạo ra giá trị thực sự cho người xem, giúp họ hiểu rõ hơn và ra quyết định đúng đắn.

So sánh Data Storytelling và Trực quan hóa dữ liệu

Data Storytelling và trực quan hóa dữ liệu (data visualization) tuy có mối quan hệ mật thiết nhưng lại có sự khác biệt rõ ràng về mục đích và cách tiếp cận:

• Mục tiêu:

• • Data storytelling: Mục tiêu chính của data storytelling là kể một câu chuyện có cấu trúc và có ý nghĩa từ dữ liệu. Nó không chỉ dừng lại ở việc trình bày dữ liệu, mà còn kết hợp giữa dữ liệu và yếu tố tường thuật, cảm xúc, ngữ cảnh để truyền đạt thông tin một cách thuyết phục. Data storytelling dẫn dắt người nghe từ dữ liệu thô đến kết luận và thường đi kèm với lời kêu gọi hành động.
  • Trực quan hóa dữ liệu: Mục tiêu của trực quan hóa dữ liệu là hiển thị dữ liệu một cách trực quan để người xem có thể dễ dàng hiểu và phân tích thông tin. Trực quan hóa dữ liệu thường tập trung vào việc làm cho dữ liệu dễ đọc và dễ hiểu thông qua các biểu đồ, đồ thị, bảng, nhưng không nhất thiết phải có yếu tố kể chuyện.

• Cách tiếp cận:

• • Data storytelling: Đây là một quá trình dẫn dắt người xem qua các bước của câu chuyện dữ liệu, từ giới thiệu bối cảnh, phân tích đến đưa ra kết luận. Nó sử dụng dữ liệu để minh họa câu chuyện nhưng luôn có một mục đích hoặc thông điệp cụ thể. Data storytelling thường đi kèm với lời tường thuật và có thể kết hợp với các yếu tố hình ảnh, biểu đồ và văn bản để tạo nên sự kết nối cảm xúc với người xem.
  • Trực quan hóa dữ liệu: Trực quan hóa dữ liệu là công cụ để trình bày dữ liệu thô. Nó không bao gồm yếu tố kể chuyện, và thường chỉ hiển thị thông tin để người xem tự rút ra kết luận. Việc chọn biểu đồ, đồ thị, hoặc màu sắc chủ yếu là để giúp người xem hiểu rõ cấu trúc và nội dung của dữ liệu, mà không bắt buộc phải kể một câu chuyện rõ ràng.

• Ngữ cảnh và tường thuật:

• • Data storytelling: Một câu chuyện dữ liệu luôn đi kèm với ngữ cảnh. Người kể chuyện sẽ giải thích ý nghĩa của dữ liệu, tại sao nó quan trọng và những gì mà người nghe nên rút ra từ đó. Data storytelling đưa ra hướng dẫn rõ ràng về cách hiểu và diễn giải dữ liệu.
  • Trực quan hóa dữ liệu: Ngữ cảnh trong trực quan hóa dữ liệu có thể không rõ ràng hoặc chỉ được thể hiện một cách hạn chế. Người xem phải tự diễn giải dữ liệu và tìm ra câu chuyện từ đó. Việc cung cấp các biểu đồ hoặc đồ thị trực quan không đảm bảo rằng mọi người sẽ hiểu theo cùng một cách.

• Cảm xúc và ảnh hưởng:

• • Data storytelling: Mục tiêu chính là kết nối cảm xúc và tạo ra sự ảnh hưởng. Người kể sử dụng dữ liệu để khơi gợi phản ứng cảm xúc, thuyết phục hoặc kêu gọi hành động. Câu chuyện dữ liệu thường mang tính thuyết phục và gắn với việc giải quyết vấn đề hoặc đưa ra các giải pháp cụ thể.
  • Trực quan hóa dữ liệu: Ít liên quan đến cảm xúc. Nó tập trung vào việc cung cấp thông tin một cách khách quan và để người xem tự tìm ra thông điệp từ các dữ liệu trực quan.

• Cấu trúc:

• • Data storytelling: Luôn có một cấu trúc câu chuyện rõ ràng, bao gồm bắt đầu (đặt vấn đề), phần giữa (phân tích dữ liệu), và kết thúc (rút ra kết luận hoặc hành động cụ thể). Điều này giúp người nghe hoặc xem theo dõi dòng chảy thông tin một cách dễ dàng và có hướng dẫn cụ thể để hiểu rõ vấn đề.
  • Trực quan hóa dữ liệu: Thường không có cấu trúc câu chuyện cố định. Mục tiêu chính là giúp người xem nhìn thấy các mối quan hệ và xu hướng trong dữ liệu mà không cần hướng dẫn cụ thể về cách diễn giải.

Tóm lại:

• Data storytelling là sự kết hợp giữa dữ liệu và tường thuật, dẫn dắt người xem qua một câu chuyện có ngữ cảnh và cảm xúc, kết thúc bằng một thông điệp hoặc hành động cụ thể.
• Trực quan hóa dữ liệu là công cụ hỗ trợ việc trình bày và hiểu dữ liệu, giúp làm rõ các mối quan hệ hoặc xu hướng nhưng không nhất thiết phải có yếu tố kể chuyện hay ngữ cảnh sâu sắc.