Kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu
Sau khi đọc cuốn sách Nghệ thuật kể chuyện bằng dữ liệu, tôi nhận thấy rằng kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu (bao gồm trực quan hóa dữ liệu & thuyết trình dữ liệu) là một kỹ năng vô cùng quan trọng trong một thế giới mà dữ liệu đang dần len lỏi vào từng hoạt động nhỏ nhất của con người.
Dữ liệu có thể được coi là một nguồn nguyên liệu đầu vào của doanh nghiệp. Nó sẽ cung cấp cho doanh nghiệp thông tin về những khía cạnh xung quanh hoạt động kinh doanh của mình. Từ đó, giúp cho doanh nghiệp đưa ra những quyết định đúng đắn hơn để nâng cao hiệu quả hoạt động cũng như là nâng cao được chất lượng sản phẩm cung cấp đến người tiêu dùng.
Mặc dù vậy, việc khai phá và diễn giải những con số thành những câu chuyện cụ thể để cung cấp insight hành động là một vấn đề không hề dễ dàng. Do đó, bài viết này sẽ tổng hợp những thông tin cốt lõi để chúng ta có thể nâng cao được một trong những kỹ năng quan trọng của thời đại số hiện nay.
Các nội dung sẽ được đề cập trong bài viết bao gồm:
1, Kể chuyện bằng dữ liệu (data story-telling) là gì?
2, Tại sao "kể chuyện bằng dữ liệu" lại là một kỹ năng quan trọng?
3, Các kỹ thuật để trở thành một người kể chuyện bằng dữ liệu chuyên nghiệp
└─ 3.3, Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu
1, Kể chuyện bằng dữ liệu (data story-telling) là gì?
Trong bối cảnh thế giới hiện đại, dữ liệu ngày càng được coi là một tài sản giá trị của doanh nghiệp.
Lượng dữ liệu dồi dào cùng những phân tích sâu sắc sẽ cung cấp cho doanh nghiệp bức tranh tổng thể về hiệu quả hoạt động kinh doanh. Từ đó, các nhà lãnh đạo sẽ khoanh vùng được những vấn đề mà doanh nghiệp đang gặp phải và đồng thời lên kế hoạch để nắm bắt những cơ hội kinh doanh tiềm năng.
Ngang tầm với sự quan trọng của dầu mỏ trong cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ hai, dữ liệu được coi là "nguồn dầu mới" trong cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư!
Vậy cụ thể dữ liệu là gì mà nó lại quan trọng đối với các doanh nghiệp trong thời đại mới như vậy?
Hiểu một cách đơn giản, dữ liệu là các sự kiện và thống kê được thu thập trong quá trình hoạt động của một doanh nghiệp. Nó có thể được biểu diễn bằng bất cứ định dạng (format) nào như những con số, bảng biểu, hình ảnh, video, bản ghi âm, dữ liệu cảm biến,...
Vào năm 2010, cứ mỗi 2 ngày thế giới lại tạo ra được lượng dữ liệu tương đương với lượng dữ liệu được tạo ra từ khi máy tính xuất hiện cho đến năm 2003. Ngày nay, lượng dữ liệu tạo ra mỗi ngày còn nhiều hơn thế!
Đằng sau mỗi tập dữ liệu là một câu chuyện ẩn mình trong đó. Và việc khai thác câu chuyện bị vùi lấp trong hàng tấn thông tin gây nhiễu là một điều không hề dễ dàng.
Vì thế, các doanh nghiệp hiện đại luôn khao khát nhân viên của mình có thể:
Thu thập & sàng lọc được những dữ liệu thô.
Trình bày dữ liệu theo cấu trúc để có thể dễ dàng nhìn ra được các câu chuyện ẩn chứa bên trong.
Đưa ra được những gợi ý và chiến lược hành động để đạt được những mục tiêu cụ thể.
Kỹ năng đó chính là kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu (data story-telling).
2, Tại sao "kể chuyện bằng dữ liệu" lại là một kỹ năng quan trọng?
Mặc dù đóng một vai trò quan trọng trong việc đưa ra những quyết định, dữ liệu lại là một thứ gì đó tương đối khô cứng thuộc về tư duy lý trí. Nó thường làm cho những người tiếp cận với nó có xu hướng cảm thấy chán nản, buồn ngủ trong việc tiếp thu và khai phá.
Ngược lại, những câu chuyện hay, hấp dẫn và thúc đẩy cảm hứng lại thuộc về tư duy xúc cảm. Một câu chuyện hay sẽ thúc đẩy trí tò mò của khán giả và khiến họ hứng thú hơn trong việc theo dõi những thay đổi trong diến biến về nội dung.
Việc kết hợp kỹ năng phân tích dữ liệu với kỹ năng kể chuyện sẽ dung hòa được cả 2 yếu tố lý trí và cảm xúc. Khán giả sẽ có cảm xúc hơn để theo dõi câu chuyện mà chúng ta muốn kể và đồng thời họ cũng sẽ có được các thông tin chính xác về câu chuyện dựa trên những dữ liệu mà chúng ta cung cấp.
Dưới đây là 2 lợi ích nổi bật nhất mà kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu đem lại:
Ghi nhớ dữ liệu dễ dàng hơn: Theo nghiên cứu của giáo sư Chip Health, 63% số người có thể ghi nhớ các câu chuyện, nhưng chỉ 5% số người có thể ghi nhớ được số liệu. Việc liên kết các dữ liệu với những câu chuyện hay, hấp dẫn sẽ thúc đẩy cảm xúc của khán giả và khiến họ dễ dàng ghi nhớ "những con số khô khan" hơn thông qua nội dung của câu chuyện mà người thuyết trình truyền tải.
Tính thuyết phục cao hơn: Con người thường không dựa vào con số hay tư duy logic để đưa ra quyết định, mà là dựa trên xúc cảm. Do đó, ngay cả khi chúng ta có suy tính các phương án kỹ càng tới đâu thì phần lớn các lựa chọn của chúng ta đều phụ thuộc vào cảm xúc ở thời điểm mà chúng ta ra quyết định. Vì vậy, một câu chuyện có cảm xúc sẽ kích thích xúc cảm người nghe và hạ bớt tâm lý phòng vệ của họ. Và đương nhiên điều đó sẽ giúp cho chúng ta dễ dàng thuyết phục người nghe hơn.
Theo quan sát của nhà toán học 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.
3, Các kỹ thuật để trở thành một người kể chuyện bằng dữ liệu chuyên nghiệp
Như vậy chúng ta có thể phần nào thấy rằng kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu là một kỹ năng cực kỳ quan trọng trong nền kinh tế hiện đại.Để có thể nâng cao được kỹ năng này, dưới đây là 3 khía cạnh mà bạn cần để ý:
3.1, Thấu hiểu khán giả
Chẳng có ai lại hứng thú và dành thời gian tìm hiểu một vấn đề mà họ không quan tâm cả. Do đó, việc thấu hiểu khán giả và những vấn đề họ đang mắc phải sẽ giúp cho nội dung câu chuyện của chúng ta dễ dàng đánh được vào sự quan tâm của người nghe hơn. Từ đó khiến cho câu chuyện của chúng ta hấp dẫn hơn trong từng nhóm đối tượng.
3.1.1, Khán giả là ai? Và họ muốn thấy điều gì từ dữ liệu?
Mỗi nhóm khán giả lại có một sự quan tâm riêng biệt. Điều quan trọng không phải là dữ liệu của bạn chất lượng đến đâu, mà vấn đề là bạn đã cung cấp những dữ liệu phù hợp với khán giả hay chưa.
Theo Jim Stikeleather - CIO của Tập đoàn Dell, khán giả thành nên được phân loại vào những nhóm chính sau:
Khán giả chưa có kinh nghiệm → Thông tin cần đơn giản và dễ hiểu.
Khán giả ít kinh nghiệm → Thông tin cần tổng quan và có hệ thống.
Các cấp quản lý → Hành động cụ thể cần làm sau bài thuyết trình là gì. Trình bày rõ ràng, mạch lạc và logic.
Chuyên gia → Khám phá sâu nhất có thể về dữ liệu để tìm ra các nhóm mô hình và ít quan tâm đến cấu trúc hay cách kể chuyện.
Cấp quản lý C-level → Kết luận quan trọng trong bài thuyết trình. Đề xuất các giải pháp. Giải pháp tối ưu nhất (và hành động tức thời).
3.1.2, Tìm ra vấn đề thực sự mà khán giả đang gặp phải
Từ những dữ liệu quan sát được, bạn cần nêu bật được những vấn đề thực tế mà khán giả sẽ gặp phải.
Con số "không biết nói" nên khán giả cần chúng ta giải thích ý nghĩa của chúng một cách chi tiết. Đặc biệt, những nhà quản lý chỉ có thể bị thu hút khi những con số đánh thẳng vào nỗi đau hoặc trao cho họ cơ hội thỏa mãn những kỳ vọng.
Dưới đây là những bước cơ bản để xác định và làm thỏa mãn những mong muốn của khán giả:
Bước 1: Xác định đối tượng khán giả.
Bước 2: Xác định rõ nội dung trình bày liên quan như thế nào đến mong muốn của khán giả.
Bước 3: Tìm kiếm dữ liệu và chứng minh nó liên quan chặt chẽ đến mong muốn của khán giả.
Bước 4: Trình bày ý tưởng theo cấu trúc có chủ đích.
Ngoài ra, để biết rõ hơn mong muốn của khán giả thực sự là gì, bạn có thể:
Tìm hiểu về các mục tiêu hoặc dự án mà (phòng/ban) của khán giả phải hoàn thành trong năm/quý.
Tìm hiểu về các bộ chỉ số (KPI) mà (phòng/ban) của khán giả thường xuyên sử dụng trong công việc.
Tìm hiểu về những vấn đề mà khán giả thường xuyên đề cập đến trong các cuộc họp.
Và đơn giản nhất, trò chuyện trực tiếp với khán giả.
3.1.3, Nếu khán giả của bạn là lãnh đạo cấp cao (C-level Manager) thì sao?
Mặc dù cũng sở hữu 24h/ngày như chúng ta, nhưng với vai trò là lãnh đạo cấp cao (C-level Manager), họ phải xử lý rất nhiều việc quan trọng. Chính vì thế, đôi khi họ phải ưu tiên thời gian để giải quyết những công việc quan trọng hơn và không có quá nhiều thời gian cũng như là sự kiên nhẫn để nghe toàn bộ bài thuyết trình của chúng ta.
Dưới đây là các vấn đề thường gặp phải và cách xử lý khi thuyết trình cho quản lý C-level:
Không có thời gian → Đi thẳng vào vấn đề chính + Trình bày ngắn gọn, rõ ràng + Đề xuất hành động.
Không kiên nhẫn → Thông báo trước độ dài bài thuyết trình + Dành phần lớn thời gian để trả lời câu hỏi (Ví dụ: thời gian được trình bày là 30 phút thì dành 5 phút dành cho thuyết trình và dành 25 phút cho việc hỏi-đáp).
Hay cắt ngang → Chào đón sự chen ngang + Chuẩn bị bài thuyết trình có cấu trúc rõ ràng để không bị ảnh hưởng nếu khán giả chen ngang.
Ngoài ra, hãy dành sự quan tâm đặc biệt đến những điều mà C-level Manager thực sự muốn nghe:
Tiền → những yếu tố nào làm giảm chi phí và làm tăng doanh thu/lợi nhuận?
Thị phần → những yếu tố nào giúp mở rộng thị phần/gia tăng độ phủ và giảm thời gian cung ứng sản phẩm đến khách hàng?
Con người → những yếu tố nào làm tăng mức độ gắn kết, hài lòng và trung thành của nhân viên/khách hàng đồng thời giảm rủi ro về tỷ lệ rời bỏ?
3.2, Phương pháp kể chuyện
Để làm nên những kiệt tác hội họa, ngoài việc sử dụng sự sáng tạo của bản thân thì các họa sĩ còn phải lấy những quy tắc trong nghệ thuật như tỷ lệ vàng, luật phối cảnh, luật màu sắc,... làm nền tảng cho tác phẩm của mình.
Muốn kể một câu chuyện hay cũng như vậy, chúng ta cần dựa trên những mô hình và cấu trúc kể chuyện được coi là nền tảng trong văn học, kịch nghệ và phim ảnh.
3.2.1, Mô hình kể chuyện kinh điển của Gustav Freytag
Cấu trúc kể chuyện của Gustav Freytag được gọi là cấu trúc kịch tính hình chóp (Pyramid Dramatic Structure). Đó là một mô hình cấu trúc kể chuyện được sử dụng trong văn học, kịch nghệ và phim nhằm kéo cảm xúc và reo rắc sự tò mò cho khán giả.
Mô hình Pyramid Dramatic Structure của Gustav Freytag bao gồm 5 giai đoạn:
Giới thiệu (Exposition): Nhân vật chính, bối cảnh và tình huống của câu chuyện được giới thiệu.
Động lực (Rising Action): Nhân vật chính phải đối mặt với các thử thách và khó khăn để đạt được mục tiêu của mình.
Đỉnh điểm (Climax): Trong đỉnh điểm của câu chuyện, nhân vật chính phải đưa ra quyết định quan trọng hoặc đối mặt với một thử thách lớn nhất.
Giải quyết (Falling Action): Sau đỉnh điểm, câu chuyện diễn ra một số sự kiện để giải quyết các mâu thuẫn và đưa ra kết quả cuối cùng.
Kết thúc (Resolution): Các mâu thuẫn được giải quyết và câu chuyện kết thúc với một giải pháp hoặc hậu quả cuối cùng.
Áp dụng vào một bài thuyết trình thực tế, chúng ta có thể sử dụng mô hình kể chuyện của Gustav Freytag như sau:
Mở bài: thiết lập tình huống kèm 1 chi tiết gây thu hút tối đa sự chú ý của khán giả.
Thân bài: Lột tả vấn đề hoặc cơ hội → Đẩy tình huống lên cao trào kích thích xúc cảm của khán giả khiến họ mong muốn giải quyết vấn đề (nêu ra những vấn đề có thể phát sinh từ tình huống đã đê cập đến ở mở bài).
Kết bài: Chia sẻ giải pháp, đề xuất kế hoạch hành động.
3.2.2, Kết nối và so sánh dữ liệu với một thứ quen thuộc
Việc kết nối dữ liệu với một sự vật/sự việc quen thuộc sẽ giúp khán giả có thể dễ dàng tưởng tượng và nắm bắt được vấn đề mà chúng ta đang đề cập đến (rất hiệu quả trong việc mô tả những rất lớn hoặc rất nhỏ mà khán giả khó hình dung).
Ví dụ như ở bài viết này, người ta miêu tả tài sản 182 tỷ $ của Jeff Bezos bằng cách xếp các đồng xu 1 cent (penny coin) nối tiếp nhau thành 1 sợi dây. Sợi dây đó có thể kéo dài từ Trái Đất đến Mặt Trời rồi lại quay lại Trái Đất, sau đó vẫn có thể kéo dài sợi dây đó từ Trái Đất đến Mặt Trăng rồi lại quay trở lại Trái Đất 62 lần nữa.
Đấy chính là việc thể hiện cho khán giả thấy tài sản của Jeff Bezos khổng lồ như thế nào bằng cách so sánh nó với khoảng cách giữa Trái Đất, Mặt Trời và Mặt Trăng.
Một ví dụ khác là việc so sánh tác hại của sự ô nhiễm của bụi mịn (thứ khó hình dung) với tác hại của thuốc lá (thứ dễ hình dung) trong bài báo này của Zing News.
"Tại TP HCM, một người hít thở không khí có nồng độ 21,6 microgram bụi PM2,5/m³ sẽ chịu hậu quả về sức khỏe như hút một điếu thuốc lá mỗi ngày. Tại Hà Nội, con số này có lúc lên đến 10 điếu." - Trích Zing News
Bạn có thể thấy ngay cả việc sử dụng hình ảnh so sánh kích thước bụi mịn (thứ khó hình dung) với kích thước sợi tóc (thứ dễ hình dung) cũng giúp khán giả dễ tưởng tượng hơn.
3.3, Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu
Nhìn vào bảng dữ liệu sau, bạn thấy điều gì? Chúng khó đọc hay dễ đọc? Thú vị hay khô khan?
Ngày nay, lượng dữ liệu chúng ta tiếp nhận mỗi ngày nhiều gấp 5 lần so với năm 1986. Việc trực quan hóa dữ liệu sẽ giúp khán giả dễ dàng nhận ra những góc nhìn & điểm nổi bật của thông tin mà chúng ta muốn truyền tải.
Ngoài ra, các nhà nghiên cứu của MIT cũng phát hiện ra rằng việc trực quan hóa dữ liệu bằng hình ảnh sẽ làm tăng mức độ sẵn sàng đọc dữ liệu của khán giả lên tới 90%. Điều này có nghĩa là cách chúng ta trình bày và chia sẻ câu chuyện về dữ liệu sẽ quyết định đáng kể số lượng khán giả sẵn sàng lắng nghe bạn.
Để bài trình bày trở nên thu hút hơn đối với khán giả, dưới đây là một số kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu cơ bản mà chúng ta có thể áp dụng:
3.3.1, Nguyên tắc biểu diễn dữ liệu
Có hàng ngàn sự lựa chọn về biểu đồ và bảng biểu để chúng ta biểu diễn dữ liệu. Mặc dù vậy, đôi khi chỉ cần sử dụng thành thạo 3 loại biểu đồ đơn giản dưới đây là đã có thể biểu diễn được 95% số liệu trong phần lớn các trường hợp khác nhau rồi.
Biểu đồ đường kẻ mô tả tiến trình theo chuỗi thời gian → từ đó xác định được xu hướng của dữ liệu.
Biểu đồ đường kẻ ở trên cho ta thấy được xu hướng làm việc ở nhà và xu hướng làm việc tại văn phòng của dân UK xuyên suốt 3 lần lockdown vì đại dịch Covid-19 cho đến thời điểm "bình thường mới" hiện tại.
Biểu đồ cột mô tả giá trị của một đại lượng → từ đó so sánh được tương quan giá trị giữa các đại lượng.
Ở ví dụ về biểu đồ cột ở trên, chúng ta có thể dễ dàng so sánh được tỷ lệ người dân châu Âu sử dụng các phương tiện truyền thông đa phương tiện như thế nào trong 3 năm (từ 2016 đến 2018).
Biểu đồ tròn mô tả cơ cấu thành phần → từ đó so sánh được tỷ trọng từng thành phần so với tổng thể (hoặc các thành phần khác).
Như ở ví dụ trên, thông qua 4 biểu đồ tròn, chúng ta có thể dễ dàng so sánh được số lượng người tham gia trợ giúp vào việc đưa ra những quyết định cho 4 cấp quản lý khác nhau.
Ngoài ra, còn có một chi tiết quan trọng mà chúng ta cần để ý thêm khi biểu diễn dữ liệu đó là luôn giữ cho biểu đồ đơn giản và liên quan mật thiết đến câu chuyện mà bạn muốn kể.
Loại bỏ những dữ liệu thừa thãi...
...và ưu tiên biểu diễn những dữ liệu liên quan mật thiết đến câu chuyện của bạn.
3.3.2, Nguyên tắc sử dụng màu sắc
Việc sử dụng quy luật màu sắc trong biểu diễn dữ liệu có ý nghĩa rất quan trọng, bởi vì màu sắc có thể làm tăng tính nhận dạng và truyền tải thông điệp của dữ liệu. Từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến cảm xúc, tâm trạng và hành vi của khán giả.
Dưới đây là một số quy tắc màu sắc cơ bản mà bạn có thể dễ dàng áp dụng được ngay vào việc biểu diễn dữ liệu của mình:
Đầu tiên, hãy sử dụng bảng màu (color-palette) cho biểu đồ. Trong khoa học màu sắc, bảng màu (color-palette) được hiểu là quy tắc phối màu dựa trên các khía cạnh về cảm nhận, thị giác, sinh lý học, hóa học và vật lý của màu sắc nhằm tạo ra sự cân đối và hài hòa cho mắt người xem.
Nếu bạn đang phân vân không biết nên chọn bảng màu nào cho việc biểu diễn dữ liệu thì dưới đây là một số lựa chọn mà bạn có thể cân nhắc:
Sử dụng bảng màu dựa theo lĩnh vực.
Sử dụng bảng màu dựa theo logo của doanh nghiệp mà bạn đang làm việc hay tư vấn.
...hoặc là chọn một bảng màu nào bạn thấy vừa mắt ở trang web này.
Một mẹo nữa đó là việc sử dụng nền trắng sẽ là sự lựa chọn an toàn để bạn có thể dễ dàng làm nổi bật biểu đồ với các màu sắc khác.
Thứ hai, hãy tuân thủ các quy luật tâm lý về màu sắc cơ bản. Mỗi màu sắc lại mang một ý nghĩa riêng biệt và chúng tác động sâu sắc vào trải nghiệm nhận thức thị giác của con người.
Ví dụ xanh lá cây thể hiện ý nghĩa tích cực (positive), đỏ thể hiện ý nghĩa tiêu cực (negative) và vàng thể hiện việc nhấn mạnh 1 điều cần chú ý.
Thứ ba, hãy dùng màu sắc một cách đồng nhất cho mỗi loại dữ liệu.
Và cuối cùng, đừng quên rằng tối giản hóa màu sắc luôn luôn là một sự lựa chọn tốt để làm nổi bật dữ liệu (cũng như là tránh làm khán giả mỏi mắt).
Bạn có thể tìm hiểu thêm những quy tắc sử dụng màu sắc thông qua các bài viết được tôi trích dẫn.
3.3.3, Nguyên tắc chú thích dữ liệu
Việc chú thích cho dữ liệu rất quan trọng vì nó giúp khán giả nắm bắt được nội dung mà dữ liệu truyền tải một cách nhanh chóng và chính xác. Càng nhanh chóng hiểu được câu chuyện mà dữ liệu đem đến, khán giả càng sẵn lòng tìm hiểu những câu chuyện đó hơn.
Dưới đây là một số quy tắc chú thích/đặt tiêu đề cho dữ liệu:
Tiêu đề cần ngắn gọn, rõ ý và đi thẳng vào trọng tâm.
Tiêu đề cần thể hiện kết luận của người thuyết trình sau khi khám phá và phân tích dữ liệu.
Để cung cấp thông tin một cách trực quan nhất cho khán giả, tiêu đề nên gồm 3 yếu tố sau:
Cái gì được đo lường (nên ưu tiên những thứ có thể được đo đếm chính xác số lượng).
Thời điểm đo lường dữ liệu.
Cách thức đo lường dữ liệu.
Với 2 tiêu đề Báo cáo hàng năm về lợi nhuận 2022 (1) và Lợi nhuận sau kiểm toán năm 2022 tăng mạnh lên tới 20% (2) thì rõ ràng tiêu đề (2) sẽ giúp khán giả nhanh chóng tiếp thu được câu chuyện mà chúng ta muốn kể hơn.
Bottom lines
Như vậy, qua bài viết này, tôi đã trả lời những câu hỏi sau:
Tại sao kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu lại là một kỹ năng quan trọng trong thời đại số hiện nay?
Làm thế nào để biểu diễn và thuyết trình về dữ liệu một cách hấp dẫn hơn?
Mặc dù có thể dễ dàng áp dụng được ngay vào thực tế, tất cả những tips được đề cập trong bài viết này chỉ là những quy tắc rất cơ bản về trực quan hóa dữ liệu (data visualization) và kể chuyện dữ liệu (data storytelling) mà thôi.
Do đó, nếu chúng ta thực sự muốn master kỹ năng này, điều quan trọng nhất vẫn phải là liên tục tìm tòi những kiến thức mới và rèn luyện thật chăm chỉ!
Dưới đây là một số nguồn tham khảo mà tôi đã đọc trong quá trình tổng hợp thông tin cho bài viết này:
Raconteur Infographics (Trang web rất hay để tham khảo)
What to consider when choosing colors for data visualization
Cảm ơn các bạn đã đọc bài viết của tôi!
Kim,