Storytelling With Data – Kể Chuyện Thông Qua Dữ Liệu
Data không tự biết nói nhưng nếu tiếp cận đúng cách, Data có thể kể cho bạn những câu chuyện đáng giá!
Data Storytelling là một phương pháp để truyền đạt thông tin, được điều chỉnh cho phù hợp với một đối tượng cụ thể, với một câu chuyện hấp dẫn. Nhiệm vụ chính của data storytelling chính là truyền tải từ data đến insight một cách có hiệu quả, giúp data của bạn có thể “biết nói”.
Những dữ liệu độc lập, bản thân nó không hề mang bất kỳ ý nghĩa hay thông tin nào. Rốt cuộc thì dữ liệu phải kết nối với dữ liệu thì mới có thể tạo ra được ý nghĩa được. Do đó phần tinh túy của data storytelling chính là việc móc nối các điểm mấu chốt của dữ liệu với nhau, tạo nên một câu chuyện tường thuật (narrative) chúng một cách mạch lạc và minh họa bằng hình ảnh (visualize) để dễ hình dung.
3 yếu tố cốt lõi trong cấu trúc của một data story đó là:
- Why – Mục đích và mục tiêu của việc phân tích data này là gì?
- Who & What & How: Nhân vật chính và sự kiện cốt cán của câu chuyện này là gì?
- So What? – Aha Point: Ý tưởng nào sẽ khiến câu chuyện trở nên hấp dẫn và hứng thú và tạo nên giá trị cho nó?
Mục tiêu: “Tại sao chúng ta phải phân tích dữ liệu này?”
Mục đích: “Những dữ liệu này sẽ được truyền tải điều gì?”
Cách duy nhất để truyền tải câu chuyện một cách hấp dẫn chính là việc xác định rõ mục tiêu của việc phân tích cùng thông điệp mà nó truyền tải.
Trọng tâm của Data Story chính là “câu chuyện này là của ai?” Nhà phân tích phải là người chỉ đường để có thể mang lại kết quả yêu cầu bằng cách lấy nhân vật chính làm trọng tâm, kết nối câu chuyện của nhân vật chính và nhân vật khác, và liên kết với nhiều câu chuyện khác.
Aha Point có thể nói là chứng cứ mang tính quyết định. Cách trình bày/cách kể chuyện ngoài dự đoán của có thể tạo nên điểm nhấn cho toàn bộ câu chuyện.
*Aha Point: khoảnh khắc/điểm khiến khách hàng/người dùng nhận ra giá trị của sản phẩm (ở đây có thể hiểu là khoảnh điểm khiến khán giả của data storytelling ấn tượng với câu chuyện)
Hãy cùng xem cách mà Spotify, Slack và Uber tận dụng sức mạnh của data storytelling để giao tiếp với khách hàng của họ.
Spotify:
Trong những năm gần đây, ứng dụng âm nhạc Spotify, đã gửi email cho user của họ vào dịp cuối năm dưới dạng một câu chuyện.. Những câu chuyện ngắn này đưa ra số liệu thống kê thú vị cho mỗi người dùng, chẳng hạn như số phút họ đã nghe nhạc trên ứng dụng của mình. Đây là một cách hấp dẫn để truyền đạt giá trị dịch vụ của họ thay vì chỉ gửi cho user một hóa đơn hoặc lời cảm ơn đơn giản vì đã sử dụng.
Slack:
Slack công cụ liên lạc thay thế phương thức email truyền thống, sử dụng data storytelling để giao tiếp với khách hàng mỗi tháng khi gửi hóa đơn đến họ.
Thay vì gửi email chỉ gồm hóa đơn, Slack gửi một câu chuyện trực quan truyền đạt các cách mà khách hàng của họ đã sử dụng dịch vụ của Slack. Nhờ cách giao tiếp này mà họ có thể tiếp cận thân thiện với khách hàng hơn.
Uber:
Thay cho một email tóm tắt hiển thị tổng số tiền bạn đã chi tiêu cho Uber trong một năm, họ đã chuyển data thành câu chuyện để cho hành khách thấy được những giá trị Uber đã mang lại cho khách hàng. Hiển thị số liệu thống kê được cá nhân hóa về trải nghiệm của người dùng với ứng dụng, ngay lập tức họ có thể thấy mức độ ảnh hưởng của Uber đối với cuộc sống hàng ngày của họ.
Big Data đang tiết kiệm 200 tỷ USD mỗi năm cho nước Mỹ như thế nào?
Big Data – Dữ liệu lớn – là một thuật ngữ dùng để chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn và rất phức tạp đến nỗi những công cụ, ứng dụng xử lí dữ liệu truyền thống không thể nào đảm đương được. Nguồn dữ liệu này chứa tới hàng tấn thông tin quan trọng trên nhiều lĩnh vực từ kinh tế cho đến nghiên cứu khoa học
Thông thường thì Big Data được người ta chú ý tới bởi những gì nó làm được đối với công việc tiếp thị quảng cáo khi mà nhiều chuyên gia đã từng coi nó như một”quả cầu tiên tri” của giới công nghệ nhưng bên cạnh khía cạnh hào nhoáng như vậy thì Big Data đang dần chứng tỏ được vai trò của mình trong lĩnh vực khác của cuộc sống, đặc biệt là vấn đề quản lý năng lượng.
Điển hình nhất là việc Cơ quan quản lý dịch vụ tổng hợp Hoa Kỳ (GSA) đã tìm ra một hướng đi hoàn toàn mới trong việc tiết kiệm được nguồn năng lượng trị giá 200 tỷ USD mỗi năm nhờ tận dụng Big Data.
Vấn đề muôn thuở
Tiết kiệm năng lượng luôn là một tiêu chí chung của cuộc sống hiện đại mặc dù vậy đây chưa bao giờ là chuyện dễ dàng kể cả với một quốc gia có nền tảng khoa học công nghệ thuộc top đầu của thế giới như Hoa Kỳ.
Hãy nhìn vào con số 13 triệu USD bị lãng phí hàng năm tại 180 tòa nhà cao tầng tại bang Massachusetts mà Cục quản lý hệ thống môi trường Hoa Kỳ (ESI) công bố chỉ vì một lỗi “bé bằng con muỗi” là trục trặc quạt thông gió, bạn chắc sẽ giật mình khi nghĩ tới số tiền đó sẽ lớn chừng nào tại Việt Nam.
Theo một báo cáo khác của ESI, các tòa nhà dân sinh và công nghiệp tiêu tốn nhiều năng lượng nhất và 50% trong số đó đang bị phí phạm. Nguồn năng lượng mất đi này có giá tới 200 tỷ USD và đang bị bốc hơi một cách vô ích, theo lời giám đốc ESI, ông Paul Oswald. Một con số đáng sợ!
Đó là còn chưa kể đến việc chúng còn đóng góp tới 34% lượng chất thải gây hiệu ứng nhà kính mỗi năm. Vậy đâu là giải pháp cho vấn đề nóng bỏng này?
Big Data tham chiến
Ngay trong lúc các cơ quan về môi trường đang loay hoay tìm ra phương án để giải quyết vấn đề trên thì FirstFuel – một công ty chuyên về phần mềm phân tích – đã đề xuất một phần mềm quản lý dữ liệu năng lượng tiêu thụ của các toà nhà cao tầng để ESI và GSA có những phương án khắc phục những vấn đề của các tòa nhà này.
Ý tưởng của FirstFuel là sử dụng tận dụng Big Data từ cơ sở dữ liệu của ESI và GSA để xây dựng một hệ thống kiểm soát hiệu suất tiêu thụ năng lượng của các tòa nhà có mặt trong đống dữ liệu này. Ngay lập tức kế hoạch của công ty này được ESI, GSA và các nghị sỹ bang Massachusetts đồng ý.
Đầu tiên, FirstFuel yêu cầu các tòa nhà phải cung cấp thông tin về hệ thống điện, hệ thống khí đốt, hệ thống điều hòa nhiệt độ và thông gió, địa chỉ tòa nhà. Sau đó, công ty này sẽ kết hợp với những dữ liệu ngoài như thông tin thời tiết của NASA, hệ thống thông tin địa lý (GIS) của Google Map và Bing Map để tạo ra những hồ sơ riêng cho từng tòa nhà trên hệ thống theo dõi chỉ số năng lượng mà FirstFuel cùng với GSA và ESI xây dựng. Hệ thống này sẽ phân tích hiệu suất năng lượng của các tòa nhà trên dựa trên những thông tin thực tế thu được.
Ông Swapnil Shah, CEO của FirstFuel, cho biết trước kia những dữ liệu này được ghi lại bởi con người với tần suất mỗi tháng 1 lần, tức là chỉ có 12 điểm báo cáo trong vòng một năm. Nhưng với Big Data thì mọi chuyện đã khác khi mà cứ 15 phút hệ thống sẽ lại cập nhật thông tin từ hơn 36000 tòa nhà có mặt trong danh sách của ESI.
Dấu hiệu tích cực
Trong hơn 36000 tòa nhà kể trên thì nổi bật nhất là Trung tâm thương mai quốc tế Ronald Reagan tại thủ đô Washington DC. Ngay ngày đầu tiên FirstFuel áp dụng các thuật toán để tính hiệu suất năng lượng thì họ đã phát hiện biểu đồ năng lượng tiêu thụ của tòa nhà này cao đột biến trong khoảng thời gian từ 10 sáng đến 3 giờ chiều.
Sau khi kiểm tra hệ thống điều hòa và thông gió thì họ phát hiện 2 quạt thông gió khu vực mua sắm thực phẩm đông lạnh hoạt động ở cường độ cao hơn mức cần thiết. Nhờ phát hiện này mà Ban quản lý tòa nhà đã tránh được việc thổi bay 800 nghìn USD vào không khí trong 1 năm.
Hơn cả thế, nhờ đó mà GSA và ESI đã tiết kiệm được hơn 13 triệu USD chi phí quản lý, chi phí nhân lực để tiến hành các công đoạn kiểm tra cũng như giám sát công việc phức tạp này.
Nếu mô hình Big Data được nhân rộng ra toàn nước Mỹ thành công như trường hợp nói trên, bài toán 200 tỷ USD phí phạm hàng năm không còn là vấn đề lớn nữa.
Lời kết
Phi vụ 200 tỷ USD kể trên chỉ là một phần nhỏ mà những gì Big Data đang đóng góp cho cuộc sống, tiềm năng của nó thậm chí còn lớn hơn thế khi mà nhiều chuyên gia lập trình đã nhận định Big Data sẽ là một phần không thể thiết của Internet of Things trong tương lai.
Đọc sách giấy làm khả năng ghi nhớ và nắm bắt thông tin tốt hơn, tránh giảm thị lực mắt. Hãy mua cuốn sách Kể Chuyện Thông Qua Dữ Liệu với mức giá rẻ nhất theo link dưới đây.
