Data Storytelling: Kunci sukses Data Scientists Masa Kini
09 Februari 2022
09 Februari 2022
Tak cukup menganalisis data, seorang analis data juga perlu memiliki kemampuan yang disebut sebagai data storytelling. Data storytelling diperlukan untuk melengkapi hasil analisis data yang mungkin tidak dimengerti oleh staf perusahaan di divisi lain. Seorang analis data yang memiliki kemampuan data storytelling cukup baik, cenderung dapat membuat pendengarnya betah mendalami penemuan dari seorang analis tersebut. Memangnya, apa yang disebut sebagai data storytelling?
Data storytelling adalah kemampuan yang harus dimiliki oleh seorang analis data untuk menjelaskan hasil temuannya, dengan diikuti visualisasi data yang mudah dimengerti awam. Dengan kemampuan ini, seorang analis data harus mampu membuat orang awam paham mengenai hasil analisis data, permasalahan yang ditemukan, hingga solusi yang ditawarkan.
Untuk mendukung pemahaman audiens, seorang analis data harus menyertakan visualisasi data sederhana maupun kompleks yang dapat disesuaikan dengan kemampuan pendengarnya. Misalnya, apabila sedang menjabarkan materi pada calon analis data, mungkin bisa digunakan visualisasi data yang lebih rumit, sementara bagi audiens yang sangat awam tentang data, gunakan visualisasi data yang sederhana dan mudah dimengerti.
Lalu, mengapa seorang data scientist harus bisa storytelling? Beberapa alasan telah dikemukakan di atas, bahwa kemampuan storytelling dibutuhkan untuk mempermudah audiens awam memahami hasil temuan seorang data scientist. Tidak semua orang paham dan mau memahami kumpulan tabel berisi data-data rumit yang dipaparkan. Maka dari itu, kemampuan storytelling dibutuhkan di sini.
“Dashboards and spreadsheets only tell you what is happening. But, they do not tell you why.”
Seperti kutipan di atas, dashboards dan spreadsheets tidak dapat menjelaskan mengapa sebuah permasalahan atau pencapaian bisa terjadi. Peran data scientist diperlukan untuk menciptakan sebuah pemahaman di pemikiran setiap orang, bahkan awam sekalipun.
Seorang data scientist yang memiliki kemampuan storytelling harus bisa menyampaikan permasalahan dengan konteks dan contoh yang telah disesuaikan. Dengan demikian, audiens akan lebih memahami di mana posisi mereka saat ini. Setelah itu, data scientist dapat memberikan pandangan terkait beberapa solusi yang bisa dilakukan dan mungkin memberi masukan untuk proses pengambilan keputusan di sebuah perusahaan.
Kemampuan storytelling seorang data scientist harus diiringi dengan visualisasi data yang relevan. Hal ini dimaksudkan agar audiens dapat lebih paham karena penyampaian informasi dilakukan lewat visual dan audio.
Storytelling adalah kemampuan yang dapat mendukung visualisasi data. Bagaimana maksudnya? Tak jauh berbeda dari data mentah yang cukup membuat orang awam pusing, visualisasi data yang disajikan mungkin juga masih membingungkan bagi sebagian orang. Mereka mungkin tidak mendalami persoalan data perusahaan dan visualisasi data hanya menjadi penampilan visual yang sulit dipahami maksudnya.
Visualisasi data mungkin menghadirkan konteks permasalahan atau pencapaian. Akan tetapi, penyampaiannya hanya sebatas diagram atau tabel-tabel dengan kreasi warna bermacam-macam. Penampilannya yang menarik tidak menjamin data tersebut langsung dapat dipahami oleh setiap orang yang membacanya.
Oleh karena itu, kemampuan storytelling sangat diperlukan oleh data scientist untuk mendukung visualisasi data yang telah tersaji. Dengan kemampuan storytelling, seorang data scientist dapat mengungkapkan pesan-pesan yang tersimpan di balik tabel dan diagram-diagram tersebut. Berikut adalah hal-hal berkaitan dengan storytelling yang perlu diperhatikan oleh data scientist:
Setiap data yang disampaikan oleh seorang data scientist melalui visualisasi data dan storytelling harus memiliki makna dan tujuan. Pada akhirnya, semua presentasi tersebut harus menunjukkan ke arah yang lebih baik.
Dari penjelasan di atas, bisa dipahami bahwa kemampuan storytelling sangat diperlukan oleh seorang data scientist. Storytelling adalah kemampuan untuk menjelaskan hasil analisis data yang telah dilakukan oleh data scientist. Tak hanya itu, kemampuan ini juga membantu audiens memahami visualisasi data yang disampaikan, sehingga dapat mengarahkan pada pengambilan keputusan yang tepat.
Jika Anda adalah seorang data scientist, kombinasikan dua skill tersebut, yakni visualisasi data dan storytelling. Lalu, bagi Anda yang bercita-cita menjadi data scientist, ikuti program Algoritma Data Science School yang menyediakan pelatihan dan dukungan karier di bidang terkait. Ada dua pilihan program yang disediakan, yaitu Data Science Academy Regular dan Data Science Academy Full Stack. Informasi lengkap mengenai berbagai program lain, kunjungi website resmi Algoritma.
Referensi:
Tak cukup menganalisis data, seorang analis data juga perlu memiliki kemampuan yang disebut sebagai data storytelling. Data storytelling diperlukan untuk melengkapi hasil analisis data yang mungkin tidak dimengerti oleh staf perusahaan di divisi lain. Seorang analis data yang memiliki kemampuan data storytelling cukup baik, cenderung dapat membuat pendengarnya betah mendalami penemuan dari seorang analis tersebut. Memangnya, apa yang disebut sebagai data storytelling?
Data storytelling adalah kemampuan yang harus dimiliki oleh seorang analis data untuk menjelaskan hasil temuannya, dengan diikuti visualisasi data yang mudah dimengerti awam. Dengan kemampuan ini, seorang analis data harus mampu membuat orang awam paham mengenai hasil analisis data, permasalahan yang ditemukan, hingga solusi yang ditawarkan.
Untuk mendukung pemahaman audiens, seorang analis data harus menyertakan visualisasi data sederhana maupun kompleks yang dapat disesuaikan dengan kemampuan pendengarnya. Misalnya, apabila sedang menjabarkan materi pada calon analis data, mungkin bisa digunakan visualisasi data yang lebih rumit, sementara bagi audiens yang sangat awam tentang data, gunakan visualisasi data yang sederhana dan mudah dimengerti.
Lalu, mengapa seorang data scientist harus bisa storytelling? Beberapa alasan telah dikemukakan di atas, bahwa kemampuan storytelling dibutuhkan untuk mempermudah audiens awam memahami hasil temuan seorang data scientist. Tidak semua orang paham dan mau memahami kumpulan tabel berisi data-data rumit yang dipaparkan. Maka dari itu, kemampuan storytelling dibutuhkan di sini.
“Dashboards and spreadsheets only tell you what is happening. But, they do not tell you why.”
Seperti kutipan di atas, dashboards dan spreadsheets tidak dapat menjelaskan mengapa sebuah permasalahan atau pencapaian bisa terjadi. Peran data scientist diperlukan untuk menciptakan sebuah pemahaman di pemikiran setiap orang, bahkan awam sekalipun.
Seorang data scientist yang memiliki kemampuan storytelling harus bisa menyampaikan permasalahan dengan konteks dan contoh yang telah disesuaikan. Dengan demikian, audiens akan lebih memahami di mana posisi mereka saat ini. Setelah itu, data scientist dapat memberikan pandangan terkait beberapa solusi yang bisa dilakukan dan mungkin memberi masukan untuk proses pengambilan keputusan di sebuah perusahaan.
Kemampuan storytelling seorang data scientist harus diiringi dengan visualisasi data yang relevan. Hal ini dimaksudkan agar audiens dapat lebih paham karena penyampaian informasi dilakukan lewat visual dan audio.
Storytelling adalah kemampuan yang dapat mendukung visualisasi data. Bagaimana maksudnya? Tak jauh berbeda dari data mentah yang cukup membuat orang awam pusing, visualisasi data yang disajikan mungkin juga masih membingungkan bagi sebagian orang. Mereka mungkin tidak mendalami persoalan data perusahaan dan visualisasi data hanya menjadi penampilan visual yang sulit dipahami maksudnya.
Visualisasi data mungkin menghadirkan konteks permasalahan atau pencapaian. Akan tetapi, penyampaiannya hanya sebatas diagram atau tabel-tabel dengan kreasi warna bermacam-macam. Penampilannya yang menarik tidak menjamin data tersebut langsung dapat dipahami oleh setiap orang yang membacanya.
Oleh karena itu, kemampuan storytelling sangat diperlukan oleh data scientist untuk mendukung visualisasi data yang telah tersaji. Dengan kemampuan storytelling, seorang data scientist dapat mengungkapkan pesan-pesan yang tersimpan di balik tabel dan diagram-diagram tersebut. Berikut adalah hal-hal berkaitan dengan storytelling yang perlu diperhatikan oleh data scientist:
Setiap data yang disampaikan oleh seorang data scientist melalui visualisasi data dan storytelling harus memiliki makna dan tujuan. Pada akhirnya, semua presentasi tersebut harus menunjukkan ke arah yang lebih baik.
Dari penjelasan di atas, bisa dipahami bahwa kemampuan storytelling sangat diperlukan oleh seorang data scientist. Storytelling adalah kemampuan untuk menjelaskan hasil analisis data yang telah dilakukan oleh data scientist. Tak hanya itu, kemampuan ini juga membantu audiens memahami visualisasi data yang disampaikan, sehingga dapat mengarahkan pada pengambilan keputusan yang tepat.
Jika Anda adalah seorang data scientist, kombinasikan dua skill tersebut, yakni visualisasi data dan storytelling. Lalu, bagi Anda yang bercita-cita menjadi data scientist, ikuti program Algoritma Data Science School yang menyediakan pelatihan dan dukungan karier di bidang terkait. Ada dua pilihan program yang disediakan, yaitu Data Science Academy Regular dan Data Science Academy Full Stack. Informasi lengkap mengenai berbagai program lain, kunjungi website resmi Algoritma.
Referensi: