Trang chủ>  Blog >  Kiến thức chuyên môn >  Data Storytelling - Kỹ năng kể chuyện bằng những dữ liệu!

Data Storytelling - Kỹ năng kể chuyện bằng những dữ liệu!


Data Storytelling (kể chuyện bằng dữ liệu) là việc tạo một câu chuyện hấp dẫn dựa trên dữ liệu và những phân tích phức tạp. Kể chuyện bằng dữ liệu là cung cấp thông tin cho câu chuyện của bạn nhằm tạo ra tác động và thông báo tới một đối tượng cụ thể.

  3,544 lượt xem

Nội dung bài viết

Dữ liệu là những con số biết nói, qua dữ liệu chúng ta sẽ nhận thấy được rất nhiều insight khách hàng. Tuy nhiên, chúng sẽ không mang lại giá trị gì khi doanh nghiệp không khai thác hay chuyển đổi thành kết quả kinh doanh. Vậy làm thế nào để những con số "vô hồn" trở nên biết nói?

Data Storytelling là gì?

Data Storytelling (kể chuyện bằng dữ liệu) là cách tạo một câu chuyện hấp dẫn dựa trên dữ liệu thông qua những phân tích phức tạp. Kể chuyện bằng dữ liệu sẽ cung cấp thông tin cho câu chuyện của bạn nhằm tạo ra tác động và thông báo tới một đối tượng cụ thể. Cũng tương tự với việc kể chuyện của dữ liệu nhưng bạn sẽ nhận được những lợi ích từ sự hiểu biết sâu hơn nhờ cung cấp bằng chứng qua đồ thị và biểu đồ.

Data Storytelling là sự giao thao của 3 yếu tố:

- Dữ liệu (data)

- Cốt truyện (narrative)

- Trực quan hoá dữ liệu (data visualization)

Kể chuyện bằng dữ liệu là sự đòi hỏi kết hợp giữa kỹ năng phân tích dữ liệu và kỹ năng sáng tạo, bên cạnh đó còn là khả năng sử dụng các công cụ phần mềm để tạo ra được bản thuyết trình, trình bày dễ hiểu nhất. Được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: kinh doanh, tiếp thị, marketing, giáo dục,... hay các hoạt động xã hội.

data-storytelling-la-gi

Nhu cầu sử dụng Data Storytelling trong doanh nghiệp

Dữ liệu ngày càng phổ biến, thì nhu cầu về data stroytellers sẽ ngày càng cao. Với sự phát triển mạnh mẽ của ngành phân tích dữ hiệu hay các phần mềm analyst, business intelligence,... số người có khả năng đọc hiểu insight từ các con số tăng cao, không cần thiết tới các nhà phân tích dữ liệu. Nhờ vào đó, công cụ mới này giúp mọi phòng ban kinh doanh hay marketing,... khai thác được triệt để insight khách hàng hơn. 

Khi một câu chuyện được diễn tả với hình ảnh phù hợp, kết hợp thêm dữ liệu,.. bạn sẽ có ngay một data story có sức ảnh hưởng lớn và thuyết phục người xem. 

Lợi ích của việc sử dụng Data Storytelling:

Xây dựng một câu chuyện dữ liệu để khuyến khích một người tham gia hành động sẽ là một công cụ rất mạnh mẽ. Kể chuyện bằng dữ liệu cũng sẽ đem lại ảnh hưởng tích cực đối với mọi người và toàn bộ doanh nghiệp của bạn. Những lợi ích của việc kể chuyện bằng dữ liệu bao gồm:

- Thêm ý nghĩa vào dữ liệu và thông tin cá nhân của bạn.
- Diễn giải những thông tin quan trọng và làm  các thông tin quan trọng dành cho người xem.
- Cung cấp cách liên hệ của con người vào dữ liệu của bạn.
- Mang đến lợi ích và tác động tích cực đối với người dùng và lĩnh vực của bạn.

Lưu ý khi kể câu chuyện dữ liệu hiệu quả

Các cấp độ trong hành trình kể chuyện bằng dữ liệu:

  • Cấp độ 1 – Phân tích dữ liệu
    Khám phá và phân tích dữ liệu nhưng không phát hiện thấy ý nghĩa từ dữ liệu này.
  • Cấp độ 2 – Giải thích dữ liệu
    Giải thích dữ liệu làm cho dữ liệu có ý nghĩa và bước đầu gây cảm hứng đối với người nghe.
  • Cấp độ 3 – Trình bày
    Giải thích dữ liệu và đưa ra những giải thích hữu hiệu về dữ liệu từ đó dẫn dắt người nghe theo một cấu trúc có chủ đích cho một ý tưởng, giải pháp hay kiến nghị hành động.
  • Cấp độ 4 – Cảm hứng
    Truyền cảm hứng cho người nghe thông qua truyền đạt bài thuyết trình về dữ liệu như một câu chuyện và sử dụng các kỹ thuật để liên kết dữ liệu.

Một số lưu ý khi kể chuyện bằng dữ liệu: 

Khi kể chuyện bằng dữ liệu, các bạn cần lưu ý các yếu tố này để đảm bảo câu chuyện của bạn được truyền tải hiệu quả và chính xác nhất nhé:

1. Mục đích của Story: 

Trước khi bắt đầu kể chuyện, bạn phải xác định được câu chuyện và thông điệp bạn muốn truyền tải. Giúp bạn tập trung vào các dữ liệu quan trọng, tránh lạc đề.

2. Chọn nguồn dữ liệu tin cậy

Sử dụng các nguồn dữ liệu được xác nhận là đúng và tin cậy để đảm bảo rằng câu chuyện mang lại đánh giá khách quan cho doanh nghiệp.

3. Chọn đúng biểu đồ: 

Chọn đúng loại biểu đồ phù hợp để trình bày dữ liệu rõ ràng và dễ hiểu nhất.

4. Tránh quá nhiều thông tin:

Không nên chèn quá nhiều dữ liệu vào bảng biểu, chỉ nên tập trung vào nội dung của câu chuyện. Tránh cho người nghe, người xem bị quá tải thông tin và không hiểu được ý chính của câu chuyện.

5. Chọn ngôn ngữ dễ hiểu:

Sử dụng ngôn ngữ đơn giản, dễ hiểu tránh sử dụng các thuật ngữ chuyên ngành khó hiểu hay phức tạp. Điều này giúp cho câu chuyện của bạn dễ tiếp cận, dễ hiểu hơn cho người xem. 

Trên đây là một số nội dung lưu ý khi làm Data storytelling cho doanh nghiệp. Hy vọng qua bài viết này các bạn độc giả có cái nhìn tổng quan hơn về cách tìm insight và truyền đạt thông tin hiệu quả. 

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) LÀ GÌ? TÌM HIỂU CÁCH AI “NHÌN” VÀ NHẬN DIỆN HÌNH ẢNH

Convolutional Neural Network (CNN) là nền tảng cốt lõi giúp AI nhận diện khuôn mặt, đọc biển số xe, phân biệt chó và mèo, cũng như xử lý hàng triệu hình ảnh mỗi ngày. Đây là một trong những mô hình Deep Learning quan trọng nhất trong lĩnh vực Computer Vision (Thị giác máy tính). Nếu bạn mới bắt đầu tìm hiểu về AI, đừng lo vì CNN không hề khó hiểu như bạn nghĩ. Trong bài viết này, bạn sẽ khám phá cách một bức ảnh được Convolutional Neural Network xử lý từng bước, từ việc trích xuất đặc trưng đến đưa ra dự đoán chính xác, theo cách đơn giản và dễ hình dung nhất.

AZURE DATABRICKS THÁNG 6/2026: 10 CẬP NHẬT QUAN TRỌNG DOANH NGHIỆP DATA & AI KHÔNG NÊN BỎ LỠ

Azure Databricks tiếp tục khẳng định vị thế là một trong những nền tảng Data & AI hàng đầu khi công bố hàng loạt tính năng mới trong bản cập nhật tháng 6/2026. Những cải tiến lần này không chỉ tập trung vào AI Agents mà còn mở rộng khả năng tích hợp với Microsoft Fabric, OneLake, Unity Catalog và nhiều nguồn dữ liệu doanh nghiệp. Nếu doanh nghiệp đang triển khai Modern Data Platform hoặc xây dựng hệ thống AI nội bộ, đây là những cập nhật đáng để theo dõi.

Lộ trình học Data Analyst cho người mới bắt đầu A-Z

Data Analyst là một trong những vị trí được nhiều người quan tâm khi muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu. Tuy nhiên, người mới thường gặp khó khăn trong việc xác định nên học gì trước, học công cụ nào và thực hành ra sao. Bài viết này sẽ giúp bạn nắm rõ lộ trình học Data Analyst cho người mới bắt đầu theo từng giai đoạn, từ nền tảng đến chuẩn bị ứng tuyển.

Các bài viết liên quan