Data Storytelling: técnicas, ejemplos y herramientas para contar historias con datos

22 de diciembre de 2025

En el mundo actual, la visualización de datos se ha convertido en una herramienta esencial para transmitir información de forma clara y efectiva. Pero los datos, por sí solos, no cuentan nada: necesitan contexto y una narrativa que los haga comprensibles y relevantes.

No solo se trata de mostrar números o gráficos sino también de contar una historia que llame la atención de la audiencia y facilite la comprensión de datos complejos. Esto es lo que llamamos data storytelling, o la forma de contar una historia con datos.

La principal ventaja de mostrar los datos de esta manera es que los mensajes captan mejor atención del público, son fáciles de recordar y, lo que es más importante, permiten una toma de decisiones más eficiente.

Los datos cuentan más cuando se comprenden, se recuerdan y se utilizan.

Elementos clave del Data Storytelling

Para crear una historia con datos, es clave entender y aplicar tres pilares esenciales:

Datos: son la base de todo, por tanto, deben ser relevantes, es decir, que aporten. También deben ser precisos; que no contengan errores es fundamental para la veracidad de nuestra historia. Y por último hay que contextualizar los datos para que se entiendan mejor. mensaje resumen: Un dato sin contexto puede ser correcto, pero no será útil.
Visualizaciones: la elección de las visualizaciones correctas es esencial para comprender lo que se quiere comunicar de un solo vistazo. mensaje resumen: Cada gráfico debe reforzar el mensaje, no competir con él.
Narrativa: es lo que transforma los datos y las visualizaciones en una historia coherente que guía al público desde el contexto inicial hasta una conclusión clara. mensaje resumen: La narrativa es el hilo conductor que da sentido a toda la información.

Cómo contar una buena historia con datos

Para construir un buen relato es necesario seguir algunos pasos:

Define el objetivo: antes de comenzar, pregúntate qué quieres conseguir. ¿Qué mensaje quieres que tu audiencia se lleve al final? Tener claro tu propósito te ayudará a seleccionar y priorizar los datos y enfocar tu historia.
Conoce a tu público: cada audiencia es diferente, y eso afecta cómo presentas los datos. Si hablas con expertos, puedes profundizar más en detalles técnicos. Si tu público es generalista, es mejor simplificar las cosas y hacerlas accesibles.
Estructura tu historia: toda buena historia tiene un principio, un desarrollo y un final. Presenta primero el problema o contexto, luego muestra los datos y sus hallazgos, y termina con una conclusión o recomendación clara.
Usa las visualizaciones con criterio: los gráficos son tus aliados, pero no todos sirven para lo mismo. Usa gráficos de barras para comparaciones, de líneas para mostrar tendencias y de dispersión para relaciones. Lo importante es que cada visualización sea fácil de entender y aporte al mensaje.
Simplifica y enfoca: menos, es más. Elimina todo lo que no sea esencial. Y cuando puedas, “humaniza” los datos: muestra cómo afectan a personas reales o a situaciones que tu público pueda entender.
Añade contexto: agrega visualizaciones con contexto suficiente, que permitan comprender la idea principal sin necesidad de largas aclaraciones.

Ejemplo real de éxito: Hans Rosling y Gapminder

Uno de los ejemplos más llamativos de storytelling con datos es el trabajo del médico y estadístico sueco Hans Rosling, quien cambió por completo la forma en la que entendemos el desarrollo global.

Durante años escuchamos la misma historia, el mundo está dividido entre países ricos y países pobres. Pero cuando Rosling se puso a revisar los datos con calma, se dio cuenta de que esa idea no encajaba con la realidad.

Para demostrarlo, recopiló información sobre salud, economía y educación de más de 200 países y creó visualizaciones animadas usando Gapminder. Lo potente no eran solo los datos, sino la forma de mostrarlos.

Rosling empezaba siempre desde una creencia común de vieja división entre ricos y pobres. Luego retrocedía en el tiempo hasta el año 1800 y mostraba un gráfico de dispersión donde cada país aparecía como una burbuja que se movía a lo largo de los años.

Clic para acceder al gráfico interactivo de Gapminder.

El tamaño, el color y la posición de cada burbuja cambiaban para reflejar al mismo tiempo la evolución de la esperanza de vida, el PIB per cápita y la población. Y mientras las burbujas se movían, crecían y convergían, la audiencia podía ver cómo los datos desmontaban el mito de la división rígida entre “ricos” y “pobres”.

¿El resultado?

Rosling no solo mostró números, transformó la manera en que el mundo entendía el desarrollo, influyó en políticas públicas y llevó el data storytelling a otro nivel. Su charla TED terminó siendo una de las más vistas de todos los tiempos.

Herramientas para potenciar tus historias

Algunas herramientas ampliamente utilizadas en análisis y visualización son:

Tableau: destaca por su capacidad para crear dashboards altamente visuales e interactivos. Es muy potente para manejar grandes volúmenes de datos y ofrece una enorme flexibilidad en la creación de gráficos. Como punto débil, tiene una curva de aprendizaje más lenta.
Power BI: ideal para integrar datos dentro del entorno Microsoft y construir informes empresariales. Ofrece un excelente equilibrio entre potencia y facilidad de uso, además de un modelado de datos muy sólido. Sus visualizaciones son más limitadas que las de Tableau y el uso avanzado de DAX puede resultar complejo.
Google Looker Studio: una opción gratuita y accesible para informes visuales, perfecta para usuarios que trabajan con el ecosistema de Google. Es fácil de usar y muy práctica para compartir informes. Sin embargo, tiene menos capacidades de análisis profundo y puede presentar limitaciones de rendimiento con datasets grandes.

Estas herramientas permiten transformar datos complejos en visualizaciones claras que refuerzan la narrativa.

La clave no es la herramienta, sino cómo la integras en tu narrativa.

Errores comunes en el Data Storytelling

Algunos errores frecuentes al contar una historia con datos son:

Sobrecargar las visualizaciones: mostrar visualizaciones complejas, muy sobrecargadas de datos o con poco contraste de color puede dificultar la comprensión y la imposibilidad de extraer conclusiones claras de la información presentada.
Elegir la visualización incorrecta: una visualización mal elegida no ayuda a entender la información que se presenta.
Olvidar a la audiencia: incluso la mejor visualización pierde impacto si no está adaptada al nivel de conocimiento del público.

Conclusión

El data storytelling es una forma muy efectiva de mostrar los datos haciendo que éstos sean más accesibles, comprensibles y relevantes. Al unir datos precisos, visualizaciones efectivas y una narrativa bien estructurada, se puede guiar al público a través de una historia que permita que la toma de decisiones sea más inteligente y eficiente.

Recuerda que, al comunicar datos, no se trata solo de mostrar gráficos y números sin contexto, si no de contar una historia que motive a la acción.