Data Storytelling: Chọn Text, Chart hay Diagram để thể hiện đúng thông điệp trên slide

Trong Data Storytelling, chọn cách thể hiện trên slide như thế nào?

Text → Khi bạn muốn truyền đạt một thông điệp hoặc kết luận. Chart → Khi cần thể hiện xu hướng, so sánh hoặc phân bổ dữ liệu. Table → Khi người xem cần đối chiếu nhiều thông tin chi tiết. Diagram → Khi cần mô tả quy trình, cấu trúc hoặc mối quan hệ.

Nguyên tắc: Hãy xác định thông điệp trước, sau đó mới chọn visual.

I. Text, Chart, or Diagram? Chọn sai dạng, insight hay cũng thành mờ nhạt

Bạn đã có một thông điệp cần đưa lên slide — giờ câu hỏi là: thể hiện nó bằng cái gì? Chữ, biểu đồ, bảng, hay sơ đồ?

Nhiều người chọn theo thói quen hoặc cảm tính. Thấy có số thì vẽ biểu đồ, thấy nhiều số thì làm bảng. Nhưng dạng thể hiện phải dựa trên loại thông tin. Mỗi loại thông tin có một dạng phù hợp nhất, và chọn sai dạng khiến một insight tốt trở nên mờ nhạt dù nội dung vẫn đúng.

II. Bốn dạng thông tin trong Data Storytelling và cách thể hiện phù hợp

Đây là bốn quy tắc mapping.

1. Loại thứ nhất: Thông tin định tính → chữ, kèm visual hỗ trợ.

“Loại thứ nhất là thông tin định tính.

Trong Data Storytelling, khi thông điệp là một lập luận, một khái niệm hoặc một chuỗi lý do, và không có con số nào là trung tâm, thì chữ là dạng thể hiện đúng nhất.

Nhưng chữ không có nghĩa là cả slide toàn chữ. Hãy dùng chữ ngắn, rõ, có trọng tâm.

Sau đó, thêm visual hỗ trợ như icon, hình đơn giản hoặc nhân vật đại diện để người xem dễ hiểu và dễ nhớ hơn.

2. Loại thứ 2: : Thông tin định lượng hoặc quan hệ số liệu → biểu đồ.

“Loại hai là thông tin định lượng hoặc quan hệ số liệu.

Khi thông điệp của bạn nằm ở con số, biểu đồ là dạng thể hiện phù hợp nhất. Người xem không nên phải tự đọc rồi tự tính mới hiểu.

• Nếu muốn so sánh một số với một số khác, dùng biểu đồ cột.
• Nếu muốn cho thấy sự thay đổi theo thời gian, dùng biểu đồ xu hướng.
• Nếu muốn thể hiện cơ cấu của một tổng, dùng biểu đồ tỷ trọng.

3. Loại thứ 3: Cần chi tiết, cần tra cứu → bảng hoặc ma trận.

“Loại thứ ba là khi người xem cần xem chi tiết và đối chiếu nhiều chiều.

Lúc này, biểu đồ không còn là lựa chọn tốt nhất, vì biểu đồ giúp tạo ấn tượng nhanh, nhưng không giúp người xem tra cứu từng dòng.

Ví dụ với ma trận BREW, người xem cần so từng sáng kiến theo nhiều tiêu chí cùng lúc: giả định chính, cơ chế tác động và kết quả kỳ vọng. Bảng giúp giữ được con số chính xác, đồng thời cho phép người xem đọc theo từng dòng để ra quyết định. Vì vậy, khi thông tin cần đối chiếu nhiều chiều, hãy dùng bảng hoặc ma trận.

4. Loại thứ 4: Cấu trúc hoặc luồng → sơ đồ (diagram).

“Loại thứ 4 là thông tin về cấu trúc hoặc luồng.

Khi thông điệp không phải là con số, mà là cách các phần liên kết với nhau, hãy dùng sơ đồ.

• Nếu các bước có thứ tự, dùng sơ đồ luồng. Ví dụ: khách hàng biết đến quán, ghé lần đầu, tham gia loyalty, rồi trở thành khách trung thành.
• Nếu thông tin có phân cấp, dùng sơ đồ cấu trúc. Ví dụ: ai nằm dưới ai, bộ phận nào thuộc nhóm nào.
• Nếu các yếu tố tác động lẫn nhau, dùng sơ đồ quan hệ hoặc nhân quả. Ví dụ: ưu đãi chưa đúng và trải nghiệm thiếu khác biệt làm khách cũ quay lại ít hơn, rồi kéo doanh thu giảm.

III. Quy trình 3 bước chuẩn Data Storytelling để chọn cách thể hiện trên slide

Trong Data Storytelling, chọn dạng thể hiện không nên bắt đầu bằng câu hỏi: “Mình nên dùng biểu đồ nào?”

Hãy bắt đầu từ thông điệp bạn muốn người nghe ghi nhớ.

“Đừng bắt đầu bằng việc chọn biểu đồ. Hãy bắt đầu bằng việc xác định điều bạn muốn người nghe hiểu.”

Một quy trình đơn giản gồm 3 bước:

Bước 1: Xác định thông điệp muốn truyền tải

Trước tiên, hãy viết ra một câu hoàn chỉnh mô tả điều bạn muốn người nghe hiểu.

Ví dụ:

“Doanh thu giảm chủ yếu do lượng khách hàng mới giảm trong quý 3.”

Đây đã là một thông điệp cụ thể.

Bạn không cần đưa toàn bộ dữ liệu lên slide.

Bạn chỉ cần chọn dữ liệu đủ để chứng minh thông điệp đó.

Bước 2: Xác định mối quan hệ giữa các dữ liệu

Tiếp theo, hãy xác định dữ liệu đang thể hiện mối quan hệ nào.

Bạn đang muốn:

• So sánh các nhóm?
• Cho thấy xu hướng theo thời gian?
• Giải thích cơ cấu?
• Chỉ ra mối quan hệ giữa hai biến?
• Thể hiện quy trình hoặc luồng?
• Làm nổi bật một con số quan trọng?

Mỗi loại thông tin sẽ phù hợp với một cách thể hiện khác nhau.

Ví dụ:

Microsoft cũng khuyến nghị lựa chọn visual dựa trên mục tiêu phân tích, loại dữ liệu và đối tượng người xem.

Bước 3: Kiểm tra xem người nghe có hiểu trong vài giây không

Sau khi chọn dạng thể hiện, hãy nhìn lại slide như một người chưa biết câu chuyện.

Họ có nhanh chóng hiểu được:

Điều gì đang xảy ra? Vì sao nó quan trọng?

Nếu câu trả lời là không, slide vẫn cần được đơn giản hóa. Hãy loại bỏ những dữ liệu không trực tiếp hỗ trợ thông điệp. Đừng cố đưa mọi thứ lên một slide chỉ vì bạn đã phân tích chúng. Một visual tốt không phải visual chứa nhiều dữ liệu nhất. Đó là visual giúp người xem tìm thấy insight nhanh nhất.

IV. Áp dụng cách chọn dạng thể hiện trong Business Case

Trong Business Case, bạn không trình bày dữ liệu chỉ để chứng minh mình đã phân tích. Bạn sử dụng dữ liệu để bảo vệ lập luận và thuyết phục người nghe.Vì vậy, cách chọn dạng thể hiện cần bắt đầu từ argument.

1. Khi cần so sánh → Dùng Bar Chart

Ví dụ, nhóm bạn muốn chứng minh:

“Sản phẩm A đang tạo ra doanh thu cao nhất nhưng có biên lợi nhuận thấp.”

Bạn có thể sử dụng bar chart để so sánh doanh thu giữa các sản phẩm.

Nếu cần so sánh thêm margin, hãy thiết kế visual để người xem thấy rõ sự khác biệt.

Bar chart thường phù hợp với các bài toán ranking và comparison.

2. Khi cần chứng minh xu hướng → Dùng Line Chart

Ví dụ:

“Doanh thu giảm liên tục trong bốn tháng gần nhất.”

Line chart sẽ giúp người nghe nhìn thấy hướng chuyển động của dữ liệu.

Đừng chỉ đặt tiêu đề là “Monthly Revenue”.

Hãy biến tiêu đề thành insight:

“Doanh thu giảm liên tục trong 4 tháng do lượng khách hàng mới suy giảm.”

Khi đó, chart trở thành bằng chứng cho thông điệp.

3. Khi cần giải thích nguyên nhân → Dùng Breakdown hoặc Waterfall

Trong Business Case, bạn thường phải trả lời câu hỏi:

“Tại sao kết quả lại thay đổi?”

Ví dụ:

“Lợi nhuận giảm 20% chủ yếu do chi phí nguyên vật liệu tăng.”

Waterfall chart có thể giúp phân tách các yếu tố làm thay đổi lợi nhuận.

Người nghe không chỉ thấy kết quả cuối cùng.

Họ còn nhìn thấy những yếu tố tạo ra kết quả đó.

4. Khi cần thể hiện quy trình → Dùng Diagram

Không phải insight nào cũng cần biểu đồ.

Nếu bạn muốn giải thích:

Customer → Trial → Purchase → Repeat Purchase

thì diagram sẽ trực quan hơn một bảng số liệu.

Diagram đặc biệt hữu ích khi thông điệp nằm ở mối quan hệ hoặc trình tự giữa các bước.

5. Khi chỉ cần nhấn mạnh một insight → Dùng Text hoặc Big Number

Không phải lúc nào bạn cũng cần chart.

Nếu insight là:

“CAC tăng 42% trong 12 tháng.”

Một con số lớn kết hợp với câu giải thích ngắn có thể hiệu quả hơn biểu đồ phức tạp.

Storytelling with Data cũng nhấn mạnh rằng đôi khi text đơn giản kết hợp với visual phù hợp sẽ truyền tải thông điệp hiệu quả hơn.

Quy tắc Data Storytelling quan trọng trong Business Case

Đừng chọn chart trước rồi mới tìm insight.

Hãy xác định:

Insight → Argument → Evidence → Visual

Ví dụ:

Insight: CAC đang tăng nhanh. ↓ Argument: Chi phí thu hút khách hàng đang làm giảm hiệu quả tăng trưởng. ↓ Evidence: CAC tăng 42%, trong khi doanh thu trên khách hàng chỉ tăng 8%. ↓ Visual: Bar chart hoặc line chart phù hợp để chứng minh khoảng cách này.

Đây là cách biến một slide từ “có dữ liệu” thành “có lập luận”.

V. 5 sai lầm khiến thông điệp chính bị chìm trên slide

1. Chọn chart vì “trông đẹp”

Một chart đẹp nhưng không trả lời đúng câu hỏi vẫn là một chart kém hiệu quả.

Hãy chọn visual dựa trên thông điệp và mục tiêu truyền tải.

2. Đưa quá nhiều thông tin lên một slide

Một slide cố trả lời quá nhiều câu hỏi sẽ khiến người nghe mất trọng tâm.

Nếu có nhiều insight quan trọng, hãy chia chúng thành nhiều slide.

Mỗi slide nên có một thông điệp chính.

Storytelling with Data cũng khuyến nghị tránh cố gắng trả lời quá nhiều câu hỏi trong cùng một visual.

3. Dùng tiêu đề mô tả thay vì tiêu đề kết luận

“Doanh thu theo khu vực” chỉ nói slide đang có gì.

Trong khi: “Miền Nam đóng góp 60% doanh thu nhưng tăng trưởng chậm nhất” lại nói rõ người nghe cần hiểu điều gì.

Tiêu đề nên giúp người xem hiểu insight trước khi đọc biểu đồ.

4. Sử dụng quá nhiều màu và hiệu ứng

Màu sắc nên giúp người xem tập trung vào điểm quan trọng. Không nên dùng màu chỉ để trang trí. Bạn có thể giữ phần lớn dữ liệu ở trạng thái trung tính. Sau đó dùng một màu nổi bật cho insight cần nhấn mạnh.

5. Bắt người nghe tự tìm insight

Đây là lỗi phổ biến trong Business Case. Bạn đã nhìn thấy insight vì bạn là người phân tích dữ liệu. Nhưng giám khảo chưa chắc nhìn thấy điều đó ngay lập tức.

Hãy sử dụng action title, annotation hoặc highlight để dẫn người nghe đến kết luận. Một slide tốt không bắt người xem phải tự giải mã dữ liệu.

VI. Checklist trước khi hoàn thiện một slide

Trước khi đưa slide vào bài thuyết trình, hãy tự hỏi 7 câu sau:

Về thông điệp

– Slide này muốn người nghe nhớ điều gì?

– Tôi có thể viết thông điệp đó thành một câu không?

Về dữ liệu

– Dữ liệu trên slide có thực sự cần thiết không?

– Mỗi visual có đang hỗ trợ cho một lập luận cụ thể không?

Về cách thể hiện

– Tôi đã chọn đúng dạng visual cho loại thông tin này chưa?

– Người nghe có thể hiểu insight trong vài giây không?

Về storytelling

– Action title đã nói rõ kết luận chưa?

– Có yếu tố nào đang khiến người xem mất tập trung không?

– Slide này có dẫn được sang lập luận tiếp theo không?

Nếu bạn không trả lời được câu đầu tiên, slide chưa nên hoàn thiện.

Bởi vì một slide tốt không bắt đầu từ chart.

Nó bắt đầu từ một thông điệp rõ ràng.

Biết chọn Chart, Table hay Diagram mới chỉ là bước đầu.

Ngoài Data Storytelling, một Data Analyst giỏi còn cần biết cách biến dữ liệu thành insight và trình bày insight đó thành một câu chuyện có sức thuyết phục.

Tại ACE Academy, bạn có thể rèn luyện các kỹ năng này thông qua các khóa Data Analysis, Data Visualization & Data Storytelling , Business Case Solving With AI với bài tập thực tế và feedback từ mentor.

Nếu bạn muốn nâng cấp khả năng phân tích và trình bày dữ liệu, hãy bắt đầu từ một lộ trình phù hợp với mục tiêu của mình.

VIII. FAQ – Câu hỏi thường gặp trong Data Storytelling

Trích nguồn

• Microsoft Power BI – hướng dẫn lựa chọn visualization dựa trên dữ liệu, mục tiêu, audience và không gian hiển thị. Microsoft Learn – Tips for Designing a Great Power BI Dashboard
• Microsoft Power BI – tổng quan về cách lựa chọn visual theo loại dữ liệu và mục tiêu phân tích. Microsoft Learn – Power BI Visualizations Overview
• Storytelling with Data – các nguyên tắc về chọn visual, giảm clutter, làm rõ takeaway và xây dựng data story. Storytelling with Data – What Your Audience Really Wants

About the author

Alice Mai

Founder & Lead Instructor of ACE Academy

Alice Mai hiện là Founder & Academic Director của ACE Academy, đồng thời là giảng viên Business Analytics & Management tại UEH – ISB và HSU. Alice cũng là Consultant tại 180 Systems, công ty tư vấn cho các doanh nghiệp US và Canada.

Với hơn 15 năm kinh nghiệm làm việc tại các tập đoàn đa quốc gia như TikTok, Lazada và ACFC, Alice kết hợp giữa tư duy kinh doanh, phân tích dữ liệu và phương pháp consulting để xây dựng các chương trình đào tạo giúp người học phát triển analytical thinking và năng lực giải quyết business case thực tiễn.

Alice sở hữu bằng Thạc sĩ MBA từ McMaster University – một trong những đại học hàng đầu tại Canada – và luôn được vinh danh trong Dean’s Honour List nhờ thành tích xuất sắc.

Linkedin Threads Facebook