Data Storytelling
Komplexe Daten in eine leicht verständliche Form bringen
Stellen Sie sich vor, Sie sind Teil eines Unternehmens, das grosse Mengen an Daten erfasst, aber Schwierigkeiten hat, diese Daten in nützliche Informationen umzuwandeln. Oder vielleicht sind Sie Teil einer Organisation, die versucht, komplexe Daten in eine leicht verständliche Form zu bringen, um Entscheidungen zu treffen. In beiden Fällen kann Data Storytelling eine wertvolle Lösung sein. Data Storytelling ist eine Methode, bei der Daten auf anschauliche Weise präsentiert werden, um eine Botschaft oder ein bestimmtes Ergebnis zu vermitteln. Lesen Sie in diesem Bericht, wie Data Storytelling verwendet werden kann, um Daten in nützliche Informationen umzuwandeln und Entscheidungen zu treffen.
Was ist Data Storytelling?
Beim Data Storytelling werden visuelle Elemente wie Diagramme und Grafiken sowie eine klar strukturierte Erzählweise verwendet, um Daten auf anschauliche Weise zu präsentieren, sodass eine Botschaft oder ein bestimmtes Ergebnis vermittelt werden kann. Durch diese Art der Präsentation kann das Publikum die Informationen leichter verstehen und sich im Nachhinein besser daran erinnern. Data Storytelling kann in vielen Bereichen eingesetzt werden, z. B. für Unternehmensentscheidungen, im Projektmanagement oder für Präsentationen.
Wie funktioniert Data Storytelling?
Data Storytelling funktioniert, indem es Daten auf eine Weise präsentiert, die sie für das Publikum verständlich, emotional und interessant macht. Bei der Erstellung Ihrer Datengeschichte können folgende Schritte helfen:
1. Identifizieren Sie das Ziel der Geschichte:
Jede Geschichte sollte ein klar definiertes Ziel haben. Fragen Sie sich also, was Sie mit Ihrer Geschichte ausdrücken wollen. Was soll beim Publikum erzielt werden, nachdem es die Geschichte gehört hat? Was soll die Geschichte bewirken?
2. Sammeln Sie alle relevanten Daten:
Stellen Sie sicher, dass Sie sämtliche Daten haben, die Sie benötigen, um Ihre Geschichte zu erzählen. Versetzen Sie sich dafür in Ihr Zielpublikum und überlegen Sie genau, welche Daten benötigt werden. Achten Sie auch darauf, die Daten im richtigen Kontext bereitzustellen, d. h. beispielsweise Vergleichswerte anzugeben. Gleichzeitig sollten Sie bereits in diesem Schritt darauf achten, nicht zu viele Daten auszuwählen, damit Ihre Datengeschichte nicht überfrachtet wird.
3. Aufbereitung der Daten:
Bereinigen und formatieren Sie Ihre Daten, so dass sie für die weitere Analyse und Präsentation bereit sind. Stellen Sie ausserdem sicher, dass die Datenqualität hoch ist, d. h. die Daten sollten vollständig, aktuell und korrekt sein. Überprüfen Sie die Daten daher auch auf Fehler, Inkonsistenzen oder Dubletten.
4. Visuelle Darstellung:
Ein Bild sagt mehr als tausend Worte. Erstellen Sie daher Diagramme, Grafiken, Karten und andere visuelle Elemente, um die Daten zu präsentieren und die Botschaft zu unterstützen. Sie sind unsicher, welche Visualisierung sich für Ihre Daten eignet? Dann erfahren Sie im Beitrag «So gestalten Sie ein optimales Dashboard», wie Sie eine optimale Wahl treffen. Zudem können Sie dort lesen, wie die Informationswahrnehmung über ein Dashboard optimiert werden kann, beispielsweise indem die Position, Grösse oder Ausrichtung der Grafiken verändert wird. Achten Sie darauf, die Daten klar zu benennen, d. h., dass beispielsweise die Achsen in einem Diagramm beschriftet sein sollen.
5. Struktur:
Erstellen Sie eine klare und logische Erzählstruktur, die es dem Publikum ermöglicht, die Daten und ihre Bedeutung schnell zu verstehen. Dafür sollten Sie die Daten logisch strukturieren und gleichzeitig so einfach wie möglich darstellen.
6. Interaktivität und Präsentation:
Präsentieren Sie Ihre Geschichte in einer Weise, die das Publikum interagieren lässt. Nutzen Sie Tools wie Dashboards oder eine Präsentationssoftware, um die Aufmerksamkeit der Zuschauer zu erlangen. Interaktive Elemente können Ihrem Publikum einen Mehrwert bieten, beispielsweise ermöglichen Drilldowns eine detaillierte Version der Daten zeigen, während Filter ermöglichen, sich auf einen Teilbereich der Daten zu konzentrieren.
7. Feedback:
Lassen Sie das Publikum Ihre Geschichte kommentieren und Feedback geben. Dies können Sie zukünftig dazu nutzen, Ihre Techniken sowie die Art und Weise, wie Sie die Geschichten erzählen, zu verbessern.
Wie verfasst man eine gute Datengeschichte?
Die Handlung einer Datengeschichte besteht meist aus drei Teilen – einer Einleitung mit der grundlegenden Fragestellung, einem Hauptteil, der die Daten und ihre Analyse erklärt, sowie einer Schlussfolgerung.
1. Eine Fragestellung oder ein Problem:
Eine Datengeschichte beginnt mit einer Fragestellung oder einem Problem, das es zu untersuchen oder zu lösen gilt. Darin können auch der Kontext der Analyse, die Datenbeschaffenheit, angewandte Methoden oder Herausforderungen einbezogen werden. So erklären Sie zunächst die Ausgangssituation, also z. B., welche Kennzahlen betrachtet werden und warum Sie für den Geschäftserfolg, bzw. Ihr grundlegendes Ziel, wichtig sind.
2. Hauptteil:
Der Hauptteil Ihrer Geschichte dient dazu, die Ausgangsfrage mit Hilfe Ihrer gesammelten Daten zu beantworten. Die Daten dienen bei Ihrer Datengeschichte also zum einen Teil als Protagonisten und zum anderen Teil bilden Sie den Rahmen für die Handlung. Um das Verständnis zu erleichtern und Ihre Botschaft zu unterstützen, können diese Daten visuell dargestellt werden.
Eine gut strukturierte Erzählweise, bzw. Darstellung hilft dem Publikum, die Informationen leicht zu verstehen und ihnen zu folgen. Hierfür stehen Ihnen verschiedene Möglichkeiten der Erzählung zur Verfügung:
- Drilldown: Bei einem Drilldown gehen Sie von allgemeinen Daten zu spezielleren, in der Regel detaillierten Daten.
- Zoom out: Hierbei gehen Sie umgekehrt zum Drilldown vor und zeigen erst spezielle Daten, bevor Sie zu allgemeineren Daten übergehen.
- Änderung im Zeitverlauf: Hierbei erklären Sie, wie sich die Daten über einen Zeitraum geändert haben.
- Kontrast: Haben Sie sich für zwei oder mehr Protagonisten entschieden, können Sie diese miteinander vergleichen.
- Kreuzung: Bei dieser Erzählvariante arbeiten Sie heraus, an welchem Punkt sich Ihre Datenprotagonisten kreuzen.
- Ausreisser: Hierbei liegt der Fokus der Erzählung auf Ausreissern innerhalb Ihrer Daten.
- Faktoren: Bei dieser Erzählperspektive veranschaulichen Sie, wie verschiedene Datensätze miteinander in Verbindung stehen, bzw. welche Kausalitäten zwischen Ihnen bestehen.
Achten Sie beim Verfassen Ihrer Datengeschichte darauf, dass Sie Ihr Publikum emotional ansprechen, um es dazu zu bringen, sich stärker mit Ihrer Botschaft zu identifizieren. Dafür können Sie Teile Ihrer Geschichte interaktiv gestalten, um es dem Publikum zu ermöglichen, die Informationen auf unterschiedliche Arten zu erkunden.
3. Schlussfolgerung und Empfehlung:
Eine gute Datengeschichte endet mit einer Schlussfolgerung, die auf den Daten und ihrer Analyse basiert, sowie konkreten Empfehlungen für zukünftige Massnahmen.
Was macht eine gute Datengeschichte aus?
Eine gute Datengeschichte zeichnet sich durch eine Kombination aus Fakten, Logik und Emotionen aus. Folgende Faktoren können dazu beitragen, eine gute Datengeschichte zu erstellen:
- Klar definiertes Ziel: Eine gute Datengeschichte hat ein klar definiertes Ziel, das sie erreichen möchte, und sorgt dafür, dass das Publikum dieses Ziel versteht und sich darauf konzentriert.
- Relevante Daten: Eine gute Datengeschichte verwendet nur die Daten, die für das Ziel der Geschichte relevant sind und präsentiert sie in einer Weise, die für das Publikum verständlich ist.
- Logische Erzählstruktur: Eine gute Datengeschichte hat eine logische und gut strukturierte Erzählweise, die es dem Publikum ermöglicht, die Informationen leicht zu verstehen und zu folgen.
- Visuelle Darstellung: Eine gute Datengeschichte verwendet visuelle Elemente wie Diagramme, Grafiken und Karten, um die Daten zu präsentieren und die Botschaft zu unterstützen.
- Emotionale Anziehungskraft: Eine gute Datengeschichte hat eine emotionale Anziehungskraft, indem sie das Publikum emotional ansprechen und es dazu bringen, sich stärker mit der Botschaft zu identifizieren.
- Interaktivität: Eine gute Datengeschichte ist interaktiv und ermöglicht es dem Publikum, die Informationen auf verschiedene Weise zu erkunden und zu interagieren.
- Aktualität und Konsistenz: Eine gute Datengeschichte ist aktuell und die verwendeten Daten sind konsistent und nicht veraltet.
- Ethik: Eine gute Datengeschichte beachtet auch ethische Aspekte wie Datenschutz und Privatsphäre und stellt sicher, dass keine unsachgemässen Schlüsse gezogen werden.
Die Vorteile von Data Storytelling
- Verständlichkeit: Data Storytelling präsentiert Daten auf eine Weise, die sie für das Publikum verständlich und leicht zugänglich macht. So können wertvolle Erkenntnisse gewonnen und weitergegeben werden.
- Emotionale Anziehungskraft: Indem man eine Geschichte erzählt, kann man das Publikum emotional ansprechen und es dazu bringen, sich stärker mit der Botschaft zu identifizieren.
- Erhöhte Merkfähigkeit: Eine gut erzählte Geschichte ist leichter zu merken als blosse Fakten und Zahlen.
- Unterstützung bei Entscheidungen: Data Storytelling kann dabei helfen Entscheidungen zu treffen, indem es klare und leicht verständliche Informationen liefert. So kann es beispielsweise dazu dienen, in Diskussionen sehr fokussiert zu bleiben.
- Bessere Zusammenarbeit: Indem Datenexperten lernen, die Sprache anderer Stakeholder im Unternehmen zu sprechen, kann die Zusammenarbeit optimiert werden.
Die Nachteile von Data Storytelling
- Zeitaufwendig: Data Storytelling kann sehr zeitaufwendig sein, insbesondere wenn es darum geht, die Daten aufzubereiten und in eine Geschichte zu verpacken.
- Subjektiv: Es besteht die Gefahr, dass die Daten subjektiv interpretiert werden, je nachdem wie die Geschichte erzählt wird und wer es tut.
- Verzerrung der Realität: Indem man bestimmte Daten hervorhebt und andere unterdrückt, besteht die Gefahr die Realität verzerren und ein unvollständiges oder falsches Bild vermitteln. Daher sollte bei Erstellung der Datengeschichte genau geprüft werden, ob die gewonnenen Erkenntnisse auch tatsächlich richtig sind.
- Zu viele Daten: Es kann zu viele visuelle Elemente oder Informationen geben, die die Aufmerksamkeit des Publikums von den wichtigsten Punkten ablenken. Daher ist es wichtig, sich nur auf relevante Informationen zu konzentrieren.
Fazit
Data Storytelling ist eine wertvolle Methode, um Daten auf anschauliche Weise zu präsentieren und so eine klare und überzeugende Botschaft zu vermitteln. Durch die Verwendung von visuellen Elementen und einer gut strukturierten Erzählweise kann das Publikum die Informationen leichter verstehen und sich besser daran erinnern. So kann Data Storytelling Sie in vielen Bereichen unterstützen.
Eine Business Intelligence Software kann Ihnen dabei helfen, Ihre Datengeschichte zu erstellen und sie zu gestalten. Komfortable Auswertungsfunktionen, verschiedene Optionen zur Visualisierung der Daten sowie die Möglichkeit, eigene Dashboards und Berichte zu erstellen, vereinfachen das Verfassen Ihrer Datengeschichte.
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