Was bringt Data Storytelling?

Daten in ihrem Rohzustand, als einzelne Zahlen, Zeichen oder Wörter, haben keinen Wert und sind nutzlos.

So wie ein Rohdiamant seinen Wert unter anderem durch seinen Schliff erhält, bekommen Daten erst durch ihre Umwandlung in anwendbares Wissen ihre Bedeutung.

Nur dann, wenn Entscheidungsträger die Daten richtig verstehen, können gute, auf Daten basierende Entscheidungen, getroffen werden.

Data Storytelling ist das Mittel schlecht hin, um komplexe Analyseergebnisse in eine verständliche Sprache zu übersetzen.

Abb. 1: Der Datenanalyseprozess

Somit ist der letzte Schritt im Datenanalyseprozess (2) – die einfache, verständliche und klare Vermittlung dessen, was uns die Daten eigentlich sagen wollen – der wohl entscheidendste.

Was bringt eine in tagelanger, mühevoller Arbeit aufbereitete komplexe Auswertung, wenn niemand diese wirklich versteht und die richten Schlüsse daraus ziehen kann?

Data Storytelling ist der Schlüssel zum Erfolg und ermöglicht diese letzte Hürde im Analyseprozess erfolgreich zu überwinden.

Data Storytelling ist eine Mischung aus Kunst, Wissenschaft und Präsentationsfähigkeit. Es schließt somit die Lücke zwischen Fach- und Entscheidungsteams.

Abb. 2: Der Data-Storytelling-Prozess

DATEN

Daten sind das Fundament für jede Analyse. Sie tragen im Wesentlichen dazu bei, dass die Datenstory beim Zielpublikum überzeugend rüberkommt.

Entscheidend hierbei ist, die richtigen Daten aus der Analyse zu verwenden. Was bedeutet das? Es gilt in einem ersten Schritt herauszufinden, welche Geschichte hinter den Daten steckt. Was will uns das Analyseergebnis sagen? Diese Frage gilt es zunächst zu beantworten.

Ein konkretes Beispiel: Angenommen vor vier Monaten wurde ein neues Produkt eingeführt. Roberto aus der Sales Abteilung stellt nun entsetzt fest, dass die Umsatzentwicklung des neuen Produktes deutlich hinter den Erwartungen liegt.

Die Ursachen dafür können mannigfaltig sein:

• Waren die monetären Erwartungen vielleicht zu hoch angesetzt?
• Wie sehen die Umsatzentwicklungen früherer Produkteinführungen aus?
• Wie ist die Konkurrenzsituation?
• Könnte die Ursache in saisonalen Schwankungen liegen?
• War der Zeitpunkt für die Einführung schlecht gewählt?

etc.

Es gilt Annahmen und Hypothesen aufzustellen und diese dann zu verifizieren.

Roberto führt erste Analysen mit MS Excel durch. Sehr rasch stellt er fest, dass der Einführungspreis des neuen Produktes, im Vergleich zur Konkurrenz, viel zu hoch angesetzt war.

Die Ursache und die Story hinter den Daten hat Roberto sehr schnell herausgefunden.

Der Produkteinführungspreis muss genauer unter die Lupe genommen werden. Das ist entscheidend, denn wäre die Abweichung, beispielsweise auf saisonale Schwankungen zurückzuführen gewesen, müsste er ganz andere Daten analysieren.

Roberto ermittelt jetzt – abhängig von den Konkurrenzpreisen – einen wettbewerbsfähigen Einführungspreis. Die relevanten Daten und das was er präsentieren wird ist somit klar.

STORY

Wenn die relevanten Daten bekannt sind, dann geht es an die Entwicklung einer spannenden Story.

Die schönste Datenvisualisierung bringt nur wenig, wenn sie nicht von einer interessanten und spannenden Geschichte begleitet wird.

Dem Betrachter und Zuhörer helfen die Geschichte den komplexen Sachverhalt zu verstehen und sich diesen auch zu merken.

Nur eine fesselnde Story über die Daten hat die magische Macht das Verhalten des Publikums zu ändern.

Um systematisch einen Spannungsbogen aufzubauen, bedienst Du dich einer Erzählstruktur.

Die wohl bekannteste Art und Weise, wie Du eine Geschichte strukturierst, stammt vom deutschen Schriftsteller Gustav Freytag.

Diese sogenannte Pyramide von Freytag lässt sich sehr gut als Basis für das Data Storytelling verwenden.

Data Storytelling – Erzählstruktur

Abb. 2: Data Storytelling Erzählstruktur

Anhand dieser Erzählstruktur wir das Drehbuch entwickelt.

Begonnen wird bei Punkt 3, dem sogenannten „Aha Moment“. Danach folgt Punkt 1, dann Punkt 2 und zu guter Letzt Punkt 4 mit konkreten Lösungsvorschlägen.

VISUALISIERUNG

Erst wenn das Drehbuch steht, geht es an die Auswahl geeigneter Visualisierungen für das Data Storytelling.

Das erfolgt in drei Schritten:

Schritt 1: Mit Hilfe des Story-basierten Visualsierungsansatzes einen geeigneten Diagrammtyp finden.

Schritt 2: Anwenden der drei Regeln für effektive Datenvisualisierung.

Regel 1: So einfach wie möglich.

Regel 2: Das Wichtige hervorheben.

Regel 3: Verständliches Design.

Schritt 3: Mit der Checkliste für effektive Datenvisualisierung prüfen, ob alle Visualisierungen kommunikationstauglich gestaltet sind.

Fazit:

Data Storytelling umfasst drei wesentliche Elemente:

1. Daten: Die Wahl der richtigen Daten ist essenziell für ein effektives Data Storytelling.

2. Story: Der Aufbau des Spannungsbogens mit Hilfe der Data-Storytelling-Erzählstruktur garantiert eine fesselnde Story.

3. Visualisierung: Sie ist ein kritischer Bestandteil im Prozess des Data Storytelling und unverzichtbar für eine überzeugende Erzählung. Bei korrekter Darstellung helfen Datenvisualisierungen dem Publikum, Informationen zu vergleichen, die Bedeutung zu verstehen und die Geschichte, um die es geht, in den richtigen Zusammenhang zu setzen.

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