Data Storytelling vereint verschiedene Aspekte der Datenanalyse, Statistik und Data Science mit Erkenntnissen aus der Kommunikationsforschung. Dabei ist Data Storytelling eng mit der Visualisierung von Daten verknüpft.
Visualisierte Daten sind in der Regel eher greifbar als reine Tabellen und Zahlen-Reihen. Mithilfe von Data Storytelling werden aus den Auswertungen und Analysen einprägsame Geschichten, die mitunter auch für Laien leicht zugänglich sind.
Was ist Data Storytelling?
Storytelling ist längst nicht mehr nur ein Begriff aus der Marketing-Abteilung. Während es bei den Kollegen jedoch eher darum geht, Produkte, Dienstleistungen oder die Unternehmenskultur zu veranschaulichen, beschäftigt sich Data Storytelling vor allem mit der Analyse und Visualisierung von Daten.
Um mit Daten Geschichten erzählen zu können, müssen Datenanalysen in verständliche Szenarien eingefügt werden. Durch den Kontext aus Nutzer- bzw. Fachszenarien ergibt sich eine Geschichte, die auch Zielgruppen fernab von Datenspezialisten einfach verstehen können. Data Storytelling ist somit ein Konzept, um ein verständliches Narrativ zu entwickeln, das auf komplexen Daten sowie Analysen basiert, um durch Botschaften Informationen zu verbreiten oder bestimmte Handlungen, wie z.B. Entscheidungsfindungen zu beeinflussen. Durch die Kombination aus analytischen sowie erzählerischen Elementen erhalten die Daten-Geschichten eine emotionale Komponente, die den aufbereiteten Daten eine Stimme verleiht und sie greifbar macht.
Die Vorteile von Data Storytelling
Data Storytelling bietet die Chance, den Informationsaustausch zwischen Abteilungen bzw. Teams zu verbessern und tiefere Einblicke in komplizierte Datenlagen zu schaffen. Durch die Aufarbeitung der Daten können so wertvolle Erkenntnisse gewonnen und schnelle, datenbasierte Entscheidungen und Handlungsmöglichkeiten aufgezeigt werden.
Data Storytelling hilft durch klare und verständliche Botschaften dabei, die Zusammenarbeit zwischen Datenspezialisten und anderen Abteilungen des Unternehmens zu stärken und Diskussionen auf die wesentlichen Botschaften zu fokussieren.
Was gehört in eine gute Daten-Story?
Eine gute Daten-Story lebt davon, dass komplizierte, vielschichtige und abstrakte Daten so aufbereitet werden, sodass am Ende einfach verständliche Erkenntnisse und Informationen übrigbleiben. Die emotionale Seite durch das Storytelling bewirkt, dass die angesprochene Zielgruppe erreicht und ihnen die Bedeutung der Daten klarer wird. Egal ob für das Marketing oder für die Datenanalyse – Data Storytelling braucht eine zielgruppengerechte Aufbereitung mit klarem Fokus.
Wichtig ist zudem eine gute Datenqualität als Basis der Geschichte. Daten sind daher, bevor sie analysiert und präsentiert werden können, genau auf ihre Quelle, Validität, Relevanz sowie Vollständigkeit zu untersuchen. Eine schlechte Qualität der Daten, z.B. durchunvollständige Datensätze oder Übermittlungsfehler, wirkt sich negativ auf die Glaubwürdigkeit der Daten-Geschichte aus.
Jede gute (Daten-)Geschichte braucht zudem einen Protagonisten. Der „Held“ der Geschichte kann, muss aber nicht unbedingt eine Person darstellen. Der Handlungsverlauf hingegen unterscheidet sich meist wenig von regulärem Storytelling.
Eine gute Geschichte lässt sich in drei Akten aufteilen:
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- Exposition (z.B. Art der Daten, Situation, ein bestimmtes Bedürfnis)
- Konfrontation und Wendepunkt (z.B. eine Fragestellung, eine Komplikation oder auch eine Erkenntnis)
- Auflösung (z.B. ein Ergebnis, eine (Handlungs-)Empfehlung oder eine Entscheidung)
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Um die (Daten-) Story erzählen zu können müssen Zahlen und Daten zunächst in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden. Dafür können z.B. relevante KPIs und die damit verbundenen Ziele betrachtet und bildlich dargestellt werden. Visualisierungen, z.B. mittels Grafiken und Abbildungen, fungieren entlang der Handlung der jeweiligen Daten-Geschichte als roter Faden, um die Botschaften der Story klar verständlich sowie überzeugend zu übermitteln.
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