Storytelling mit Datenvisualisierung

Was ist Datenvisualisierung?

Datenvisualisierung vermittelt Informationen durch Bilder – eine visuelle Darstellung der von Ihnen gesammelten Daten. Durch die Bereitstellung von Rohzahlen und Fakten kann es durch Diagramme, Grafiken, Tabellen, Karten und Zahlen zu besseren organisatorischen Entscheidungen beitragen.

Es gibt zwei Arten der Datenvisualisierung, die Sie beim Erstellen Ihrer Datenstory untersuchen können: erklärend und explorativ. Erklärende visuelle Elemente, die auch als informative Elemente bezeichnet werden, liefern der Zielgruppe bestimmte Aspekte oder alle gewünschten Informationen. Andererseits werden explorative visuelle Elemente verwendet, wenn Sie sich nicht sicher sind, welche fragen Sie anhand der von Ihnen gesammelten Daten beantworten müssen.

Wenn Sie Ihre narrativen Informationen mithilfe von Datenvisualisierung vermitteln, bieten Sie Ihrer Zielgruppe umfassende Daten im Kontext und ermöglichen es ihr so, Zusammenhänge herzustellen, Trends zu erkennen und eigene Schlussfolgerungen zu ziehen oder sich eine eigene Meinung zu bilden. Es ist wichtig, festzustellen, dass Datenanalysen, die in Ihrer Visualisierung ohne kontextbezogenes Storytelling präsentiert werden, dazu führen können, dass Ihre Zielgruppe eine Entscheidung hinauszögert, zu falschen Schlussfolgerungen kommt oder sich in den riesigen Datenmengen verliert.

Data Storytelling bietet unter anderem die folgenden Vorteile:

• Schaffung von Mehrwert, damit Benutzer die Punkte in Ihrer Story verbinden können
• Erhöhung der Glaubwürdigkeit Ihrer Organisation und Aufbau von Vertrauen bei der Zielgruppe
• Kombination eines verlockenden Narratives mit visuell anregenden Elementen, damit Benutzer Informationen lesen und behalten können
• Förderung der Interaktion mit relevanten Daten
• Bereitstellung proprietärer Daten, um neue und originelle Storys zu erstellen
• Vielseitigkeit, sodass es in andere Formen digitaler Medien integriert werden kann
• Schaffung von Markenbekanntheit, um Ihre Organisation als Branchenführer zu positionieren

Warum sind Datenvisualisierung und Data Storytelling wichtig?

Um eine aussagekräftige Story zu erstellen, müssen Sie Ihre Hypothese, Argumentation und Daten bereitstellen, um sie zu untermauern. Daten sind großartig, aber zu viele Daten können auch eine Herausforderung darstellen. Selbst Experten der Datenvisualisierung haben Schwierigkeiten, ihren Visualisierungsbemühungen Aussagekraft zu verleihen, wenn sie nicht über den richtigen Kontext verfügen, den ein fokussiertes Narrative bietet.

Der beste Ansatz für Data Storytelling besteht darin, die richtigen Daten im richtigen visuellen Format zu präsentieren. Wenn Ihre Story zu viele Bilder enthält, wird sie eher zu einer Infografik, der der nötige Kontext fehlt, um ansprechend zu sein. Wenn Sie Inhalte narrativ vermitteln, müssen Sie ein Narrative erstellen und wissen, wann Sie Daten einbinden, wann Sie komplexe Zahlen hervorheben und wann Sie lediglich eine schriftliche Erklärung anbieten.

Datenvisualisierungen spielen eine Rolle beim Hinzufügen von Informationen zum Narrative, sie vermitteln jedoch nicht die gesamte Story.

So ergänzen sich Datenvisualisierung und Data Storytelling

Data Storytelling und Datenvisualisierung mögen gleich klingen, sind jedoch sehr unterschiedlich. Sie können eine fesselnde Geschichte erzählen, aber Sie brauchen Beweise, um Ihre Hypothese zu untermauern. Rohdaten allein reichen nicht aus, um einer Zielgruppe eine zentrale Botschaft oder Maßnahme mit auf den Weg zu geben. Um Ihr Ziel ins Rampenlicht zu rücken, müssen Sie Ihre Daten in einem überzeugenden und dennoch leicht verständlichen Format präsentieren, das Ihre Zielgruppe anspricht. Datengestütztes Storytelling verwandelt Ihre Informationen in ein effektives Kommunikationstool.

Um eine erfolgreiche Datenstory zu entwickeln, können die einzelnen Teile durch Einbindung der Datenvisualisierung zusammengefügt und kann ein Narrative erstellt werden, das Ihre Benutzer verstehen. Indem Sie Kontext, Detailgenauigkeit, wichtige Insights und eine Handlungsaufforderung bereitstellen, bietet die Datenvisualisierung die Daten, die Ihre Behauptungen untermauern. Auf der Story-Ebene schafft es ein Verständnis und eine Erklärung für die von Ihnen bereitgestellten Metriken, die weit über Zahlen und Diagramme hinausgehen.

Die Unterschiede zwischen Datenvisualisierung und Data Storytelling

Am besten ist es, dies nicht als Datenvisualisierung oder Data Storytelling zu betrachten. Vielmehr geht es darum, wie sie zusammenarbeiten. Beides sind Strategien, wie Sie Ihr Konzept, Ihre Hypothese oder Ihre Theorie veranschaulichen. Dennoch gibt es sehr deutliche Unterschiede.

Data Storytelling unterscheidet sich von der Datenvisualisierung, da die Erzähler Ihrer Story eine aussagekräftigere, umfassendere Sicht auf Ihre Botschaft liefern müssen, und zwar in einer Weise, die Ihre Zielgruppe leicht verstehen kann.

Andererseits ist die Datenvisualisierung eine Taktik, die dazu dient, Ihr Storytelling zu verbessern. Mit diesem Standard-Tool für Unternehmenskommunikation werden riesige Mengen komplexer und wertvoller Daten in ein leichter verständliches Format übersetzt. Um die Aufmerksamkeit Ihres Publikums zu wecken, müssen Sie bewusst visuelle Elemente mit den folgenden Eigenschaften verwenden:

• Angemessen
• Lesbar
• Nicht irreführend

Datenvisualisierung und Storytelling arbeiten zusammen, um die bestmögliche Story zu vermitteln. Dabei werden Daten verwendet, die Ihrem Narrative Klarheit, Wahrheit und Gültigkeit verleihen.

Wie sich Datenvisualisierung und Storytelling ähneln

Data Storytelling und Datenvisualisierungen arbeiten mit demselben Ziel zusammen: ein ansprechendes, sachliches und kontextbezogenes Narrative zu erstellen. Sie sind nicht austauschbar, sondern zwei Seiten derselben Medaille. Die Visualisierung liefert den Beweis, den Ihr Narrative braucht, während das Storytelling alle Ihre Informationen als logisch und kohärent präsentiert.

Erstellen eines Data Storytelling-Frameworks

Wenn Sie eine Datenstory erstellen, müssen Sie sicherstellen, dass sie einen Anfang, einen Mittelteil und eine Schlussfolgerung aufweist. Sie kennen die Story, die Sie vermitteln möchten, und wissen, wie Sie dies erreichen möchten. Das Verständnis des Kontexts und der Ergebnisse Ihrer Datenanalyse sind die Informationen, die Sie benötigen, um Ihre Story zu vermitteln.

Um dies zu erreichen, müssen Sie einige Best Practices heranziehen, um den Rahmen zu schaffen. Nachfolgend sind einige praktische Möglichkeiten aufgeführt, um sicherzustellen, dass Ihre Datenvisualisierung und Ihr Storytelling effektiv sind:

1. Definieren Sie Ihre Ziele.

   Verschaffen Sie sich einen Überblick über den Zweck Ihrer Datenstory, Ihre Zielgruppe und Ihre Prioritäten.

2. Präsentieren Sie ein ansprechendes Narrative.

   Informieren Sie sich darüber, was Ihre Zielgruppe hören möchte.

3. Integrieren Sie wichtige Elemente des analytischen Storytelling.

   Hierzu gehören die folgenden Elemente:

   • Plot: Die Art der Fragen, die Sie stellen, die Art und Weise, wie Sie sie beantworten, und die Art und Weise, wie Sie Ihrem Publikum helfen, zu einer Schlussfolgerung zu gelangen.
   • Kontext: Wie Ihr Publikum die von Ihnen präsentierten Daten interpretiert.
   • Charaktere: Tonfall und Einblicke in die Art und Weise, wie Sie die Story erzählen.
   • Das Ende: Die Schlussfolgerung und die darauf folgenden Handlungen, die sich aus Ihrer Geschichte ergeben – was die Zielgruppe gelernt hat, wie sie die gewünschten Ergebnisse erzielen kann oder was sie anders machen muss, um sich in Zukunft zu verbessern.

4. Seien Sie objektiv.

   Präsentieren Sie Ihre Daten transparent und objektiv, vermeiden Sie Mehrdeutigkeiten und stellen Sie sicher, dass Ihre Designs und Visualisierungen die Integrität der Daten oder der Story nicht beeinträchtigen.

5. Wählen Sie geeignete Arten von Visualisierungen aus.

   Sie müssen Ihre Informationen angemessen mit dem richtigen Bildmaterial präsentieren.

6. Folgen Sie den Best Practices für Grafikdesign.

   Damit Ihr Publikum alles versteht, müssen Sie eine Präsentation auswählen, die die Unstimmigkeiten zwischen dem Lesen und der Interpretation der grafischen Elemente so gering wie möglich hält.

7. Verwenden Sie die geeigneten Datenvisualisierungstools.

   Um Daten durch Visualisierungen effektiv zu kommunizieren, müssen Sie das richtige Tool verwenden. Microsoft Visio kann beispielsweise dazu beitragen, Daten mit verständlichem und klarem Bildmaterial ans Licht zu bringen.

8. Erstellen Sie eine aufschlussreiche und menschliche Geschichte.

   Wenn Ihre Story nachvollziehbar und fesselnd ist und hochwertige Inhalte übersichtlich dargestellt sind, behalten Sie die Aufmerksamkeit Ihrer Zielgruppe.

9. Erstellen Sie eine Story, die sowohl das Storytelling als auch die Visualisierungen ergänzt.

   Wenn Sie unterstützende, selbsterklärende Grafiken hinzufügen, um eine konsistente Storyline zu konzipieren, werden das Interesse und die Bindung erhöht.

Hier finden Sie einige Beispiele für Datenvisualisierung und Storytelling:

Datenvisualisierungs- und Storytelling-Lösungen

Es gibt zahlreiche Lösungen, mit deren Hilfe Sie ein vollständiges und angereichertes Narrative mit Ihren Daten erstellen können. Wenn Sie sich jedoch für eine Lösung entscheiden, müssen Sie sicher sein, dass sie flexibel genug ist, um mit Ihren wichtigen Geschäftsdaten aus der gesamten Organisation zu arbeiten, damit Sie das gesamte Bild sehen und noch tiefere Einblicke gewinnen können.

Mit Microsoft Power BI können Sie die Kluft zwischen Ihren Erfahrungen mit Narratives und Daten überbrücken. Es hilft Ihnen, relevante Inhalte zu entdecken, kritische Business Intelligence-Informationen aufzudecken und Datenberichte mit dem richtigen Business-Tool für Datenvisualisierung und Storytelling freizugeben.