„Storytelling ist heute die stärkste Art, Ideen in die Welt zu bringen“, sagt Robert McKee, Drehbuch-Guru. In Unternehmen wimmelt es von schlecht gestalteten Slides, überladen mit unpassenden Diagrammen. Data Storytelling ist der Schlüssel, um Daten in Einsichten zu verwandeln, die Handeln und Wertschöpfung anstoßen.
Datenstories bleiben nachweislich besser im Gedächtnis, überzeugen mehr und binden stärker als reine Statistiken. Aber wie erzählen wir Datenstories? Brent Dykes, Autor von Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals, hat dafür ein wertvolles Rahmenwerk entwickelt.
In diesem Rahmenwerk bestehen Datenstories aus drei Bausteinen – Erzählung, Daten und Visuals. In diesem Beitrag schauen wir uns alle drei Elemente im Detail an.
Abbildung 1: Erzählung, Visuals und Daten treiben Datenstories an, die Veränderungen bewirkenErzählstruktur
Die meisten Geschichten folgen einem vertrauten Bogen: Eine Hauptfigur trifft auf eine Komplikation, begibt sich auf die Reise zur Lösung und kehrt dann in den Alltag zurück. Aristoteles’ Tragödienstruktur, Campbells Heldenreise und Freytags Pyramide sind Varianten dieses Grundmusters.
Auch Datenstories profitieren von dieser klassischen Erzählstruktur. Eine Datenstory beginnt mit dem Setting der aktuellen Situation, führt über Einblicke hin zur zentralen Erkenntnis und endet mit konkreten Empfehlungen.
Abbildung 2: Die Erzählstruktur einer DatenstoryDaten
Angesichts einer Datenflut ist es verlockend, alles in ein einziges Diagramm zu pressen. Wer das tut, verwässert jedoch die Story mit Rauschen und verwirrt das Publikum.
Darum ist die Auswahl der richtigen Daten für die Story entscheidend. Brent Dykes empfiehlt, nebensächliche Datenpunkte zu entfernen oder zu aggregieren – wie in den folgenden Beispielen.
Abbildung 3: Explizit zu zeigen, dass der Umsatz pro Kunde sinkt (rechts), ist besser, als Gesamtumsatz und Kundenzahl nebeneinander zu plotten (links).
Abbildung 4: Die Marktanteile der größten Märkte werden sichtbar, wenn die kleinsten Märkte zusammengefasst werden.
Abbildung 5: Gerade bei mehreren Diagrammen in einer Grafik gilt oft: Weniger ist mehr.Visuals
Mit passender Struktur und Daten ausgestattet, kommen Visuals ins Spiel. Hier teilt Brent praktische Tipps, wie du die optimale Visualisierung für deine Datenstory gestaltest.
1. Wähle die passende Visualisierung
Je nach Kontext einer Datenstory wirken Visualisierungen unterschiedlich gut. Entscheidend ist, das Diagramm nach der Botschaft auszuwählen.
Beispielsweise eignen sich Balkendiagramme besser als Tortendiagramme, um Unterschiede in Anteilen zu zeigen (Abbildung 6A vs. 6B). Um die Summe von Anteilen über Kategorien zu illustrieren, sind Tortendiagramme dagegen oft die bessere Wahl (Abbildung 7A vs. 7B).
Abbildungen 6A und 6B
Abbildungen 7A und 7B2. Richte die Visuals auf die Botschaft aus
Eine gute Datenstory arrangiert Visuals so, dass sie den Bedürfnissen des Publikums entsprechen. Zur Veranschaulichung vergleicht Dykes zwei Diagramme mit denselben Daten, aber leicht unterschiedlichen Zielen.
Vergleicht man die Abbildungen 7A und 7B, zeigt sich: Ausgerichtete horizontale Achsen erleichtern schnelle Vergleiche.
Abbildung 8A: Vergleich des Gesamtumsatzes je Land
Abbildung 8B: Vergleich der Umsätze einzelner Produkte über Länder hinweg, insbesondere für Produkt BDie Abbildungen 9A und 9B sind dagegen je nach Ziel der Visualisierung unterschiedlich angeordnet.
Abbildung 9A: Vergleich über Produkte innerhalb jedes Segments
Abbildung 9B: Vergleich über Segmente innerhalb jedes Produkts3. Richte die Aufmerksamkeit des Publikums aus
Aufmerksamkeit gilt dem, was im Diagramm heraussticht. Hebe die Kernaussagen hervor, um das Signal vom Rauschen zu trennen – so gewinnt dein Publikum schneller Einsichten.
Beispielsweise können der gezielte Einsatz von Farben (Abb. 10B) und Text (Abb. 10C) ein überladenes Diagramm (Abb. 10A) drastisch verbessern.
Abbildung 10A
Abbildung 10B
Abbildung 10CEine weitere Technik ist, Einsichten schrittweise per Animation offenzulegen. Im folgenden Beispiel (Abbildung 11) wird der Einbruch des Gewinns zu Beginn von Covid-19 für das Publikum anschaulich nachvollziehbar.
Abbildung 11: Einsichten in Etappen enthüllenFazit
„Viele mutige, großartige Einsichten teilen dasselbe Schicksal, wenn sie nicht erfolgreich in Datenstories gegossen werden“, schreibt Brent. Die Kompetenzen im Data Storytelling werden daher weiter an Bedeutung gewinnen, je mehr Daten Unternehmen sammeln.
Egal ob Einsteiger oder Profi im Data Storytelling: Das Webinar „Effective Data Storytelling: How to Turn Insights into Action“ von Brent bietet wertvolle Rahmenwerke und praxisnahe Tipps für alle Levels.