Von der Datenflut zur Datengeschichte: Erfolgreiches Data Storytelling in 7 Schritten

Data Storytelling – was ist das?

Data Storytelling, zu Deutsch Datenerzählung, ist die Kunst, komplexe Datenmengen in eine ansprechende und leicht verständliche Geschichte zu verwandeln. Ziel ist es, Informationen durch die Kombination von Datenvisualisierungen, Narrativen und kontextbezogenen Erklärungen effektiv zu kommunizieren.

Warum ist Data Storytelling wichtig?

Daten sind zwar vorhanden, aber oft schwer zu verstehen. Data Storytelling hilft dabei, diese Datenberge in sinnvolle Informationen und Erkenntnisse zu transformieren. Durch die Verknüpfung von Daten mit einer Erzählung werden sie für das menschliche Gehirn greifbar und einprägsam.

Data Storytelling ist in allen Bereichen relevant, wo Daten eine Rolle spielen. Data Storytelling ist ein kraftvolles Werkzeug, um Menschen mit Informationen zu erreichen, sie zu engagieren und sie zu Handlungen zu motivieren.

Es wird unter anderem in folgenden Branchen eingesetzt.

• Unternehmen: Um Kundenverhalten zu verstehen, Marketingkampagnen zu optimieren oder Geschäftsprozesse zu verbessern.
• Wissenschaft: Um Forschungsergebnisse zu kommunizieren, komplexe Zusammenhänge zu verdeutlichen und neue Erkenntnisse zu gewinnen.
• Politik: Um Bürger zu informieren, politische Entscheidungen zu erklären und die öffentliche Meinung zu beeinflussen.
• Bildung: Um Lerninhalte ansprechender zu gestalten, Wissen zu vermitteln und kritisches Denken zu fördern.
• NGOs: Um Spendenaktionen zu unterstützen, auf soziale Probleme aufmerksam zu machen und für ihre Anliegen zu werben.

Geschichten sind seit jeher ein Mittel, um Wissen weiterzugeben, Menschen zu unterhalten und Erfahrungen zu vermitteln.

Geschichten nutzen unsere angeborene Fähigkeit, uns in Erzählungen hineinzuversetzen und mit den Protagonisten mitzufühlen. Diese Faszination für Geschichten macht sie zu einem so mächtigen Werkzeug im Data Storytelling.

Wie Geschichten Menschen fesseln:

• Emotionen ansprechen: Geschichten wecken Emotionen wie Freude, Trauer, Wut oder Angst. Diese emotionalen Bindungen machen die Informationen greifbarer und lassen sie im Gedächtnis haften.
• Kontext und Bedeutung schaffen: Geschichten fügen Daten einen Kontext hinzu und erklären, warum sie wichtig sind. Sie zeigen, wie sich die Daten auf Menschen und Situationen auswirken.
• Merkwürdigkeit und Spannung erzeugen: Geschichten folgen oft einer Dramaturgie mit Spannungsbogen und überraschenden Wendungen. Das hält die Aufmerksamkeit des Publikums und motiviert sie, weiterzuhören oder weiterzulesen.
• Identifikation und Empathie ermöglichen: Menschen identifizieren sich gerne mit den Protagonisten von Geschichten. Das schafft Empathie und Verständnis für die Situation und die dahinterstehenden Daten.

Geschichten sind ein unverzichtbares Werkzeug im Data Storytelling. Sie helfen dabei, komplexe Daten zu verstehen, sich mit ihnen zu verbinden und sie in Erinnerung zu behalten. Indem wir die Kraft der Geschichte nutzen, können wir unsere Daten wirkungsvoller kommunizieren und Menschen zu sinnvollen Handlungen motivieren.

Daten mit Kontext und Bedeutung zu versehen, ist der Schlüssel zum erfolgreichen Data Storytelling.

Daten sind wie rohe Diamanten: wertvoll, aber unbearbeitet und unverständlich. Um ihren wahren Wert zu erschließen, müssen sie geschliffen und poliert werden. In diesem Sinne ist Data Storytelling der Prozess, der Daten mit Kontext und Bedeutung versieht.

Indem wir den Daten einen Rahmen und eine Geschichte geben, können wir sie in sinnvolle Informationen verwandeln, die Menschen verstehen, sich merken und nutzen können. Visualisierungen wie Diagramme, Grafiken und Karten können dabei helfen, Daten kontextbezogen und verständlich darzustellen.

Wie man Daten mit Kontext versieht:

• Datenquelle und -herausgeber verstehen: Woher stammen die Daten? Wer hat sie erhoben? Diese Informationen helfen dabei, die Zuverlässigkeit und Relevanz der Daten zu beurteilen.
• Definition der relevanten Dimensionen: Welche Dimensionen sind für die Geschichte wichtig? Welche Faktoren beeinflussen die Daten? Die Identifizierung dieser Dimensionen schafft einen Rahmen für die Interpretation der Daten.
• Einbindung von Hintergrundinformationen: Welche historischen, sozialen oder wirtschaftlichen Faktoren beeinflussen die Daten? Die Berücksichtigung des Kontexts hilft dabei, die Daten in einem größeren Zusammenhang zu verstehen.

Wie man Daten mit Bedeutung versieht:

• Identifizierung von Trends und Mustern: Was sagen die Daten aus? Welche Trends lassen sich erkennen? Die Analyse der Daten ermöglicht es, Muster und Zusammenhänge zu erkennen.
• Ursachen und Auswirkungen aufzeigen: Warum treten bestimmte Trends auf? Was sind die Auswirkungen der Daten? Die Erklärung der Zusammenhänge verleiht den Daten Bedeutung.
• Geschichten erzählen: Wie lassen sich die Daten in eine überzeugende Geschichte verpacken? Die Verknüpfung der Daten mit einer Erzählung macht sie relevant und einprägsam.

Indem man Daten gezielt sammelt und analysiert, eine klare Fragestellung definiert und die Zielgruppe genau kennt, schafft man die Basis für eine überzeugende und wirkungsvolle Datengeschichte.

Erfolgreiches Data Storytelling ist keine Zauberei, sondern folgt einem strukturierten Prozess, der verschiedene Komponenten umfasst:

1. Daten sammeln und analysieren:

• Datenerhebung: Die ersten Schritte umfassen die Identifizierung der relevanten Datenquellen und die Sammlung der Daten. Je nach Zielsetzung können verschiedene Datentypen verwendet werden, z.B. quantitative Daten, qualitative Daten oder Textdaten.
• Datenbereinigung und -vorbereitung: Die gesammelten Daten müssen auf ihre Qualität und Vollständigkeit überprüft werden. Fehlerhafte oder fehlende Daten müssen bereinigt bzw. ergänzt werden.
• Datenanalyse: Je nach Art der Daten kommen verschiedene Analysemethoden zum Einsatz, z.B. statistische Analysen, Textanalysen oder Data Mining. Die Analyse dient dazu, die wichtigsten Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.

2. Die richtige Geschichte finden: Fragestellung definieren:

• Was will ich mit meiner Geschichte erreichen? Die Zielsetzung des Data Storytelling sollte klar definiert sein. Will man informieren, überzeugen oder zu Handlungen motivieren?
• Welche Frage möchte ich mit den Daten beantworten? Die Fragestellung fokussiert die Datenanalyse und lenkt die Geschichte in die richtige Richtung.
• Welche Kernaussage möchte ich vermitteln? Die zentrale Botschaft der Geschichte sollte klar und prägnant sein.

3. Zielgruppe definieren: Wie viel Vorwissen haben die Leser?

• Wer ist mein Publikum? Die Zielgruppe sollte genau definiert werden, um die Geschichte an deren Bedürfnisse und Interessen anzupassen.
• Welches Vorwissen hat die Zielgruppe? Das vorhandene Wissen der Rezipienten bestimmt die Tiefe und Komplexität der Darstellung.
• Welche Sprache und welche Visualisierungen sind angemessen? Die Wahl der Sprache und der visuellen Elemente sollte der Zielgruppe angepasst sein, um Verständlichkeit zu gewährleisten.

Diese drei Komponenten bilden das Fundament für erfolgreiches Data Storytelling.

Indem man diese Elemente berücksichtigt, kann man komplexe Datensätze in einprägsame und handlungsrelevante Geschichten verwandeln.

Die visuelle Darstellung der Daten, die Strukturierung der Geschichte und ein klarer Handlungsimpuls sind weitere wichtige Komponenten für erfolgreiches Data Storytelling

Daten visualisieren: Verständliche Diagramme & Grafiken:

• Die richtige Wahl des Diagrammtyps: Verschiedene Diagrammtypen eignen sich für unterschiedliche Datentypen und Zielsetzungen. Balkendiagramme eignen sich z.B. für die Darstellung von Vergleichswerten, während Zeitreihendiagramme Trends verdeutlichen.
• Weniger ist mehr: Vermeiden Sie zu viele Datenpunkte und komplexe Designs. Die Darstellung sollte klar, übersichtlich und leicht verständlich sein.
• Beschriftungen und Legenden: Alle Elemente des Diagramms sollten klar beschriftet sein, um Missverständnisse zu vermeiden.
• Farben und Design: Farben und Design sollten die Botschaft der Geschichte unterstützen und gleichzeitig die Lesbarkeit nicht beeinträchtigen.

5. Einen narrativen Bogen schaffen: Einleitung, Hauptteil, Schlussfolgerung:

• Einleitung: Die Einleitung weckt das Interesse des Publikums und führt in die Geschichte ein. Sie sollte die Fragestellung, die Zielsetzung und die Relevanz des Themas verdeutlichen.
• Hauptteil: Der Hauptteil präsentiert die Daten und die wichtigsten Erkenntnisse. Die Datenvisualisierungen sollten durch erklärende Texte und Storytelling-Elemente ergänzt werden.
• Schlussfolgerung: Die Schlussfolgerung fasst die wichtigsten Ergebnisse zusammen und beantwortet die Fragestellung. Sie kann auch einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen oder Handlungsempfehlungen geben.

6. Call to Action: Was sollen die Leser tun?

• Was soll der Leser nach dem Lesen der Geschichte tun? Ein klarer Call to Action motiviert die Leser, sich mit den Daten auseinanderzusetzen und die gewonnenen Erkenntnisse zu nutzen.
• Möglichkeiten für einen Call to Action: Weitere Informationen anfordern, eine Meinung abgeben, an einer Umfrage teilnehmen, etc.
• Die Handlungsaufforderung sollte klar, prägnant und einfach umsetzbar sein.

Data Storytelling ist ein kraftvolles Werkzeug, um komplexe Daten zu kommunizieren und Menschen zu inspirieren. Mit den richtigen Tipps und Tricks können Sie Ihreannst du deine Data Stories noch effektiver gestalten und die Zielgruppe erreichen.