Data Storytelling: ein wichtiger Schlüssel für erfolgreiche Datenanalyse

Wenn Ihr Unternehmen damit begonnen hat, alle Arten von Daten zu sammeln und zu kombinieren, besteht der nächste schwer fassbare Schritt darin, daraus einen Wert zu schöpfen. Ihre Daten können eine enorme Menge an potenziellem Wert enthalten, aber es kann kein einziger Wert geschaffen werden, wenn die Erkenntnisse nicht aufgedeckt und in Aktionen oder Geschäftsergebnisse umgesetzt werden.

 „Die Fähigkeit, Daten zu nutzen, sie zu verstehen, zu verarbeiten, aus ihnen Wert zu schöpfen, sie zu visualisieren und zu kommunizieren – das wird in den nächsten Jahrzehnten eine enorm wichtige Fähigkeit sein.” (Chefökonom von Google, Dr. Hal R. Varian)

Mit der Verlagerung hin zu mehr Selbstbedienungsfunktionen in den Bereichen Analytik und Business Intelligence wird sich der Pool von Personen, die Erkenntnisse generieren, über Analysten und Datenanalysten hinaus erweitern. Diese neue Art von Datentools wird es den Mitarbeitern in allen Geschäftsbereichen erleichtern, selbständig auf Daten zuzugreifen und diese zu untersuchen. Infolgedessen werden wir in den Unternehmen eine noch nie dagewesene Anzahl von Erkenntnissen gewinnen. Wenn es uns jedoch nicht gelingt, die Kommunikation dieser Erkenntnisse zu verbessern, werden wir auch eine schlechtere Umwandlungsrate von Erkenntnissen in Werte erleben. Wenn eine Erkenntnis nicht verstanden wird und nicht überzeugend ist, wird niemand danach handeln und es wird keine Veränderung stattfinden.

Hier kommt Data Storytelling ins Spiel, eine Fähigkeit, die für das Zeitalter von Big Data entwickelt wurde. Auch wenn es unterschiedliche Interpretationen gibt, beschreiben die meisten Experten Data Storytelling als die Fähigkeit, Daten nicht nur in Form von Zahlen oder Diagrammen zu vermitteln, sondern als eine Geschichte, die Menschen verstehen können.

Die vielleicht am schwierigsten zu beherrschende Fähigkeit des Data Storytellings ist das Einfühlungsvermögen – zu verstehen, woher das Publikum kommt und auf welche Teile der Datenanalyse es reagieren wird.

So haben beispielsweise ein Vertriebsleiter und ein Softwareentwickler in der Regel gegensätzliche Weltanschauungen, und wenn man ihnen dieselben Daten vorlegt, werden sie wahrscheinlich sehr unterschiedlich reagieren. Daher ist es wichtig, dass derjenige, der mit der Datenanalyse betraut ist, in der Lage ist, die verschiedenen Standpunkte zu interpretieren und das relevante Material entsprechend zu präsentieren.

Es ist wichtig Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren und die Perspektive eines Publikums zu verstehen, das möglicherweise nicht dieselbe Sichtweise teilt oder über vergleichbare Kenntnisse im Umgang mit Daten verfügt.

Wie funktioniert Data Storytelling?

Wenn Sie Ihre Erkenntnisse in eine Datengeschichte verpacken, bauen Sie eine Brücke für Ihre Daten zur einflussreichen, emotionalen Seite des Gehirns. Als Neurowissenschaftler die Auswirkungen detaillierter Informationen auf ein Publikum beobachteten, zeigten Gehirnscans, dass nur zwei Hirnregionen aktiviert wurden, die mit der Sprachverarbeitung in Verbindung stehen: Das Broca-Areal und das Wernicke-Areal. Wenn jemand jedoch in eine Geschichte vertieft ist, wurden mehr Hirnregionen aktiviert. Menschen hören Statistiken, aber sie fühlen Geschichten. Dieser subtile, aber wichtige Unterschied zahlt sich für Datenerzähler in einigen wichtigen Punkten aus:

Einprägsamkeit: Eine Studie des Stanford-Professors Chip Heath (Autor von Made to Stick) ergab, dass sich 63 % der Menschen an Geschichten erinnern können, aber nur 5 % an eine einzige Statistik.

Überzeugungskraft: In einer anderen Studie testeten Forscher zwei Varianten einer Broschüre für die Wohltätigkeitsorganisation Save the Children. Die auf einer Geschichte basierende Version übertraf die infografische Version in Bezug auf die Spenden pro Teilnehmer um 2,38 Dollar zu 1,14 Dollar. Verschiedene Statistiken über die Notlage afrikanischer Kinder waren weit weniger überzeugend als die Geschichte von Rokia, einem siebenjährigen Kind aus Mali, Afrika.

Engagement: Die Forscher fanden auch heraus, dass die Menschen in einen tranceartigen Zustand eintreten, in dem sie ihren intellektuellen Schutz fallen lassen und weniger kritisch und skeptisch sind. Anstatt sich über die Details aufzuregen, wollen die Zuschauer sehen, wohin die Geschichte sie führt. Wie der Mathematiker John Allen Paulos feststellte, “neigen wir beim Hören von Geschichten dazu, unseren Unglauben zu suspendieren, um unterhalten zu werden, während wir bei der Auswertung von Statistiken im Allgemeinen die gegenteilige Neigung haben, unseren Glauben zu suspendieren, um nicht betört zu werden.”

Aristoteles’ klassischer Fünf-Punkte-Plan, der dabei hilft, starke Wirkungen zu erzielen, lautet:

  • Liefern Sie eine Geschichte oder Aussage, die das Interesse des Publikums weckt.
  • Stellen Sie ein Problem oder eine Frage, die gelöst oder beantwortet werden muss.
  • Bieten Sie eine Lösung für das Problem an, das Sie angesprochen haben.
  • Beschreiben Sie die spezifischen Vorteile, die sich aus der Annahme der in Ihrer Lösung dargelegten Vorgehensweise ergeben.
  • Geben Sie eine Aufforderung zum Handeln an.
  • Ich habe meinen Bericht mit Hilfe von Diagrammen strukturiert, die mir ein besseres Verständnis meiner Daten ermöglichen sollten.

Ermitteln Sie genau, was die Idee Ihrer Geschichte ist. Fragen Sie sich: “Was will ich mit dieser Geschichte wirklich vermitteln?” Es geht nie um die Geschichte allein, sondern darum, was die Geschichte dazu beitragen kann, die Entscheidungsfindung zu verbessern. Was Sie zeigen, ist die Idee einer besseren Entscheidungsfindung oder Analytik.

Hier einige allgemeine Hinweis für die Vorbereitung ihrer Datengeschichte:

  • Beschriften Sie immer Ihre Achsen und geben Sie die Überschrift Ihrer Darstellung an.
  • Verwenden Sie bei Bedarf Legenden.
  • Verwenden Sie Farben, die dem Auge schmeicheln.
  • Verwenden Sie niemals Punkte zur Visualisierung, wenn Sie Zeitreihen kodieren.
  • Erstellen Sie eine Liste mit allen wichtigen Punkten, die Ihr Publikum über Ihre Geschichte, Ihr Bildmaterial oder Ihre Analyse wissen soll.
  • Kategorisieren Sie die Liste, bis Sie nur noch drei Hauptaussagen haben. Diese drei Punkte bilden die verbale Road-Map für Ihre Geschichte.

Wie können Sie eine Datengeschichte erzählen, die Menschen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen? Lassen Sie uns überlegen, was eine Datenstory effektiv macht:

1. Sie muss relevant sein

Das bedeutet, dass der Inhalt (einschließlich der Texte und Bilder) zum aktuellen Wissensstand des Publikums passen und ihm helfen muss, ein bestimmtes Ziel zu erreichen.

Vielleicht handelt es sich um ein internes Publikum, z. B. eine Präsentation für die Unternehmensleitung über die Notwendigkeit, in eine bestimmte Strategie oder Taktik zu investieren. Oder es handelt sich um eine externe Zielgruppe, z. B. eine Kampagne, mit der Sie Kunden davon überzeugen wollen, Ihre Lösung auszuprobieren.

Überlegen Sie in jedem Fall, was für sie wichtig ist. Die besten Geschichten sprechen die Menschen an, und je konkreter die Person, desto besser.

2. Es muss eine klare Erzählung geben

Wenn es um das Erzählen von Geschichten geht, sind wir alle an einen traditionellen Erzählbogen mit einem Anfang, einer Mitte und einem Ende gewöhnt.

Für Datengeschichten bedeutet dies in der Regel, dass Sie eine Einführung in das Thema brauchen, bevor Sie in die Daten eintauchen. Außerdem müssen Sie mit einer konkreten Handlungsaufforderung schließen – ein weiterer Punkt, der eine Datengeschichte deutlich von einem einfachen Bericht unterscheidet.

Wenn Ihr Publikum keine Experten sind, ist es außerdem wichtig, eine einfache Sprache zu verwenden, damit Sie es nicht mit Fachtermini oder verwirrenden Akronymen verwirren.

3. Beginnen Sie damit, Ihrem Publikum zuzuhören

Zunächst müssen Sie herausfinden, wer Ihre Zielgruppe ist. Dann können Sie mit ihr sprechen und vielleicht zusätzliche Nachforschungen anstellen, um herauszufinden, was sie am meisten interessiert, welche Ziele sie verfolgen, was sie derzeit wissen, welche Entscheidungen getroffen werden müssen und welches zusätzliche Wissen ihnen helfen könnte, die Entscheidungen zu treffen, die ihnen helfen, ihre Ziele zu erreichen.

4. Bestimmen Sie die Daten, die wichtig sind

Wenn Sie Ihre Zielgruppe kennen, wissen Sie, nach welchen Daten Sie suchen und welche Sie einbeziehen sollten. Sie können quantitative Daten verwenden, z. B. zum Umsatz, zu Veränderungen im Zeitverlauf oder zur Anzahl der betroffenen Personen, oder Sie können qualitative Daten verwenden, z. B. zu Prozessen, Systemen oder Zitaten.

Fazit

Data Storytelling kann ein guter Weg sein, um Daten verständlich zu machen. Es kann Experten helfen, ihre Datenanalyse anderen zu vermitteln. Aber es hat auch eine Kehrseite. Zum Beispiel verstehen die Leute ohne weitere Informationen vielleicht nicht, dass Korrelation nicht dasselbe ist wie Kausalität. Und wenn Sie es falsch machen, könnten die Leute eine falsche Vorstellung von Ihren Ergebnissen bekommen, ohne zu verstehen, was Sie eigentlich sagen wollen.

Der Blickwinkel, aus dem eine Geschichte erzählt wird, verändert die Bedeutung der Geschichte. Daten und ihre Analyse können sehr genau sein, aber das Wissen jeder Person führt dazu, dass sie sie anders sieht. Die häufigsten Probleme treten auf, wenn Menschen zu viele oder zu wenige Informationen haben, wenn sie sich auf eine Sache zu sehr oder auf eine andere zu wenig konzentrieren oder wenn sie sich unter Druck gesetzt fühlen, zu handeln.

Es kommt auf die Geschichte an und darauf, wie Sie sie erzählen. Sie können Daten nutzen, um Trends aufzuzeigen, Vorhersagen zu treffen oder auch nur Ihre Gedanken zu visualisieren. Aber der Erzähler muss sich dessen bewusst sein und versuchen, mögliche Verzerrungen zu vermeiden. Die Zuhörer sollten sich auch ihrer eigenen Voreingenommenheit bewusst sein und bedenken, dass Datengeschichten manipulativ sein können, um absichtlich in die Irre zu führen. Aber das ist eine ganz andere Geschichte.