TL;DR
Was ist Data Storytelling?
Data Storytelling ist die Kunst, Datenanalyse mit Techniken des Storytellings und der Datenvisualisierung zu kombinieren. Das Ziel des Data Storytelling ist es, komplexe Daten so zu präsentieren, dass sie für das Publikum leicht verständlich und ansprechend sind.
Das datenbasierte Storytelling ist ein wertvolles Werkzeug, mit dem wir nicht nur Daten präsentieren, sondern darüber hinaus Kontext, Bedeutung und Relevanz hinzufügen können. Damit helfen Unternehmen ihrem Publikum bei der Interpretation von Informationen.
Die Vorteile von Data Storytelling:
- Es trägt dazu bei, dass die Daten für das Publikum nachvollziehbar und aussagekräftig sind und so auch nachhaltig in Erinnerung bleiben.
- Es bietet einen Kontext und eine Erzählung, die dem Publikum helfen kann, die Daten in einem grösseren Zusammenhang zu verstehen.
- Es kann helfen, wichtige Erkenntnisse und potenzielle Lösungen auf der Grundlage der Daten zu ermitteln.
- Es kann helfen, die Kluft zwischen technischen und nicht-technischen Teams zu überbrücken, indem Daten auf zugängliche und ansprechende Weise präsentiert werden.
Wann kommt Data Storytelling zum Einsatz?
- Reporting / Geschäftsberichterstattung
- Statische und interaktive Infografiken
- Dashboards
- Erklärvideos
- Social-Posts
- Präsentationen
Was muss ich beachten?
- Was geben meine Daten her? Sind sie aussagekräftig und repräsentativ?
- Wer ist die Zielgruppe, die ich mit meiner Data Story adressieren will?
- Welche Aspekte der Datenanalyse sind für die Zielgruppe relevant und sollen vermittelt werden?
- Welches Wissen bringt die Zielgruppe bereits mit? Welches Wissen kann ich voraussetzen und was sollte ich erklären?
- «Change over Time» für das Darstellen von Prozessen oder Transformationen.
- «Drill Down» – Die Data Story beginnt mit einem Big Picture und mündet in einem konkreten Beispiel.
- Mit einem «Zoom Out» wird im Laufe der Erzählung ein spezifischer Fokus auf das grosse Ganze ausgeweitet.
- «Contrast» – Unterschiedliche Fragestellungen, Daten oder Protagonisten werden einander vergleichend gegenübergestellt.
- «Interactive» – Mithilfe interaktiver Charts können auch grösse bzw. komplexe Datensätze für die User:innen erlebbar gemacht werden.
Welche Tools kann ich nutzen?
Ein wichtiger Punkt ist die Wahl der passenden Visualisierung. Viel zu häufig werden die immergleichen Bar- & Pie-Charts eingesetzt, obwohl oft passendere Alternativen zum Zuge kommen könnten. Eine Anlaufstelle um sich einen Überblick zu den unterschiedlichen Chart-Typen zu verschaffen ist beispielsweise datavizproject.com
Für die eigentliche Erstellung der Data Storys stehen neben den verbreiteten Adobe Programmen (Illustrator & AfterEffects) auch eine Vielzahl an spezialisierten Tools & Services zur Verfügung.
Eine nicht abschliessende Liste solcher Tools:
- Infogram ist ein Tool, mit dem man eine Vielzahl von Diagrammen, Grafiken und Infografiken erstellen kann. Es bietet eine Reihe von Vorlagen und Anpassungsoptionen.
- Canva ist ein Design-Tool, mit dem man eine Reihe von visuellen Inhalten erstellen kann, darunter Datenvisualisierungen, Diagramme und Infografiken. Es bietet eine Reihe von Vorlagen und Anpassungsoptionen.
- Flourish ist ein Tool, mit dem sich benutzerdefinierte Datenvisualisierungen erstellen lassen, darunter Diagramme, Karten und Infografiken. Es bietet eine Reihe von Anpassungsoptionen und ermöglicht den Import von Daten aus einer Vielzahl von Quellen.
- Looker Studio ist ein kostenloses Datenvisualisierungstool von Google, mit dem sich interaktive Dashboards und Berichte erstellen lassen. Es bietet eine Reihe von Visualisierungsoptionen und ermöglicht die Verbindung mit einer Vielzahl von Datenquellen.
AI-Tipp
ChatGPT in Kombination mit dem Code Interpreter Model ist ein nützlicher Helfer, wenn es um Datenanalyse & Visualisierung geht.
Es kann bei der Interpretation auch sehr grosser und komplexer Datensätze helfen und ist in der Lage auf Kommando passende Datenvisualisierungen zu erstellen.
Beispiele für Data Storytelling
Es gibt unzählige Beispiele für gelungene Datenvisualisierungen und Data-Storys. Nachfolgend ein paar ausgesuchte Beispiele zur Inspiration:
Fazit
Im Data-driven Storytelling spielen visuelle Elemente neben der eigentlichen Erzählung eine entscheidende Rolle. Infografiken, Diagramme, Animationen und Hervorhebungen ermöglichen es auch ungeschulten Betrachtern, die Welt der Zahlen besser zu verstehen.
In der begleitenden Erzählung können Zusammenhänge aufgegriffen und erklärt werden, die visuell allein nicht vermittelt werden können. Durch die Verbindung von Text und visuellen Elementen werden Data-Storys leicht verständlich und nachhaltig verinnerlicht.
Bring Leben in deine Daten.
Wir helfen dir dabei — just drop a note.
