Data Storytelling 101: Best Practices und Tipps zum Aufbau Ihrer Datengeschichten

Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen dabei: Data Storytelling 101: Best Practices und Tipps zum Aufbau Ihrer Datengeschichten

Menschen sind natürliche Geschichtenerzähler. Geschichtenerzählen war schon immer ein primäres Mittel zur Wissensvermittlung über Gruppen von Menschen hinweg, was zur Bildung von Kulturen führte und evolutionären Erfolg ermöglichte. Und jetzt, da wir in das digitale Zeitalter eintreten, in dem Daten die Hauptwährung sind, wenden wir uns an Daten-Storytelling wieder mal um komplexe Informationen zu kommunizieren und dabei überzeugende, auf bestimmte Zielgruppen zugeschnittene Erzählungen zu verwenden, um das Engagement und die Benutzerakzeptanz zu steigern.

Verständnis Daten-Storytelling

Daten an sich können beim Menschen nicht so viel Anklang finden wie Geschichten. Bei Geschichten erhalten Sie einen eindeutigen Anfang, eine eindeutige Mitte und ein eindeutiges Ende. Sie haben einen Erzählfluss und eine Wiederholung; Sie verknüpfen Informationen miteinander und bieten einen Rahmen, dem das Publikum leicht folgen kann. Während Daten beschreiben Was passiert, deuten Geschichten darauf hin Warum Es passiert.

Allerdings bedarf es spezifischer Fähigkeiten und Werkzeuge, um die Ergebnisse effektiv an andere weiterzugeben und sie zum Handeln zu bewegen.

Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um ein guter Daten-Storyteller zu sein?

Um ein effektiver Daten-Storyteller zu sein, müssen Sie über Analyse-, UI/UX-, Datenvisualisierungs- und Soft Skills wie Kreativität, Kommunikation und die Fähigkeit verfügen, eine Erzählung zu verfassen, die für Ihr Publikum von Bedeutung ist.

• Zu den analytischen Fähigkeiten gehören Kenntnisse über BI-Tools, Datenanalyse, Informationsarchitektur und Entwicklungsmethodik.
• Zu den UI/UX-Kenntnissen gehören Fachkenntnisse in den Bereichen Kognitionswissenschaft, Design Thinking, Farbtheorie, Benutzeroberflächendesign, Prototyping und Informationsgrafiken.
• Die Fähigkeiten zur Datenvisualisierung umfassen visuelles Geschichtenerzählen, visuelle Problemrahmen und Kenntnisse verschiedener Diagramme.

Best Practices zum Erstellen effektiver Datengeschichten:

Hier ist eine Zusammenfassung, die über sechs Best Practices für die Erstellung effektiver Datengeschichten spricht:

1. Passen Sie die Geschichte an das Publikum an

Es gibt im Großen und Ganzen drei Arten von Zielgruppen: strategische, analytische und operative Zielgruppen. Datengeschichten ändern sich je nach Zielgruppe.

Strategisch

Strategisches Data Storytelling richtet sich an Entscheidungsträger und Führungskräfte. Sie liefern hochrangige Leistungskennzahlen mit Snapshots wöchentlicher, täglicher und monatlicher Daten.

Die Best Practices für ein strategisches Dashboard sind wie folgt:

• Vermeiden Sie die Verwendung komplexer Visualisierungen und zu vieler Details
• Markieren Sie Ausreißer.
• Konzentrieren Sie sich auf umsetzbare Erkenntnisse, anstatt das Dashboard optisch ansprechend zu gestalten.
• Verwenden Sie Schwellenwerte und heben Sie negative und positive Werte hervor.

Analytisch

Analytische Erkenntnisse und Anwendungen richten sich an mittlere Management- und Planungsteams. Sie liefern komplexe Daten mit umfangreichen Vergleichen. Interaktive Anzeigen und historische Daten sind enthalten.

Hier sind die Best Practices für ein analytisches Dashboard:

• Erkenntnisse richtig hervorheben.
• Verwenden Sie interaktive Visualisierungen.
• Konzentrieren Sie sich auf umsetzbare Erkenntnisse, anstatt ein attraktives Dashboard zu erstellen.

Betriebsbereit

Diese Art von Datengeschichten ist für operative Teams gedacht und überwacht sich ständig ändernde Aktivitäten und zeigt Daten nahezu in Echtzeit oder in Echtzeit an.

Um effektive Betriebs-Dashboards zu erstellen, stellen Sie Folgendes sicher:

• Halten Sie einfache, aber umsetzbare Visualisierungen bereit.
• Vermeiden Sie es, zu viele Details zu platzieren.
• Machen Sie das Beste aus den voraufmerksamen Eigenschaften.
• Konzentrieren Sie sich auf umsetzbare Erkenntnisse statt auf die Ästhetik des Dashboards.
• Verwenden Sie Schwellenwerte und markieren Sie die positiven und negativen Werte.

2. Verstehen Sie die Anatomie eines Armaturenbretts

Das Dashboard ist von entscheidender Bedeutung Daten-Storytelling da es wichtige Informationen visuell anzeigt, die zum Erreichen eines oder mehrerer Ziele erforderlich sind. Idealerweise sollte es auf einen einzelnen Computerbildschirm passen, damit es auf einen Blick sichtbar ist. InfoCepts empfiehlt, diese Elemente in Ihr Dashboard aufzunehmen:

• Corporate-Branding
• Dashboard-Kopfzeile
• Datum und Währung
• Berichtsbereich
• Kopfzeile des Berichts
• Fusszeile
• Abschnitt „Zusammenfassung“.

Wenn Sie über mehrere Dashboards verfügen, aktivieren Sie die Layoutnavigation, damit Benutzer zwischen ihnen wechseln können. Es ist außerdem wichtig, primäre und sekundäre Navigationsmenüs, Informationssymbole, Menüsymbole und einen Aufruf zum Handeln einzubinden.

3. Erfahren Sie, wie Sie Farbpaletten optimal nutzen

Farben können Ihr machen Daten-Storytelling interessanter und einfacher zu verfolgen. Farbpaletten können sein:

• Sequentiell (von niedrig nach hoch geordnet)
• Divergierend (zwei aufeinanderfolgende Farben mit neutralem Mittelpunkt)
• Kategorisch (Kontrastfarben für individuellen Vergleich)
• Alarm (eine Farbe, um eine Warnung zu übermitteln) oder
• Hervorhebung (eine Farbe zur Darstellung eines bestimmten Werts).

Berücksichtigen Sie bei der Auswahl der Farbpaletten diese Faktoren:

• Farbcode: Vermeiden Sie die Verwendung einer Kombination aus Grün und Rot in derselben Anzeige, da farbenblinde Menschen farbcodierte Datengruppen nicht unterscheiden können.

• Verwendung von Schwellenwerten: Verwenden Sie Rot und Grün, um negative bzw. positive Werte darzustellen.

• Drucken: Unterscheiden Sie die Farben für den Druck. Die meisten Drucker drucken in Schwarzweiß, daher sollten Sie die Verwendung kontrastierender Farben in Betracht ziehen.

• Vermeiden Sie auffällige Farben und einen hellen Hintergrund: Verwenden Sie eine Hintergrundfarbe, die für eine optimale Sichtbarkeit einen ausreichenden Kontrast zu den Objekten in der Grafik oder Tabelle bildet.

4. Implementieren Sie Best Practices für das visuelle Design

• Sorgen Sie für Sichtbarkeit auf dem gesamten Bildschirm –
  Benutzer übersehen möglicherweise wichtige Informationen, wenn sie scrollen, um auf Daten zuzugreifen. Stellen Sie daher sicher, dass alle Informationen auf einmal sichtbar sind.
• Präsentieren Sie Informationen hierarchisch –
  Platzieren Sie die zusammenfassenden Informationen in der oberen linken Ecke, markieren Sie wichtige Informationen und organisieren Sie verwandte Informationsgruppen.

• Heben Sie wichtige Informationen wirkungsvoll hervor – Lenken Sie den Blick des Betrachters zuerst auf die wichtigsten Informationen.

• Vermeiden Sie es, übermäßige Details anzuzeigen –
  Dashboards müssen allgemeine Informationen enthalten, um einen schnellen Überblick zu ermöglichen. Daher können zu viele präzise ausgedrückte Details den Zuschauer verlangsamen.
• Nutzen Sie die Visualisierung angemessen. –
  Erfolgreich Daten-Storytelling muss die passende Darstellung von Informationen beinhalten, aber eine Überbeanspruchung der Visualisierung vermeiden. Vermeiden Sie es auch, die Visualisierung zu überdimensionieren oder sie so zu dehnen, dass sie Leerraum einnimmt.
• Vermeiden Sie Datentintenelemente –
  Verwenden Sie keine dunklen Hintergrundfarben für Diagramme und Raster, vermeiden Sie helle fluoreszierende Farben, verwenden Sie bei Bedarf Rasterlinien und verzichten Sie auf die Verwendung von Rahmen für Legenden.

• Schriftarten begrenzen –
  Zu viele Schriftarten erschweren die Lesbarkeit des Textes und die Schriftart kann zerquetscht aussehen.

• Formatieren Sie Ihre Raster – Kopfzeilen müssen sich vom Textkörper abheben. Löschen Sie Nicht-Datentinte und behalten Sie die linksbündige Ausrichtung der Attributkopfzeilen und -werte bei. Richten Sie Metriküberschriften und -werte rechts aus und sorgen Sie für eine deutlich sichtbare Gesamtsumme.
  

5. Wählen Sie das passende Diagramm aus

• Verwenden Sie ein Balkendiagramm, ein Abweichungsbalkendiagramm oder ein Doppelachsen-Balkendiagramm, insbesondere wenn Sie Vergleiche, Muster oder Beziehungen anzeigen.

• Verwenden Sie ein gestapeltes Balkendiagramm für Muster, Teile zum Ganzen, Beziehungen, Proportionen und Vergleiche.

• Verwenden Sie ein Liniendiagramm, um quantitative Werte über einen kontinuierlichen Zeitraum oder Intervalle anzuzeigen, beispielsweise bei der Darstellung von Beziehungen oder Trends.

• Verwenden Sie ein Kreisdiagramm, um Prozentsätze und Anteile zwischen Kategorien anzuzeigen.

• Verwenden Sie ein Blasendiagramm, um Beziehungen zwischen kategorisierten oder beschrifteten Kreisen mit Proportionen und Positionierung zu vergleichen und anzuzeigen. Es kann ein Gesamtbild zur Analyse von Zusammenhängen und Mustern liefern.

• Verwenden Sie ein Streudiagramm, um Beziehungen zwischen verschiedenen Werten zu identifizieren.

• Mithilfe eines Flächendiagramms können Sie die Entwicklung quantitativer Werte über einen Zeitraum oder ein Intervall darstellen und eignen sich daher hervorragend zur Darstellung von Zusammenhängen und Trends.

• Verwenden Sie einen Boxplot, um numerische Datengruppen anhand ihrer Quartile anzuzeigen. Es kann die Datenverteilung basierend auf Perzentilen, Minimum, Median und Maximum anzeigen und eignet sich daher ideal für deskriptive Statistiken und den Vergleich von Verteilungen.

• Verwenden Sie ein Gantt-Diagramm oder Projektzeitpläne zur Planung und Überwachung der Ressourcenzuteilung oder Projektentwicklung auf einer horizontalen Zeitskala.

• Verwenden Sie ein HiLow-Aktien- oder Candlestick-Diagramm für Finanzdaten, um Höchst-, Tiefst-, Schluss- und Eröffnungswerte darzustellen.
• Verwenden Sie ein Histogramm, um die Datenverteilung über einen bestimmten Zeitraum oder ein kontinuierliches Intervall zu visualisieren.
• Verwenden Sie ein Pareto-Diagramm, um die Ursache eines Verlusts oder Problems zu identifizieren. Ein Histogramm zeigt die Häufigkeit eines Problems bzw. der verschiedenen auftretenden Probleme.

• Verwenden Sie ein Polar- oder Radardiagramm, um mehrere quantitative Variablen zu vergleichen. Dies eignet sich zum Anzeigen von Variablen mit ähnlichen Werten oder zum Anzeigen, ob es Ausreißer gibt. Es ist auch praktisch, um Variablen mit hoher oder niedriger Bewertung in einem Datensatz hervorzuheben, wodurch es sich zur Darstellung der Leistung eignet.
  

6. Nutzen Sie bei Bedarf erweiterte Visualisierungen

Hier finden Sie einen kurzen Überblick über einige erweiterte Visualisierungen und deren Verwendung in Ihrem Daten-Storytelling:

• Wasserfall –
  Diese Visualisierung zeigt Abnahmen und Zunahmen der Werte von Metriken im Zeitverlauf. Es kann für Was-wäre-wenn-Analysen verwendet werden.

• Messgerät –
  Messgeräte sind Statusanzeigen ähnlich einem Tachometer. Sie zeigen den Wert einer einzelnen Metrik an und eignen sich daher praktisch als visuelle Darstellung eines einzelnen Metrikwerts für Benchmarks und Vergleiche.

• Zeitfolgen –
  Ein Flächendiagramm, mit dem ein Dokumentanalyst einen Abschnitt des Diagramms bestimmen kann, der jeweils angezeigt werden soll, um einen allgemeinen Trend oder weitere Metriken zu untersuchen. Es eignet sich für Daten im Zeitverlauf, Muster und Vergleiche.

• Karten –
  Mit einer Karte können Benutzer Daten visualisieren, um Trends, Muster und Beziehungen in den Daten zu identifizieren und zu analysieren.

• Wärmekarte –
  Eine Karte, die aus farbigen Rechtecken besteht, die ein Attributelement darstellen, sodass Sie schnell die Auswirkungen und den Zustand einer großen Anzahl von Wertgegenständen erfassen können. Heatmaps sind hilfreich für Daten-Storytellingin der Finanzdienstleistungsbranche.

• Blasengitter –
  Diese Visualisierung erleichtert die Identifizierung von Haupttrends oder Datenanomalien im Verhältnis zum Gesamtbeitrag der begleitenden Daten. Es ist ideal für die Durchführung von Analysen wichtiger Geschäftskennzahlen.

• Trichter: Verwenden Sie dies, um verschiedene Trends schnell über mehrere Metrikwerte hinweg zu analysieren.

• Diagrammmatrix –
  Dies ist eine interaktive und leistungsstarke Visualisierung. Es ermöglicht Benutzern, ihre Daten in verschiedenen Diagrammstilen anzuzeigen (z. B. Raster, Blasendiagramm oder Linie). Es kann an die Bedürfnisse des Benutzers angepasst werden und ermöglicht den Vergleich metrischer Trends anhand zweier nichtzeitlicher Attribute.

• Lippenstifttabelle –
  Diese Visualisierung bietet verschiedene Möglichkeiten, Daten anzuzeigen. Für jeden x-Achsenwert zeigt ein grauer Balken den tatsächlich aufgezeichneten Wert an. Rote und grüne Balken stellen den erwarteten Wert dar.

• Mikrodiagramme – Verwenden Sie ein Mikrodiagramm für Daten-Storytelling Das muss den Trend der Metrik auf einen Blick und ohne zusätzliche Details anzeigen. Es kann sich um ein Bullet-, Sparkline- oder Balken-Mikrodiagramm handeln.

• Netzwerkvisualisierung – Verwenden Sie diese Option, um Beziehungen zwischen verwandten Clustern und Elementen einfach und schnell zu identifizieren. Es eignet sich am besten für die Warenkorbanalyse oder die Visualisierung eines sozialen Netzwerks.

• Bildlayout – Damit können Benutzer die Daten als Kartenmarkierungen oder farbige geografische Regionen anzeigen. Anzeigeoptionen können geändert werden, beispielsweise die Farbe der Regionen, sodass Benutzer Zusammenhänge zwischen verschiedenen Standorten erkennen können.
• Datenwolke – Diese Visualisierung zeigt Attributelemente in verschiedenen Größen, um Unterschiede in den Metrikwerten zwischen ihnen anzuzeigen. Ein Element mit einer größeren Schriftart bedeutet einen höheren metrischen Wert.
• Medien – Verwenden Sie diese Option, wenn Sie Informationen über Kanäle wie Bilder, Videos, Website-Inhalte oder Audio auf dem Dashboard präsentieren müssen. Medien können auch das Erscheinungsbild eines Dashboards verbessern.

Da in einem Unternehmen so viele Daten verfügbar sind, bietet Data Storytelling die beste Möglichkeit, eine menschliche Perspektive in die immer komplexer werdende und sich schnell verändernde Welt der digitalen Disruption einzubringen. Weitere Tipps, wie Sie ein effektiver Daten-Storyteller werden, finden Sie in der Vollversion des InfoCepts-Leitfadens zum Werden eines Data-Storytellers.