Kunstvolles Erzählen mit Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist ein mächtiges Werkzeug, um komplexe Informationen verständlich und ansprechend zu präsentieren. Die Kunst des Storytellings mit Daten besteht darin, die dargestellten Informationen in einer Weise zu vermitteln, die den Betrachter fesselt und die beabsichtigte Botschaft klar und unmissverständlich überträgt. Eine prägnante Kernaussage könnte lauten: Erfolgreiches Daten-Storytelling verbindet präzise Datenanalyse mit einer klaren narrativen Struktur, um informierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Typische Fehler beim Daten-Storytelling

1. Komplexität und Unübersichtlichkeit: Oft wird versucht, zu viele Datenpunkte in eine einzige Visualisierung zu pressen. Dies führt zu Verwirrung und schränkt das Verständnis der Kernbotschaft ein. Um dies zu korrigieren, sollten Sie sich auf die wichtigsten Daten konzentrieren und unnötige Details entfernen. Eine klare Hierarchie der Informationen hilft, den Betrachter gezielt durch die Daten zu führen.
2. Unklare oder irreführende Visualisierungen: Eine falsche Wahl der Visualisierungsform, wie beispielsweise die Verwendung eines Kreisdiagramms für Daten, die besser in einem Balkendiagramm dargestellt würden, kann den Betrachter fehlleiten. Die richtige Wahl der Diagrammform ist essenziell. Überlegen Sie, welche Form der Darstellung Ihre Geschichte am besten unterstützt und greifen Sie auf bewährte Visualisierungen zurück, die der Zielgruppe bekannt sind.
3. Mangelnde Narration: Eine Aneinanderreihung von Visualisierungen ohne eine zusammenhängende Geschichte kann das Publikum schnell verlieren. Achten Sie darauf, Ihre Visualisierungen mit einer klaren Erzählstruktur zu verknüpfen. Betrachten Sie die Visualisierung als Teil einer grösseren Geschichte, die einen Anfang, einen Mittelteil und ein Ende hat.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Analyse bestehender Datenpräsentationen (1–7 Tage): Beginnen Sie mit einer kritischen Bewertung Ihrer aktuellen Datenvisualisierungen. Identifizieren Sie die oben genannten Fehler und notieren Sie sich Verbesserungspotenziale. Wenn möglich, holen Sie Feedback von Kollegen oder einer Testgruppe ein, um zusätzliche Perspektiven zu erhalten.
2. Auswahl geeigneter Werkzeuge und Techniken (8–15 Tage): Basierend auf Ihrer Analyse wählen Sie die passenden Visualisierungstools, die Ihnen helfen, Ihre Daten effektiv darzustellen. Nutzen Sie Schulungen oder Online-Ressourcen, um Ihr Wissen über moderne Techniken zu erweitern und gängige Fehler zu vermeiden.
3. Erstellung einer neuen Datenstory (16–30 Tage): Entwickeln Sie anhand der gewonnenen Erkenntnisse eine neue Datenvisualisierung, die alle Korrekturen und Verbesserungen berücksichtigt. Beginnen Sie mit einer klaren Erzählstruktur und wählen Sie Visualisierungen, die Ihre Datenstory bestmöglich unterstützen. Präsentieren Sie das fertige Ergebnis einer Testgruppe und sammeln Sie deren Feedback zur weiteren Optimierung.

Durch eine strukturierte Planung und Umsetzung können Sie Ihre Datenvisualisierungen bedeutend verbessern und so einen wertvollen Beitrag zur Entscheidungsfindung in Ihrem Unternehmen leisten.