Was ist Data Storytelling? Komponenten, Vorteile und Beispiele

In der heutigen datengesteuerten Welt wird Data Storytelling für die Entscheidungsfindung und das Geschäftswachstum immer wichtiger. Datenanalysefunktionen wie Marktforschungsanalysten, Finanzanalysten und Operations Research-Analysten gewinnen immer mehr an Bedeutung, da Unternehmen die Bedeutung datengesteuerter Erkenntnisse erkennen.

Laut dem US BLS Occupational Outlook Handbook 2021-2031 verzeichnen diese Berufsbilder ein erhebliches Wachstum:

Diese Analysten nutzen verschiedene Data-Storytelling-Techniken, um effektive Analysevorgänge durchzuführen. Lassen Sie uns besprechen, was Data Storytelling ist, welche Hauptkomponenten und Vorteile es hat und wie Sie als Analyst beim Data Storytelling besser werden können.

Was ist Data Storytelling?

Beim Data Storytelling geht es darum, Daten mithilfe visueller und überzeugender Erzählungen zu analysieren, um den Stakeholdern Dateneinblicke zu vermitteln. Ein Daten-Storyteller erklärt mithilfe von Visualisierung das „Warum“ in den Daten. Ziel ist es, die Datenattribute klar zu erklären und einen aussagekräftigen Kontext für die Darstellung dieser Daten bereitzustellen. Für eine effektive Entscheidungsfindung ist die Darstellung der zugrunde liegenden Erkenntnisse in Daten und Trends erforderlich.

Beispielsweise kann ein Finanzanalyst Anlegern ein Kerzendiagramm zeigen, um die Preisbewegung eines Wertpapiers zu veranschaulichen -bestands- oder Vermögenswert. Ein Candlestick-Chart visualisiert die historischen Aktienmuster anhand von vier Handelsindikatoren („Eröffnungspreis“, „Schlusspreis“, „Höchstpreis“ und „Tiefpreis“), um den bevorstehenden Markttrend vorherzusagen.

Eine Candlestick-Illustration, die einen steigenden und fallenden Preistrend zeigt. Wikimedia Commons

Für ein besseres Verständnis sehen Sie sich das Bitcoin-Preis-Candlestick-Diagramm unten an. Die Grafik visualisiert die Bitcoin-Preise für die ersten beiden Monate des Jahres 2023. Die grünen Balken stellen einen steigenden Preistrend dar, während die roten Balken einen sinkenden Bitcoin-Preistrend zeigen.

Bitcoin-Candlestick-Chart Januar-Februar 2023

Ein entscheidender Aspekt des Data Storytelling besteht darin, dass Data Storyteller den Geschäftskontext und die Anforderungen der Stakeholder verstehen müssen. Untersuchungen zeigen das 60% der in Datenanalysen getätigten Investitionen gehen verloren, weil die gewonnenen Erkenntnisse nicht mit der Entscheidungsfindung und den Geschäftszielen übereinstimmen. Infolgedessen verwenden Entscheidungsträger nur 22% der Datenerkenntnisse, die sie erhalten.

3 Hauptkomponenten des Data Storytelling

Daten, Bilder und Erzählung sind die drei Hauptkomponenten des Data Storytelling. Lassen Sie uns sie weiter unten genauer untersuchen.

1. Datum: Daten-Storyteller sammeln und verarbeiten die Daten, die sie zum Erzählen einer Geschichte benötigen. Sie führen statistische Analysen durch und visualisieren wichtige Trends und Muster für eine gründliche Datenanalyse.
2. Erzählung: Das Erstellen einer fesselnden Geschichte und die Bereitstellung eines Kontexts für die wichtigsten aus Daten gewonnenen Erkenntnisse wird als Erzählung bezeichnet. Eine gute Erzählung inspiriert das Publikum zum Handeln.

Thomas. H. Davenport, ein Vordenker in der Unternehmensführung, sagt:

„Erzählung ist die Art und Weise, wie wir eine komplexe Welt vereinfachen und verstehen. Es liefert Kontext, Einblicke, Interpretation – alles Dinge, die Daten aussagekräftig und Analysen relevanter und interessanter machen.“

3. Visuals: Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte. Die Visualisierung verleiht der Erzählung mehr Gewicht und schafft eine wirkungsvolle Datengeschichte. Visuals können in Form von Grafiken, Bildern oder Videos vorliegen.

Ein Datenanalyst kann ein Daten-Storytelling-Framework wie Charaktere, Schauplatz, Konflikt und Lösung verwenden, um eine fesselnde Geschichte zu erzählen. Im E-Commerce-Bereich können Charaktere beispielsweise Kunden sein, das Setting ist ein Unternehmen, das mit der Kundenbindung zu kämpfen hat, ein Konflikt kann eine steigende Abwanderungsrate sein und eine Lösung ist die Reihe von Schritten, die der Daten-Storyteller vorschlägt, um die Abwanderungsrate zu reduzieren.

Wie kann ein Datenanalyst beim Data Storytelling besser werden?

Verstehen Sie Ihre Zielgruppe

Das Verständnis des Publikums ist der Schlüssel zu überzeugendem Daten-Storytelling. Wenn Sie mit Führungskräften sprechen, wäre es wichtig, ihnen umfassende Analysen und umsetzbare Erkenntnisse für die Geschäftsstrategie zu liefern. Aber wenn Sie mit dem Team sprechen, müssen Sie die Methoden, mit denen Sie zu einer Schlussfolgerung gelangen, im Detail erläutern.

Wählen Sie geeignete Visualisierungen

Die Datenvisualisierung hebt verschiedene Aspekte von Daten hervor, wie z.

• Vergleich (Balkendiagramm, Liniendiagramm)
• Beziehung (Streudiagramm, Blasendiagramm)
• Verteilung (Histogramm, Streudiagramme)
• Zusammensetzung (Wasserfalldiagramm, gestapeltes Flächendiagramm)

Verstehen Sie, was Sie mit Daten erreichen möchten und wie viele Variablen Sie berücksichtigen müssen. Wählen Sie die beste Visualisierung aus, um Ihre Idee zu vermitteln.

Vermeiden Sie Unordnung

Räumen Sie die Visualisierung auf, indem Sie nicht benötigte Informationen aggregieren oder entfernen. In den folgenden Diagrammen sind beispielsweise WGM, WIM, WCM und WFM die führenden Frauentitel im Schach; Die übrigen Daten können als „Sonstige“ aggregiert werden.

Unnötige FIDE-Titelbeschriftungen auf der x-Achse

Ein leicht lesbares aggregiertes Balkendiagramm

Verwenden Sie lebendige Farben

Verwenden Sie Farbpaletten, die für jeden zugänglich sind, auch für Menschen mit Sehbehinderung oder Farbenblindheit. Behalten Sie den Farbkontrast bei und vermeiden Sie die Verwendung derselben Farben nebeneinander. In den folgenden Balkendiagrammen kann es beispielsweise schwierig sein, die Farbkombination im ersten Diagramm vom zweiten Diagramm zu unterscheiden.

Aufgrund der Farbkombination ist das Diagramm schwer zu interpretieren

Aufgrund der Farbkombination ist das Diagramm leicht zu interpretieren

Welche Vorteile bietet Data Storytelling für Unternehmen?

Fördert die Datenkompetenz der Mitarbeiter

Data Storytelling kann die Datenkompetenz der Mitarbeiter im Unternehmen verbessern. Laut einer Umfrage von Accenture und Qlik fühlen sich nur 21 % der Mitarbeiter sicher beim Lesen, Analysieren und Besprechen von Daten. Daher werden sie durch fesselndes Data Storytelling dazu ermutigt, Daten innerhalb der Organisation zu erkunden und zu diskutieren.

Schaffen Sie ansprechende und wertvolle Erlebnisse für alle Beteiligten

Für eine effektive Kommunikation ist es entscheidend, die Aufmerksamkeit des Publikums zu verstehen und zu gewinnen. Das menschliche Gehirn verarbeitet visuelle Eindrücke 60,000 mal schneller als Text, und Menschen erinnern sich an Geschichten 22 mal mehr als Fakten. Daher kann es äußerst ansprechend und wertvoll sein, Ihren Produktbenutzern oder Aktionären Datengeschichten mithilfe überzeugender Erzählungen und Visualisierungen zu erzählen.

Beeinflussen Sie die Entscheidungsfindung

Fesselndes Data Storytelling eröffnet neue Perspektiven oder deckt verborgene Aspekte auf. Es kommuniziert, was getan werden muss. Es ermöglicht Stakeholdern, fundierte Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen hinsichtlich ihrer Geschäftsstrategie zu ergreifen.

Data Storytelling – der Weg nach vorn für Datenanalysten

Data Storytelling ist die Kunst und Wissenschaft, Erkenntnisse über Daten zu vermitteln. Da die Datenmenge exponentiell zunimmt und immer komplexer wird, wird datengesteuertes Storytelling zu einer unverzichtbaren Fähigkeit.

In einer Organisation wird die Rolle des Daten-Storytellers von Datenanalysten oder Dateningenieuren übernommen. Tools wie Tableau und PowerBI ermöglichen es Datenanalysten, ohne großen Aufwand überzeugende Visualisierungen und Dashboards zu erstellen. In der Tat, Gartner schätzt, dass bis 2025 die meisten Datenmeldungen automatisch generiert werden.

Datenanalysten sollten über die neuesten Trends und Trends auf dem Laufenden bleiben Werkzeuge der Datenanalyse Industrie, um wirkungsvolle Datengeschichten zu erzählen. Weitere KI-bezogene Inhalte finden Sie unter unite.ai.