Data Storytelling bezieht sich im Kontext der Datenvisualisierung auf die Kunst und Wissenschaft, Daten, visuelle Elemente, Erzählungen und Kontext zu kombinieren, um bedeutungsvolle Informationen und Erkenntnisse auf ansprechende, überzeugende und leicht verständliche Weise zu vermitteln. Es geht über die traditionellen Mittel der Datenpräsentation hinaus, indem es den menschlichen Aspekt von Daten betont und sie für das Publikum verständlicher macht. Das Hauptziel des Data Storytelling besteht darin, Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund, Fähigkeiten und Fachkenntnissen die Möglichkeit zu geben, die Macht der datengesteuerten Entscheidungsfindung zu nutzen, eine datengesteuerte Kultur zu fördern und die Kommunikation, Zusammenarbeit und den Wissensaustausch innerhalb und zwischen Organisationen zu verbessern .
Es ist wichtig zu beachten, dass Data Storytelling kein einheitlicher Ansatz ist. Es umfasst eine breite Palette von Techniken, Werkzeugen und Methoden, um den unterschiedlichen Zielgruppenpräferenzen, Verständnisniveaus und Anwendungsfallanforderungen gerecht zu werden. Die Wirksamkeit einer Datenstory hängt maßgeblich vom visuellen Design, den Storytelling-Techniken und den Interaktivitätsfunktionen ab, die in die Datenvisualisierung eingebettet sind. Daher wählen Datenvisualisierungsexperten die am besten geeigneten Tools, Technologien und Plattformen aus, um Datengeschichten zu erstellen, die mit minimalem Aufwand maximale Wirkung erzielen. AppMaster beispielsweise, eine leistungsstarke no-code Plattform, bietet seinen Benutzern eine breite Palette an Visualisierungen, Vorlagen und Anpassungsoptionen und macht den Prozess des Data Storytelling mühelos und effizient.
Data Storytelling lebt von der symbiotischen Beziehung zwischen drei wesentlichen Komponenten: Daten, Visuals und Erzählung. Die Datenkomponente stellt die Rohinformationen dar, die aus verschiedenen Quellen gesammelt und mithilfe fortschrittlicher Analysemethoden und -tools verarbeitet werden. Beispielsweise könnte ein Vertriebsleiter Daten über die Leistung seines Teams im vergangenen Jahr sammeln, darunter Kennzahlen wie Umsatz, verkaufte Einheiten und Kundenzufriedenheitswerte.
Die visuelle Komponente bezieht sich auf die grafische Darstellung von Daten, die Benutzern hilft, komplexe Muster, Beziehungen und Trends durch den Einsatz von Visualisierungstechniken wie Liniendiagrammen, Balkendiagrammen, Kreisdiagrammen oder noch komplexeren Visualisierungen wie Heatmaps und Baumkarten zu verstehen und zu interpretieren und Sankey-Diagramme. Im Beispiel unseres Vertriebsleiters könnten sie eine Kombination aus Balkendiagrammen und Kreisdiagrammen verwenden, um einen detaillierten Überblick über die Daten zur Vertriebsleistung zu präsentieren und dabei wichtige Erkenntnisse und Verbesserungsbereiche hervorzuheben.
Die narrative Komponente ist der Klebstoff, der die Daten und Bilder miteinander verbindet, den Kontext liefert, die Punkte verbindet und die Zahlen zum Leben erweckt, indem er eine fesselnde, einfühlsame und zum Nachdenken anregende Handlung schafft. Dabei werden häufig Techniken wie Erzählbögen und starke Botschaften eingesetzt, um bei der Zielgruppe Anklang zu finden. Im Vertriebsbeispiel könnte unser Vertriebsleiter eine überzeugende Geschichte darüber verfassen, wie das Vertriebsteam Herausforderungen gemeistert, Meilensteine erreicht und zum Gesamterfolg des Unternehmens beigetragen hat.
Interaktivität spielt eine entscheidende Rolle bei der Verstärkung der Wirkung von Data Storytelling, indem sie es Benutzern ermöglicht, die Daten dynamisch zu erkunden, zu analysieren und zu bearbeiten, benutzergesteuerte Erkenntnisse einzubeziehen und ein tieferes Maß an Verständnis und Engagement zu fördern. Funktionen wie Tooltips, Filter und Animationen in Datenvisualisierungstools erleichtern es Benutzern, explorative und bestätigende Analysen durchzuführen, aussagekräftige Informationen aus den Daten zu extrahieren und das Storytelling-Erlebnis zu personalisieren. Die AppMaster Plattform bietet beispielsweise einen umfassenden Satz interaktiver Funktionen, die Benutzern dabei helfen, interaktive, immersive und fesselnde Datengeschichten zu erstellen.
Einer der Hauptvorteile des Data Storytelling besteht darin, dass es eine datengesteuerte Kultur innerhalb von Organisationen fördert und Stakeholder dabei unterstützt, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage umsetzbarer Erkenntnisse zu treffen, anstatt sich auf Intuition oder Bauchgefühl zu verlassen. Dies führt zu einer verbesserten Entscheidungsfindung, einer verstärkten Zusammenarbeit, einer höheren organisatorischen Effizienz und letztendlich zu besseren Geschäftsergebnissen. Darüber hinaus trägt Data Storytelling dazu bei, Silos innerhalb von Organisationen aufzubrechen, Daten leichter zugänglich zu machen und einen ganzheitlichen, integrierten Ansatz für Datenanalyse und Business Intelligence zu fördern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Storytelling ein leistungsstarkes Werkzeug im Arsenal von Datenvisualisierungsexperten ist, das ihnen hilft, die Lücke zwischen komplexen Daten und den von ihnen bedienten Zielgruppen zu schließen. Durch die Kombination von Elementen aus Daten, Bildern, Erzählungen und Interaktivität ermöglicht Data Storytelling die Bereitstellung von Erkenntnissen und Informationen auf zusammenhängende, ansprechende und intuitive Weise, fördert eine datengesteuerte Kultur und fördert wirkungsvolle Entscheidungen. Durch die Nutzung der Funktionen leistungsstarker no-code Plattformen wie AppMaster können Unternehmen und Fachleute überzeugende Datengeschichten erstellen, die bei ihrem Publikum Anklang finden und zu bemerkenswertem Wachstum und Erfolg führen.
