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Um als datengetrieben durchzugehen, müssen Unternehmen heute deutlich mehr tun, als reine Datenanalyse zu betreiben. Vielmehr gilt es für Business- und IT-Entscheider, relevante Daten in überzeugende Geschichten zu verwandeln, die für die wichtigsten Stakeholder leicht verständlich sind - und die sie selbst nutzen können, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Diese essenzielle Fähigkeit heißt Data Storytelling und ist ein Schlüsselfaktor für Unternehmen, die aus ihren Daten verwertbare Informationen gewinnen möchten. Und zwar, ohne sich dabei in einer Flut von Diagrammen und Zahlen zu verlieren, die für herkömmliche Data Reports typisch sind. Dieser Artikel erläutert, was Data Storytelling beinhaltet und wie Führungskräfte im Bereich IT- und Analytics Data-driven Decision Making realisieren können.
Data Storytelling: Definition
Data Storytelling ist eine Methode, um datengestützte Erkenntnisse mithilfe von Erzählungen und Visualisierungen zu präsentieren. Die sollten die Rezipienten möglichst gut ansprechen und ihnen helfen, wichtige Schlussfolgerungen und Trends besser zu verstehen. Doch das ist oft leichter gesagt als getan, wie Kathy Rudy, Chief Data and Analytics Officer beim Beratungsunternehmen ISG weiß: "Mit Daten Geschichten zu erzählen, kann schwierig sein."
Wichtig sei vor allem sein Publikum zu kennen, so die Datenexpertin: "Denken Sie daran, mit den Hauptfiguren zu beginnen, d. h. mit der Zielgruppe für Ihre Data Story. Welche Informationen sind für diese am wichtigsten? Strukturieren Sie Ihre Geschichte so, dass Sie die nächste Frage des Publikums vorwegnehmen, indem Sie sich in den Rezipienten hineinversetzen", rät Rudy und fügt hinzu, dass sie in ihrem Job lernen ebenfalls lernen musste, eine klare und prägnante Geschichte mit Daten zu erzählen.
Die erste Hürde beim Data Storytelling sei für die Erzähler oft, Akzeptanz für die Validität der präsentierten Daten zu gewinnen, meint Rudy. Der beste Weg, das zu erreichen, sei es spezielle Sessions abzuhalten, die ein Verständnis von Datenvalidierung vermitteln: "Das Ziel des Storytellers sollte es sein, alle Fragen zur Datenquelle, zum Alter der Daten und so weiter zu klären, so dass diese bei der späteren Betrachtung nicht ständig verteidigt werden müssen. Werden Sie nicht zu technisch, sonst verlieren Sie das Publikum", rät die Daten-Entscheiderin. "Wenn es um IT-Benchmarking geht, wollen die Stakeholder nichts vom Technologie-Stack hören, sondern nur, dass die Daten relevant, sicher, aktuell, vergleichbar und genau sind."
Data Storytelling: Elemente
Laut Peter Krensky, Director und Analyst bei Gartner besteht Data Storytelling aus
einem Narrativ und
Kontext.
"Bei der Visualisierung gilt: Ein Bild sagt mehr als tausend Worte: Wie machen Sie die Geschichte visuell attraktiv? Verwenden Sie eine Grafik oder eine Ikonographie? Das bedeutet nicht, dass es sich nicht auch um eine Tabelle oder sehr trockene Informationen handeln kann, aber Sie sollten eine visuelle Komponente einbauen", rät der Gartner-Experte.
Das Narrativ sei das 'Wer, Was, Wo und Warum' einer Geschichte, der emotionale Bogen: "Wenn es um die Umsatzprognose für das Quartal geht, geht es uns gut, oder werden Leute ihren Job verlieren?"
Der Kontext definiere sich schließlich über das Wissen, das den Rezipienten vermittelt werden soll. "Ein Beispiel für den Kontext beim Data Storytelling wäre beispielsweise, warum ein Vertriebsmitarbeiter immer besser abschneidet als alle anderen", erklärt Krensky.
Grace Lee, Chief Data and Analytics Officer bei der Bank of Nova Scotia, ist davon überzeugt, dass es ein exaktes Verständnis darüber erfordert, was eine Geschichte überzeugend macht, um Kontext und Erzählung miteinander zu verbinden: "Die Art und Weise, wie wir über Geschichten denken - wenn wir den Begriff Daten einmal beiseitelassen - erfordert eine interessante Rahmenhandlung, mitreißende Charaktere und eine Zielsetzung oder ein Ergebnis, an das wir glauben und das wir anstreben."
Wer in der Lage sei, die Daten in einen Kontext in Form einer Erzählung einzubetten, schaffe ein allgemein besseres Verständnis. Dabei konzentriert sich Lees Team bei der Bank of Nova Scotia nicht nur auf das Data Storytelling als solches, sondern abreitet auch daran, mehr Storyteller in der gesamten Organisation auszubilden, wie sie sagt: "Wir bilden unsere Mitarbeiter für das Data Storytelling handlungsorientiert aus. Wir helfen ihnen, Data Stories zu erstellen, stellen mehr Kontext zur Verfügung und ermöglichen ihnen, die klare Linie zwischen Daten, Erkenntnissen und daraus resultierenden Maßnahmen zu erkennen."
Data Storytelling umsetzen: Beispiele
Lars Sudmann, Chef des gleichnamigen, belgischen Beratungs- und Managementnetzwerks, gibt einen Einblick, welche Schritte Data Storytelling beinhaltet und wie Sie sie umsetzen:
"Aha"-Erkenntnisse identifizieren: Einer der größten Fallstricke bei datenbasierten Präsentationen: "Data Overload". Anstatt das Publikum mit Daten und Visualisierungen zu überwältigen, sollten CIOs und IT-Manager ein bis drei wichtige Aha-Erlebnisse in den Daten identifizieren und sich auf diese konzentrieren, empfiehlt Sudmann: "Was sind die überraschenden, absolut wichtigen Dinge, die man wissen muss? Identifizieren Sie sie und bauen Sie Ihre Präsentation um sie herum auf."
Entstehungsgeschichte der Daten erzählen: Um eine gute Geschichte mit Daten zu erzählen, ist deren Entstehungsgeschichte ein guter Ausgangspunkt, meint der Chefberater: "Woher kommen die Daten? Diese Information zu integrieren ist besonders wichtig, wenn Storyteller Datensätzen erstmals präsentieren."
Überraschende Wendepunkte in fesselnde Übergänge verwandeln: Wenn Geschichtenerzähler Daten und Fakten präsentieren, sollten sie überraschende Abweichungen von der Norm betonen. "Sprünge oder Wendepunkte können überzeugende Übergänge zu tiefgehenderen Analysen schaffen - beispielsweise 'Normalerweise würden wir denken, dass die Daten X tun, aber hier sehen wir, dass sie sich anders verhalten haben. Lassen Sie uns untersuchen, warum das passiert ist'", erklärt Sudmann beispielhaft.
Daten entwickeln: Eines der größten Probleme bei Präsentationen ist heutzutage, dass auf eine Fülle von Daten auf dem Bildschirm der Satz folgt 'Diese Folie ist heillos überfrachtet, aber lassen Sie mich erklären…'. Geht es nach Sudmann, sollten Storyteller ihre Daten stattdessen Schritt für Schritt entwickeln: "Ich bin kein Fan von ausgefallenen Animationen, aber in PowerPoint gibt es zum Beispiel eine, die ich empfehlen kann: die 'appear'-Animation. Mit ihr lassen sich Gesagtes und Gesehenes in Einklang bringen und das Data Storytelling Schritt für Schritt aufbauen."
Unterstreichen und hervorheben: Sobald die Storyteller den Flow und die wichtigsten Aspekte ihrer Data Stories identifiziert haben, ist es essenziell, wichtige und entscheidende Punkte mit Hilfe von Stimme und Körpersprache zu betonen, wie auch Sudmann weiß: "Zeigen Sie die Daten, machen sie sie lebendig."
Held und Bösewicht etablieren: Um ihr Data Storytelling fesselnder zu gestalten, sollten Erzähler nicht den ewigen Kampf von Gut gegen Böse außer Acht lassen. "Wie wäre es zum Beispiel mit 'guten' und 'bösen' Tickets. Zeigen Sie die Entwicklung im Laufe der Zeit und in verschiedenen Abteilungen auf und die 'Reise des Helden' zum Erfolg", schlägt Sudmann vor.
Telling Stories with Data: Erfolgstipps
ISG-Entscheiderin Rudy glaubt fest daran, Daten durch Storytelling zur Entfaltung zu bringen, damit sich das Publikum voll und ganz auf die vermittelte Botschaft einlassen kann. "Geschichtenerzähler sollten also ganz vorne anfangen und die Bühne mit dem "Was" bereiten. Im Falle eines IT-Benchmarks könnte der Erzähler beispielsweise mit der Aussage beginnen, dass sich die IT-Gesamtausgaben auf X Millionen Dollar pro Jahr belaufen. Denken Sie daran, dass die Daten bereits validiert wurden, es werden also alle nicken."
In diesem Beispiel sollten Storyteller die Ausgaben dann auf fünf Bereiche aufschlüsseln: Mitarbeiter, Hardware, Software, Dienstleistungen, Sonstiges. "Das wird noch mehr Nicken hervorrufen. Dann unterteilen sie weiter in Technologiebereiche: Cloud, Sicherheit, Rechenzentrum, Netzwerk und so weiter - noch mehr Nicken", prophezeit die Managerin.
"Als Nächstes enthüllt der Erzähler, dass die Stückkosten für jeden Technologiebereich auf der Grundlage des aktuellen Nutzungsvolumens des Unternehmens X Dollar betragen, und erklärt, dass das Unternehmen im Vergleich zu Wettbewerbern ähnlicher Größe und Komplexität in bestimmten Bereichen mehr ausgibt, zum Beispiel für Security. Nun werden alle hellhörig. Damit haben Sie Ihr Publikum zu dem Teil der Geschichte geführt, in dem es um die Frage geht, ob es Verbesserungsmöglichkeiten gibt", erklärt Rudy.
Darüber hinaus ist beim Data Storytelling für Erzähler von entscheidender Bedeutung, das Medium zu berücksichtigen, über das verschiedene Personen Informationen konsumieren - und zu welchen Zeiten sie auf diese Informationen zugreifen, gibt Kim Herrington, Senior Analyst bei Forrester Research, zu bedenken: "Die Pandemie hat definitiv dazu beigetragen, dass viele Menschen von zu Hause aus arbeiten. Oft kommuniziert man mit Thought Workern, die über die ganze Welt verteilt sind. Es ist also wichtig, sich Gedanken über die verwendete Kommunikationssoftware und die zugehörigen Normen zu machen.
Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation CIO.com.