Möchten Sie eine Idee, ein Produkt oder eine Dienstleistung auf einfache Weise vermarkten? Dann sollten Sie das Konzept des Storytellings mit Datenvisualisierung nutzen!
Die Fähigkeit, durch die Analyse und Darstellung von Daten eine fesselnde Geschichte zu erzählen, ist sowohl für die berufliche Laufbahn als auch für Unternehmen von entscheidender Bedeutung geworden. Wer sich eine Position bei einer renommierten Marke sichern möchte, muss seine Kompetenz durch datengestützte Fakten beweisen.
Gleiches gilt, wenn Ihre Marke etwas verkauft: Sie müssen anhand von Daten darlegen, wie Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung einen Mehrwert bietet.
Möchten Sie sich ebenfalls in die Welt der Datenvisualisierung einarbeiten und beruflich oder geschäftlich erfolgreich sein? Dann lesen Sie diesen Artikel bis zum Schluss!
Was verbirgt sich hinter dem Begriff Datenvisualisierung?
Datenvisualisierung bedeutet, dass Sie Daten in einer grafischen Form darstellen, die leicht zu verstehen ist. Datenexperten und Analysten verwenden hierbei verschiedene Elemente der Datenvisualisierung, wie Grafiken, Diagramme, Pivot-Tabellen, Heatmaps, Karten und mehr.
Das Ziel ist, Daten für ein breites Publikum zugänglicher und verständlicher zu machen. Mitarbeiter, Manager und Stakeholder können Muster, Trends und Ausreißer in visuell aufbereiteten Datenpräsentationen einfach erkennen.
Datenvisualisierung begegnet Ihnen überall im Privat- und Berufsleben. Die farbenfrohen Dashboards in Apps für Fitness, Finanzen, Börse, Smart Home, Navigation und vielem mehr sind das Ergebnis von Datenvisualisierung.
Wie funktioniert die Datenvisualisierung?
Datenvisualisierung funktioniert, indem Zahlen in leicht verständliche visuelle Darstellungen umgewandelt werden. Wenn Sie den Anstieg der Temperatur an einem Tag nur mit Zahlen beschreiben, wird dies kaum jemand nachvollziehen können.
Wenn Sie jedoch ein Liniendiagramm mit den Daten erstellen, das zeigt, dass die Temperatur am Morgen ansteigt, ihren Höhepunkt erreicht und dann gegen Abend wieder sinkt, entsteht eine umgekehrte V-Form. So kann das Publikum die Temperaturveränderungen über den Tag hinweg problemlos verstehen.
Die Datenvisualisierung ist effektiv, weil:
- Menschen Bilder wie Formen, Farben, Fotos, Zeichnungen usw. besser verarbeiten können als Zahlen und Texte in Tabellen.
- Grafiken, Karten, Diagramme usw. sind visuelle Metaphern. Da Menschen Bilder schneller verarbeiten als Texte, können sie Zusammenhänge in der Datenvisualisierung leicht erkennen.
- Rohdaten, die sich in Datenbanken oder Tabellen befinden, haben keinen Wert an sich. Wenn Sie Rohdaten organisieren und visualisieren, gewinnen die Daten an Bedeutung. Visualisierte Daten sind umsetzbare Informationen, die das Publikum nutzen kann, um Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu treffen.
Warum ist Datenvisualisierung so wichtig?
- Sie hilft, Informationen schnell zu erfassen.
- Durch visuelle Hilfsmittel werden Informationsverarbeitung, Erkenntnisgewinnung und Entscheidungsfindung einfacher.
- Sie können Visualisierungen mit wenigen Klicks an interne und externe Mitarbeiter weitergeben.
- Die Identifizierung von Zusammenhängen zwischen Variablen wird erleichtert.
- Sie können komplexe Daten in einfache Teile zerlegen und diese so visualisieren, dass sie leicht verständlich sind.
Vielfältige Arten und Beispiele der Datenvisualisierung
#1. Liniendiagramme
Liniendiagramme sind ideal, um Zeitreihendaten zu visualisieren. Sie ähneln Streudiagrammen, zeigen jedoch Datenpunkte, die durch Zeitintervalle getrennt sind. Segmente werden durch Linien verbunden, was die Namensgebung erklärt.
#2. Flächendiagramme
Ähnlich wie Liniendiagramme werden Flächendiagramme verwendet, um Daten im Zeitverlauf zu verfolgen. Bei dieser Darstellungsform wird der Bereich zwischen den Linien farblich hervorgehoben. Flächendiagramme sind nützlich, um Gesamtwerte zu messen, wie z.B. die Menge verschiedener Produkte, die in verschiedenen Ländern verkauft werden.
#3. Netzwerkdiagramme
Netzwerkdiagramme bestehen aus Netzwerken, Knoten, Interaktionen zwischen Netzwerken und Pfaden und bilden somit hochkomplexe Darstellungen. Sie sind besonders nützlich, um Muster zwischen verschiedenen Clustern zu erkennen.
#4. Geografische Karten
Bildnachweis: UBS.com
Datenvisualisierungen in Form von geografischen Karten erlauben es, ortsbezogene Daten anschaulich darzustellen und zu erläutern. Man findet sie oft zur Visualisierung der Verteilung von volumensbasierten Daten wie Wahlergebnisse, Geschlechterverteilung, Internetabdeckung, Zugang zu sanitären Anlagen usw.
#5. Baumdiagramme
Baumdiagramme verwenden verschachtelte Rechtecke, um hierarchische Daten zu visualisieren. Sie nutzen den verfügbaren Platz auf dem Bildschirm effizient. Daher können Sie hunderte von Gruppen und deren Leistungsdaten auf einem einzigen Bildschirm vergleichen. Das Visualisierungsmodell verwendet auch verschiedene Schattierungen und Farbtemperaturen, um die Leistungsdaten der einzelnen Gruppen hervorzuheben.
#6. Balkendiagramme
Balkendiagramme helfen Ihnen, kategorische Daten in Bezug auf verschiedene Werte zu visualisieren. Auf der X-Achse werden die zu beobachtenden Objekte platziert, während auf der Y-Achse die Werte der entsprechenden Elemente abgetragen werden. So entstehen vertikale Balken, deren Höhe den Wert des jeweiligen Elements widerspiegelt.
#7. Gantt-Diagramme
Gantt-Diagramme sind eine der am weitesten verbreiteten Arten der Datenvisualisierung im Projektmanagement.
Es handelt sich um eine horizontale Variante des Balkendiagramms. Gantt-Diagramme visualisieren Aufgaben und ihren Fortschritt im Verhältnis zur Dauer der einzelnen Aufgaben. Die horizontale Länge der Balken hängt vom Beginn, Fortschritt und Ende einer Aufgabe ab.
#8. Kuchendiagramme
Diese Art der Datenvisualisierung präsentiert Daten in einem kreisförmigen Diagramm. Es ist ideal, um verschiedene Produkte oder Dienstleistungen nach ihren Einnahmen zu vergleichen. Hierbei wird die gesamte Kreisfläche als 100 % betrachtet und in Anteile unterteilt, die dem prozentualen Wert jedes Elements entsprechen.
Anwendungsfälle der Datenvisualisierung
Identifizierung von Trends und Spitzen
Der Hauptanwendungsfall ist die Identifizierung von Trends, Mustern und Beziehungen zwischen Produkten/Dienstleistungen usw. in einem Rohdatensatz. Wenn Sie einen plötzlichen Anstieg der Trends in einem langfristigen Datensatz feststellen, können Sie davon ausgehen, dass die Ereignisse in diesen Zeiträumen Spitzenwerte aufweisen.
Beispielsweise können Sie während des Black Friday-Events schnell einen Anstieg der Verkäufe von Produkten oder Dienstleistungen auf E-Commerce-Plattformen feststellen.
Überwachung von Zielen
Datenexperten erstellen interaktive Dashboards mit Hilfe von Datenvisualisierung. Diese Dashboards können Produktivität, Ressourcennutzung, Leistungskennzahlen, Umsatz, Marketing-ROI usw. anzeigen. Außerdem können Sie kleinere Auswahlen und Änderungen im Dashboard vornehmen, um Datenpunkte individuell zu visualisieren.
Zugriff auf Daten
Unternehmen müssen ihre Mitarbeiter mit Informationen in einem leicht verständlichen Format versorgen. Hier kann die Datenvisualisierung ebenfalls zum Einsatz kommen. Anstelle von Rohdaten können Sie verschiedene Diagramme und Grafiken für Vertrieb, Marketing, Budget, Einnahmen, Gemeinkosten usw. versenden.
Nachfolgend finden Sie bewährte Vorgehensweisen, die Sie befolgen sollten, um Ihr Projekt zum Storytelling mit Datenvisualisierung erfolgreich zu gestalten:
Zielgruppenspezifikation
Sie müssen eine Datenvisualisierungspräsentation erstellen, die auf die Zielgruppe abgestimmt ist. Wenn die Zielgruppe über einen starken technischen Hintergrund verfügt, können Sie komplexe Visualisierungstools wie Netzwerkdiagramme, Histogramme, Baumkarten, Gantt-Diagramme usw. verwenden.
Diese Teilnehmergruppen können beispielsweise Fachleute, Lehrer, Wissenschaftler oder Führungskräfte sein, die mit komplexen Datenvisualisierungstools vertraut sind.
Wenn Sie Ihre Ergebnisse hingegen einem nicht-technischen Publikum präsentieren, verwenden Sie einfache Diagramme wie Streudiagramme, Balkendiagramme, Liniendiagramme usw.
Diese Zielgruppe besteht hauptsächlich aus Nutzern, Besuchern von Marketingveranstaltungen, Interessenten und Leads, die Daten anhand visueller Darstellungen verstehen. Sie kennen möglicherweise nicht die zugrunde liegenden Prinzipien der von Ihnen verwendeten Diagramme und Grafiken.
Definieren Sie den Zweck
Unabhängig davon, ob Sie in Ihrer Präsentation ein oder mehrere visuelle Diagramme verwenden, sollten Sie den Zweck jeder Grafik klar definieren. Überlassen Sie dies nicht dem Publikum, da es sonst möglicherweise nicht die Aufmerksamkeit schenkt, die Sie sich wünschen.
Die obige Datenvisualisierung der Google Analytics-Marketing-Website zeigt beispielsweise vier Grafiken: Liniendiagramme, geografische Karten, horizontale Balkendiagramme usw. Bei genauerer Betrachtung erkennen Sie für jede Visualisierung eine klare Definition.
- Ein Liniendiagramm zur Darstellung des Website-Sitzungstrends
- Eine geografische Karte zur Darstellung des länderspezifischen Trends
- Ein horizontales Balkendiagramm zur Darstellung des kanalbezogenen Trends
Verwendung der richtigen Visualisierungselemente
Verschiedene Diagramme haben unterschiedliche Anwendungsfälle. Sie können ein Netzwerkdiagramm nicht anstelle eines Balkendiagramms verwenden. Es ist daher wichtig, dass Sie die Daten verstehen und dann eine geeignete Visualisierungsmethode auswählen. Weitere Informationen zur Auswahl des richtigen Diagramms finden Sie im obigen Abschnitt „Arten und Beispiele der Datenvisualisierung“.
Heutzutage bieten viele Datenbearbeitungstools wie Google Sheets und Excel 3D-Versionen vieler gängiger Diagramme und Grafiken an. Ein 3D-Kreisdiagramm ist ein Beispiel hierfür. Die Verwendung von 3D-Diagrammen ist jedoch mit einigen Einschränkungen verbunden.
Manchmal visualisiert ein 3D-Kreisdiagramm die Daten nicht auf die gewünschte Art und Weise. Zudem müssen Sie in einer 3D-Ebene mehrere Beschriftungen hinzufügen. Dies kann die Visualisierung und die Aussage verfälschen. Beschränken Sie sich daher auf 2D-Diagramme und -Grafiken, die vom Publikum leichter zu verstehen sind.
Korrekte Beschriftung
Vergessen Sie nicht, die Grafiken und Diagramme zu beschriften, die Sie in Ihrem Datenvisualisierungsprojekt verwenden. Sie müssen beispielsweise die Werte für die X/Y-Achse, Namen der Elemente, Legenden, Zeitrahmen der Datenerfassung usw. angeben.
Im obigen Bild finden Sie Beschriftungen für jedes Element in der Datenvisualisierung. Dies hilft dem Publikum, die Diagramme, Grafiken und Tabellen zu lesen.
Wenn Sie 2D-Balken und -Diagramme verwenden, achten Sie darauf, dass das Diagramm am Schnittpunkt von X- und Y-Achse beginnt, an dem beide Null sind. Wenn Sie dies umkehren und an einem Punkt beginnen, an dem die Y-Achse nicht Null ist, kann die Visualisierung irreführend sein.
Verständliche und einfache Datenpunkte
Fügen Sie pro Bildschirm nur wenige Visualisierungen mit Daten hinzu. Verwenden Sie hauptsächlich Bilder, Illustrationen und Videos, um die Geschichte zu erzählen. Verwenden Sie bei der Erläuterung von Datenpunkten gängige Begriffe anstelle von Fachbegriffen.
Im obigen Bild für den Google Ads-Übersichtsbericht haben wir beispielsweise nur vier Tools zur Visualisierung von Daten verwendet: Dashboards, Liniendiagramme, Kreisdiagramme und eine Tabelle.
Sie können die Visualisierung jedoch verbessern, indem Sie Fachbegriffe wie CTRs, Impressions und Conversions erläutern.
Korrekte Verwendung von Farben und Schriftarten
Sie müssen verschiedene Farben verwenden, um Datenpunkte voneinander zu unterscheiden. Bei der Verwendung von Farben ist darauf zu achten, dass die gesamte Darstellung angenehm für die Augen wirkt. Verwenden Sie keine stark kontrastierenden Farben, da das Publikum bei längerer Betrachtung der Charts müde Augen bekommen kann.
Verwenden Sie zudem gut lesbare Schriftarten für Zahlen und Buchstaben. Serifenlose Schriftarten eignen sich besser für die Darstellung großer Datenmengen. Verwenden Sie außerdem eine große und fette Schriftart, damit das Publikum die Daten leicht erfassen kann.
Erzählung erstellen
Ihr datengestütztes Storytelling benötigt eine Erzählung oder Handlungsstrang. Beginnen Sie mit einem überzeugenden Thema, mit dem sich das Publikum persönlich identifizieren kann. Erklären Sie dann die Zahlen, die Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung generiert. Präsentieren Sie schließlich Ihr Produkt/Ihre Dienstleistung als Lösung.
Sie können eine überzeugende Erzählung erstellen, indem Sie Folgendes verwenden:
- Eine Trendlinie zur Visualisierung von Verlusten über einen bestimmten Zeitraum
- Eine Vergleichstabelle, um die Unterschiede zwischen Ihrem Produkt und anderen zu verdeutlichen
- Eine Rangordnungstabelle, die zeigt, dass Ihr Produkt beim Vergleich verschiedener Merkmale im oberen Bereich rangiert
- Ein Streudiagramm, das zeigt, dass das Geschäftswachstum des Kunden proportional zur Nutzung Ihrer Produkte oder Dienstleistungen ist
Visuelle Standarddesigns einhalten
Das Publikum in der westlichen Welt liest von links nach rechts, dann von oben nach unten und wieder von links nach rechts. Dieses Lesemuster ist als Z-Muster bekannt. Wenn Sie also westliche Länder ansprechen, sollten Sie Ihre Grafiken im Z-Muster anordnen.
Platzieren Sie das erste Diagramm links oben auf der Folie. Platzieren Sie dann direkt rechts davon eine weitere Datenvisualisierung, die sich auf das Diagramm auf der linken Seite bezieht. Platzieren Sie das nächste zusammenhängende Diagramm in der unteren linken Ecke und das letzte Diagramm rechts unten.
Daten-Storytelling synchronisieren
Die von Ihnen präsentierten Daten müssen Ihre Erzählung unterstützen. Manchmal können Website-Störungen oder E-Mail-Sicherheitssysteme Inhalte oder Bilder einschränken. In diesem Fall kann das Publikum die grafische Darstellung von Daten nicht verstehen. Die Beschriftung ist daher wichtig, damit das Publikum die Geschichte direkt anhand der visuellen Elemente verstehen kann.
Sie können Visualisierungen zwar von Grund auf mit Tabellenkalkulationsprogrammen wie Microsoft Excel oder Google Sheets erstellen, aber es gibt auch fortschrittlichere und intelligentere Tools auf dem Markt.
In solchen Tools importieren Sie einfach die Rohdaten, definieren einen Anwendungsfall und erhalten in wenigen Sekunden formatierte Visualisierungen. Schauen Sie sich Tools wie Tableau Public, Looker Studio, Microsoft Power BI oder Open Refine an.
Zusammenfassung
Sie haben nun die Grundlagen der Datenvisualisierung kennengelernt, einschließlich Definition, Arten, Funktionsweise, Bedeutung, Anwendungsfälle und Beispiele. Darüber hinaus haben Sie die bewährten Vorgehensweisen für Datenvisualisierung erfahren, die Ihnen dabei helfen, mit Geschäftsdaten eine überzeugende und ansprechende Geschichte zu erzählen.
Als Nächstes sollten Sie sich mit den besten Business-Intelligence-Tools und dem Datenvisualisierungstool FusionCharts beschäftigen.