Data Stories: So macht ihr Datenanalyse für eure Mitarbeiter, Kunden und Partner sexy

Data Stories Datenanalyse
Quelle: Etienne Girardet | Unsplash

Ohne Daten geht nichts. Stimmt schon. Aber noch entscheidender als Daten zu haben, ist sie auszuwerten und sinnvoll zu nutzen. Auch das weiß man. Nichtsdestotrotz fehlt es oft am vermeintlich Banalen: dem Zugang zu Daten. Und damit ist nicht die Verfügbarkeit oder ein zentraler Ort gemeint. Nein, es geht um:

  • Wie taste ich mich an das Datenthema heran?
  • Wie integriere ich datengetriebenes Arbeiten in meine täglichen Abläufe?
  • Wie mache ich Datenanalyse sexy?

Denn, wie so oft: Nur, wer gerne mit etwas arbeitet, arbeitet auch gut damit. Eine Möglichkeit für die Etablierung einer Data-driven Culture sind Storyboards. Was sich dahinter verbirgt und welchen anderen Wege es gibt, Datenanalyse zugänglicher zu machen, haben wir heute kurz für euch zusammengefasst.

Data Analytics: Tools und Trends

Dashboards zeigen Geschäftszahlen und aktuelle KPIs eines Unternehmens übersichtlich grafisch aufbereitet in Diagrammen jeglicher Art. Doch werden sie laut Gartner momentan nur von etwa 30 Prozent der Mitarbeiter genutzt, die darauf Zugriff haben. Die Nutzung soll in Zukunft sogar noch weiter abnehmen. Das liegt vor allem daran, dass die präsentierten Ergebnisse nicht leicht konsumierbar sind, sondern kontextualisiert werden müssen, bevor Mitarbeiter entsprechend handeln können.

Alternativ werden sich in Zukunft Tools durchsetzen, die Daten automatisiert analysieren, in dynamischer Form präsentieren und in den entsprechenden Business-Kontext setzen. Solche fortgeschrittenen Analyse-Tools könnten beispielsweise als personalisierte Feeds oder Chatbots agieren oder Nutzeranfragen direkt über Sprachbefehle verarbeiten. So wird allen Mitarbeitern ein einfacher Zugang zu datenbasierten Erkenntnissen ermöglicht.

Einer der Vorreiter in diesem Bereich ist Narrative Science, ein US-amerikanisches Unternehmen, das die KI-basierte Technologie »Lexio« entwickelt hat. Das Tool stellt Daten in einem interaktiven Newsfeed zusammen, der speziell für Business-Anwender entwickelt wurde. Auch Tech-Gigant Microsoft greift für sein Business-Intelligence-Tool »Power BI« auf die Technologie von Narrative Science zurück.

Data-driven Storytelling

Doch Daten müssen nicht nur für die eigenen Mitarbeiter verständlicher werden, sondern auch der Geschäftsführung, externen Partnern oder Kunden anschaulicher präsentiert werden. Dazu eignet sich der Ansatz des »Data-driven Storytelling«. Während beim klassischen Storytelling Informationen durch eine Geschichte vermittelt werden, bezieht sich die Methode des Data-driven Storytelling konkret auf die Vermittlung von Daten. Statt Zahlen und Schlussfolgerungen nur in verschiedenfarbigen Torten-, Fluss- oder Säulen-Diagrammen zu visualisieren, werden die Informationen durch konstruierte oder reale Stories vermittelt.

Ein Beispiel dafür liefert Musikstreaming-Anbieter Spotify seinen Kunden am Ende eines jeden Jahres mit der »Wrapped«-Kampagne. In einem individuellen Jahresrückblick erhalten die Nutzer einen Überblick über ihre meistgehörten Lieder, die beliebtesten Genres, die Anzahl der mit Musik verbrachten Stunden, Lieblingskünstler und vieles mehr. In der Spotify-App wird das Hörverhalten zusätzlich in Form einer Story dargestellt, wie man sie zum Beispiel von Instagram kennt.

Der Vorteil: Im Kontext einer Story werden Datenanalysen nachvollziehbarer, als wenn lediglich ein trockener Datensatz präsentiert wird. Wie in einer gewöhnlichen Geschichte dienen Teile des Datenbestandes als Protagonisten, während andere die Rahmenhandlung bilden. Eine gute Data-Story ist kontextgerecht aufbereitet, hat einen klaren Fokus und bedient sich narrativer sowie visueller Mittel, um die Erkenntnisse für Kunden, Mitarbeiter sowie die Geschäftsführung leichter verständlich zu machen.

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