„Power Corrupts. PowerPoint Corrupts absolutely.“ |
Wir haben alle schon einmal unter schlechten PowerPoint-Folien gelitten. Flüchtig zusammengeschusterte Präsentationen, die uns in einen Strudel aus Schriftarten, Farben, Stichpunkten und Hervorhebungen reißen. Infografiken, die keine Informationen vermitteln, Diagramme und Tabellen, die irreführen und verwirren.
Es ist heutzutage so leicht, Tabellen, Diagramme und Grafiken zu gestalten. Ich stelle mir einen alten Herrn vor (vielleicht bin ich es?), der mir über die Schulter schaut und missbilligend meint, dass man zu seinen Zeiten Illustrationen von Hand gestaltet hat – was bedeutete, dass man nachdenken musste, bevor man etwas aufs Papier brachte.
Der ständige Zugang zu allen Informationen der Welt macht die Kommunikation nicht leichter. Ganz im Gegenteil, die Kommunikation wird dadurch immer schwerer. Je mehr Informationen uns zur Verfügung stehen, desto schwieriger wird es, die wichtigen Elemente herauszufiltern.
Hier schafft Cole Nussbaumer Knaflic Abhilfe.
Ich traf Cole im Jahre 2007. Ein Jahr zuvor hatte ich bei Google angefangen, um das Team für „People Operations“ aufzubauen, das für die Einstellung, Bindung und Zufriedenheit der Google-Mitarbeiter zuständig ist. Kurz nach meiner Einstellung gründeten wir ein Team für „People Analytics“, das sicherstellen sollte, dass wir beim Personal genauso viel Innovation erreichten wie bei den Produkten. Cole wurde ein frühes und sehr wichtiges Mitglied dieses Teams und fungierte als Verbindung zwischen dem Analytics Team und anderen Abteilungen von Google.
Dabei hatte Cole immer ein Faible für Klarheit.
Man gab ihr die unklarste Aussage – wie diese: Warum ist der eine Manager hervorragend und der andere eine Zumutung? –, und sie machte XIVdaraus eine glasklare ästhetische Grafik, die eine unwiderlegbare Geschichte erzählte. Ihre Aussagen „Lass dich nicht von den Äußerlichkeiten ablenken“ (keine aufwendigen Illustrationen, Grafiken und Schriftarten – im Mittelpunkt steht die Aussage) und „Einfach ist besser als aufwendig“ (das Wichtigste ist nicht, eine schöne Grafik zu gestalten, sondern eine klare Geschichte zu erzählen) waren wirkungsvolle Richtlinien.
Deshalb schickten wir Cole los und sie unterrichtete ihren eigenen Kurs in Datenvisualisierung in den folgenden sechs Jahren über 50 Mal, bevor sie sich entschloss, auf eigene Faust ihre Mission zu verfolgen: „Die Welt von schlechten PowerPoint-Folien zu befreien.“ Und wenn Sie denken, dass dies kein großes Problem sei, dann machen Sie mal eine Google-Suche mit „Powerpoint kills“: Sie erhalten eine halbe Millionen Treffer!
Mit ihrem Buch Storytelling mit Daten hat Cole eine aktuelle Ergänzung zu den Arbeiten von Pionieren der Datenvisualisierung wie Edward Tufte geschaffen. Sie hat für und mit einigen internationalen Organisationen gearbeitet, die intensiv mit Daten arbeiten, aber auch mit einigen Institutionen, die kaum Daten nutzen, sich aber einem gemeinnützigen Zweck verschrieben haben. In beiden Fällen konnte sie helfen, die Kommunikation und das zugrunde liegende Denken zu schärfen.
Sie hat einen unterhaltsamen, gut lesbaren und praktischen Leitfaden geschrieben, um die Signale vom Rauschen zu trennen – damit unser aller Stimme besser gehört wird.
Und darum geht es doch, oder?
Laszlo Bock
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Senior Vice President, People Operations, Google, Inc. und Autor von Work Rules! |
Mai 2015 |
1 Tufte, Edward R. „PowerPoint Is Evil.“ Wired Magazin, www.wired.com/wired/archive/11.09/ppt2.html, September 2003.
Ich möchte zudem allen danken, die mir geholfen haben, dieses Buch zu verwirklichen. Jeder Input und jede Hilfe während des Prozesses waren wichtig. Zusätzlich zu den schon Genannten danke ich Bill Falloon, Meg Freeborn, Vincent Nordhaus, Robin Factor, Mark Bergeron, Mike Henton, Chris Wallace, Nick Wehrkamp, Mike Freeland, Melissa Connors, Heather Dunphy, Sharon Polese, Andrea Price, Laura Gachko, David Pugh, Marika Rohn, Robert Kosara, Andy Kriebel, John Kania, Eleanor Bell, Alberto Cairo, Nancy Duarte, Michael Eskin, Kathrin Stengel und Zaira Basanez.
In meiner Arbeit begegne ich vielen Grafiken, die alles andere als herausragend sind – und auch sonst in meinem Leben fallen sie mir überall auf, 2denn wenn man einmal einen Blick dafür hat, wird man ihn nicht wieder los. Niemand gestaltet mit Absicht schlechte Grafiken. Aber es passiert. Immer wieder. In jedem Unternehmen in allen Branchen und bei allen möglichen Leuten. Auch in den Medien geschieht es. Und an Orten, wo man eigentlich annehmen könnte, dass es die Leute besser wissen. Warum eigentlich?
Abbildung 0.1 Eine Sammlung unwirksamer Grafiken
In der Schule lernen wir viel über Sprache und Mathematik. Bei der Sprache lernen wir, wie wir Worte zu Sätzen verbinden können, aus denen dann Geschichten werden. In der Mathematik lernen wir, die Zahlen zu verstehen. Aber nur selten kommen diese beiden Seiten zusammen: Niemand sagt uns, wie wir mit Zahlen Geschichten erzählen können. Eine zusätzliche Herausforderung ist, dass sich nur wenige Menschen in diesem Gebiet kompetent fühlen.
Dadurch sind wir schlecht auf eine wichtige Aufgabe vorbereitet, die immer entscheidender wird. Die Technologie hat uns in die Lage versetzt, immer größere Datenmengen anzusammeln, und damit verbunden gibt es den wachsenden Wunsch, all diese Daten besser zu verstehen. Wenn wir in der Lage sind, diese Daten zu visualisieren und damit Geschichten zu erzählen, können wir sie in Informationen verwandeln, die für eine bessere Entscheidungsfindung genutzt werden können.
Ohne natürliche Fähigkeiten oder Training in diesem Bereich sind wir schließlich auf unsere Werkzeuge angewiesen, um die optimalen Vorgehensweisen zu verstehen. Fortschritte in der Technologie sowie die wachsende Menge und der steigende Zugriff auf Informationen haben die Werkzeuge für die Arbeit mit Daten allgegenwärtig gemacht. Fast jeder kann einige Daten in ein Grafikprogramm (wie zum Beispiel eine Excel-Datei) eingeben und eine Grafik erstellen. Das ist ein wichtiger Punkt, weshalb ich ihn wiederholen möchte: Jeder kann einige Daten in ein Grafikprogramm eingeben und eine Grafik erstellen. Das ist eine bemerkenswerte Entwicklung, weil der Prozess der Erstellung einer Grafik in der Vergangenheit Wissenschaftlern oder Menschen in technischen Berufen vorbehalten war. Beängstigend dabei ist, dass ohne eine klare Vorgehensweise unsere besten Absichten und Anstrengungen (verbunden mit oftmals fragwürdigen Werkzeugen) in eine ziemlich schlechte Richtung gehen können: 3D-Diagramme, bedeutungslose Farben, Tortendiagramme.
3 Kennen Sie sich mit Microsoft Office aus? Aber alle anderen auch!
Kenntnisse in der Arbeit mit Word, mit Tabellen und Präsentationssoftware – alles Fertigkeiten, die bei einer Bewerbung besonders hervorstechen konnten – sind für die meisten Mitarbeiter zu einer Minimalanforderung geworden. Ein Personalvermittler sagte mir, dass es heute nicht mehr ausreicht, in der Bewerbung „Kenntnisse in Microsoft Office“ anzugeben: eine Grundkenntnis wird vorausgesetzt, was einen Bewerber von anderen unterscheidet, sind zusätzliche Fertigkeiten. Wenn Sie in der Lage sind, mit Daten wirksame Geschichte zu erzählen, erhalten sie diesen Vorteil und können in fast jeder Rolle erfolgreich sein.
Die technologischen Fortschritte haben die Werkzeuge für die Arbeit mit Daten leichter zugänglich und verständlich gemacht, aber es gibt immer noch Lücken im Umgang damit. Sicher können Sie einige Daten in ein Excel-Dokument einfügen und eine Grafik gestalten. Für die meisten endet hier der Prozess der Visualisierung von Daten. Dadurch kann die interessanteste Geschichte vollkommen langweilig werden – oder was noch schlimmer ist, es wird schwierig oder gar unmöglich, sie zu verstehen. Standardeinstellungen der Grafikprogramme und allgemein angewandte Praktiken sorgen oft dafür, dass unsere Daten und die Geschichten, die wir damit erzählen wollen, sehr mangelhaft sind.
Es gibt eine Geschichte in Ihren Daten. Aber Ihre Werkzeuge kennen diese Geschichte nicht. Hier sind Sie gefragt – der Analyst oder die Vermittlerin dieser Information –, damit diese Geschichte visuell und kontextuell lebendig wird. Auf diesen Prozess konzentriert sich dieses Buch. Im Folgenden gebe ich einige Beispiele für vorher und nachher, um Ihnen einen visuellen Eindruck von dem zu geben, was Sie lernen werden. Wir werden diese Punkte an verschiedenen Stellen des Buches vertiefen.
Die Lektionen, die wir zusammen durcharbeiten werden, versetzen Sie in die Lage, Daten nicht nur zu zeigen, sondern mit Daten Geschichten zu erzählen.
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Abbildung 0.2 Beispiel 1 (vorher): Daten zeigen
Abbildung 0.3 Beispiel 1 (nachher): Storytelling mit Daten
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Abbildung 0.4 Beispiel 2 (vorher): Daten zeigen
Abbildung 0.5 Beispiel 2 (nachher): Storytelling mit Daten
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Abbildung 0.6 Beispiel 3 (vorher): Daten zeigen
Abbildung 0.7 Beispiel 3 (nachher): Storytelling mit Daten
Dieses Buch wurde für alle geschrieben, die etwas mit jemandem kommunizieren möchten und dabei Daten verwenden. Dazu gehören (aber nicht nur): Analysten, die die Ergebnisse ihrer Arbeit präsentieren; Studenten, 7die in ihrer Diplomarbeit Daten verwenden; Manager, die mit Daten kommunizieren, und Führungskräfte, die ihren Vorstand informieren. Ich bin der Ansicht, dass jeder seine Fähigkeit, effektiv mit Daten zu kommunizieren, verbessern kann. Für viele wirkt das zunächst einmal einschüchternd, aber das muss nicht so sein.
Welche Gefühle werden in Ihnen ausgelöst, wenn Sie gebeten werden, „Daten zu zeigen“?
Vielleicht ist es Ihnen unangenehm, weil Sie nicht wissen, wo Sie beginnen sollen. Oder es fühlt sich wie eine überwältigende Aufgabe an, weil Sie annehmen, dass die Darstellung kompliziert sein muss und ausreichend Einzelheiten zeigen sollte, um jede mögliche Frage zu beantworten. Oder vielleicht haben Sie schon eine feste Grundlage, suchen aber nach dem gewissen Etwas, um Ihre Grafiken und die Geschichten, die Sie damit erzählen wollen, noch besser zu machen. Für Sie alle habe ich dieses Buch geschrieben.
„Wenn ich gebeten werde, Daten zu zeigen, dann fühle ich …“
Die Fähigkeit, mit Daten Geschichten zu erzählen, wird in unserer Welt der zunehmenden Daten und datengestützten Entscheidungsfindung immer wichtiger. Eine effektive Datenvisualisierung kann über Erfolg und Scheitern entscheiden, wenn Sie die Ergebnisse Ihrer Studie kommunizieren wollen, eine Präsentation für den Vorstand halten, Geld für Ihre gemeinnützige Organisation sammeln oder einfach Ihre Idee einem Publikum vermitteln wollen.
Meine Erfahrung hat mir gezeigt, dass die meisten Menschen vor einer ähnlichen Herausforderung stehen: Sie erkennen möglicherweise die Notwendigkeit, mit Daten effektiv zu kommunizieren, aber sie haben das Gefühl, dass sie in diesem Bereich nicht genügend Expertise haben. Es gibt wenige Menschen, die gut in Datenvisualisierung ausgebildet sind. Ein Grund dafür ist, dass die Datenvisualisierung nur ein Schritt im Analyseprozess ist. Fachkräfte, die für eine analytische Funktion eingestellt werden, haben oftmals einen beruflichen Hintergrund, der sie bei anderen Schritten des Prozesses unterstützt (beim Finden, Zusammenfassen und Analysieren der Daten, bei der Gestaltung von Modellen). Sie haben 8meist aber keine Ausbildung für Design, die sie bei der Vermittlung der Analyse unterstützen könnte – was aber typischerweise der einzige Teil des analytischen Prozesses ist, den das Publikum zu sehen bekommt. Und in einer Welt, die immer mehr durch Daten bestimmt wird, werden auch Mitarbeiter ohne technische Kenntnisse gebeten, analytische Aufgaben zu übernehmen und mit Daten zu kommunizieren.
Die unangenehmen Gefühle, die Sie in diesem Bereich spüren, sind nicht überraschend, wenn wir bedenken, dass eine effektive Kommunikation mit Daten üblicherweise nicht gelehrt wird. Diejenigen, die sich bei dieser Aufgabe auszeichnen, haben meist durch Versuch und Irrtum gelernt, was funktioniert und was nicht. Das kann aber ein langer und mühsamer Prozess sein. Mit meinem Buch möchte ich Ihnen helfen, diesen Prozess zu beschleunigen.
Der Schnittpunkt, wo sich Mathematik und Wirtschaft begegnen, hat mich immer interessiert. Meine Ausbildung habe ich in Mathematik und Wirtschaft erhalten, weshalb ich mit beiden Feldern kommuniziere und ihnen helfen kann, einander besser zu verstehen – obwohl sie oft nicht die gleiche Sprache sprechen. Ich mag es, wenn ich die Datenwissenschaft nutzen kann, um bessere wirtschaftliche Entscheidungen zu treffen. Im Laufe der Zeit habe ich herausgefunden, dass ein Schlüssel zum Erfolg darin besteht, effektiv mit visuellen Daten zu kommunizieren.
Die Bedeutung dieser Fähigkeit erkannte ich an meinem ersten Arbeitsplatz nach dem Studium. Ich arbeitete als Analystin im Kreditrisikomanagement (vor der Finanzkrise 2007, also zu einem Zeitpunkt, wo kaum jemand wusste, was Kreditrisikomanagement ist). Meine Arbeit bestand darin, statistische Modelle zu gestalten und auszuwerten, um Zahlungsverzug und Verlust vorherzusagen. Dazu gehört, komplizierte Informationen in einfache Kommunikation zu verwandeln, durch die klar wurde, ob wir die finanziellen Reserven hatten, um erwartete Verluste auszugleichen, in welchem Szenario wir in einen Risikobereich kamen usw. Schnell lernte ich, dass ich durch ein größeres Augenmerk auf den ästhetischen Teil der Arbeit – was meine Kollegen üblicherweise nicht taten – mehr Aufmerksamkeit von meinem Vorgesetzten und von seinem Chef erhielt. Durch diese Erfahrung verstand ich, wie wichtig es ist, mehr Zeit für die visuelle Kommunikation von Daten zu investieren.
Nachdem ich in verschiedenen Rollen im Kreditrisikomanagement, Betrugsmanagement und operativen Management sowie mit außerbörslichen 9Unternehmensbeteiligungen gearbeitet hatte, entschloss ich mich, meine Karriere außerhalb des Banken- und Finanzwesens fortzusetzen. Ich nahm mir Zeit und überlegte, welche Fähigkeiten ich besaß und täglich nutzen wollte: Im Grunde bestand meine Arbeit darin, Daten zu verwenden, um wirtschaftliche Entscheidungen zu beeinflussen.
So kam ich zu Google, in das People Analytics Team. Google ist ein datengestütztes Unternehmen – so sehr, dass dort Daten und Analysen in einem Bereich genutzt werden, den man nicht leicht zu sehen bekommt: im Personalwesen. People Analytics ist ein Analyse-Team, das Teil der Personalabteilung von Google ist (die dort „People Operations“ heißt). Das Mantra dieses Teams ist, dafür zu sorgen, dass Personalentscheidungen bei Google – Entscheidungen über Mitarbeiter oder zukünftige Mitarbeiter – unter Zuhilfenahme von Daten getroffen werden. Das war ein hervorragender Ort, um meine Kompetenz im Storytelling mit Daten weiterzuentwickeln. Dabei habe ich Daten und Analyse genutzt, um Entscheidungsfindung in Bereichen wie der gezielten Personalsuche, der Förderung und Motivation von Mitarbeitern, der Bildung effektiver Teams und der Bindung von Fachkräften besser zu verstehen und zu beeinflussen. Google People Analytics ist ein bahnbrechendes Projekt und geht Wege, die nun von vielen anderen Unternehmen beschritten werden. Meine Mitarbeit beim Aufbau und dem Wachsen dieses Teams war eine wunderbare Erfahrung.
Storytelling mit Daten beim Project Oxygen, einem Forschungsprojekt zur Frage, was einen guten Manager ausmacht
Ein Forschungsprojekt, das öffentliche Aufmerksamkeit erregt hat, ist das Project Oxygen, bei dem untersucht wurde, was einen guten Manager ausmacht. Dieses Projekt wurde in der New York Times beschrieben und ist die Grundlage einer bekannten Fallstudie des Harvard Business Review. Eine Herausforderung dabei war, die Erkenntnisse an verschiedene Zielgruppen zu vermitteln, von Ingenieuren, die manchmal ihre Zweifel an der Methodik hatten und sich in die Einzelheiten vertiefen wollten, bis hin zu Managern, die die übergreifenden Erkenntnisse verstehen und anwenden wollten. Meine Aufgabe bei diesem Projekt war die Kommunikation. Die Herausforderung dabei war, oftmals sehr komplizierte Inhalte so darzustellen, dass die Ingenieure und ihr Bedürfnis nach Details zufriedengestellt wurden, und sie gleichzeitig für die Manager und verschiedene Führungsebenen verständlich waren. Dazu habe ich viele der Konzepte genutzt, die wir in diesem Buch besprechen werden.
Der große Wendepunkt war für mich der Aufbau eines internen Fortbildungsprogramms in der Abteilung People Operations bei Google. Ich wurde gebeten, Inhalte für die Datenvisualisierung zusammenzustellen.
10Dadurch bekam ich die Gelegenheit, über eine wirksame Datenvisualisierung zu forschen und Prinzipien zu erlernen, die dazu notwendig sind. In diesem Zusammenhang verstand ich auch, warum einige der Ansätze, die ich im Laufe der Jahre durch Versuch und Irrtum gefunden hatte, wirksam waren. Aufgrund dieser Recherche entwickelte ich einen Kurs über Datenvisualisierung, der schließlich bei Google im ganzen Unternehmen durchgeführt wurde.
Dieser Kurs erregte innerhalb und außerhalb von Google einiges Aufsehen. Durch eine Reihe glücklicher Umstände wurde ich eingeladen, bei einigen gemeinnützigen Organisationen über Datenvisualisierung zu sprechen. Diese Vorträge sprachen sich herum und immer mehr Menschen kontaktierten mich, zunächst vor allem aus gemeinnützigen Organisationen aber zunehmend auch aus der Wirtschaft. Sie alle wollten herausfinden, wie man mit Daten effektiver kommunizieren kann. Es stellte sich heraus, dass es nicht nur bei Google in diesem Bereich Nachholbedarf gab. Vielmehr konnte fast jeder Mitarbeiter einer Organisation oder eines Unternehmens seine Effektivität durch eine wirksamere Kommunikation mit Daten verbessern. Nach meiner Tätigkeit als Sprecherin auf Konferenzen und in Organisationen, der ich vor allem in meiner Freizeit nachging, verließ ich Google, um einem neuen Ziel zu folgen: möglichst vielen Menschen zu vermitteln, wie man mit Daten Geschichten erzählen kann.
In den letzten Jahren habe ich Workshops in über einhundert Organisationen in den USA und Europa gegeben. Eine interessante Erkenntnis dabei war, dass das Bedürfnis für mehr Kompetenz in diesem Bereich viele Branchen und Rollen umfasst. Die Teilnehmer meiner Seminare kamen aus ganz verschiedenen Fachbereichen: Coaching und Unternehmensberatung, Konsumprodukte, Pädagogik, Finanzwirtschaft, Regierung, Gesundheitswesen, gemeinnützigen Organisationen, Einzelhandel, Start-ups und Technologie. In meinem Publikum gibt es eine bunte Mischung von Rollen und Führungsebenen: Analysten, die täglich mit Daten arbeiten; andere Fachkräfte, die nur gelegentlich Daten in ihre Arbeit integrieren; Manager, die Richtung und Feedback geben; oder das Leitungsteam, das dem Vorstand Vierteljahresberichte vorlegt.
Durch diese Arbeit habe ich viele Herausforderungen bei der Visualisierung von Daten kennengelernt. Mir wurde klar, dass die Fähigkeiten, die in diesem Bereich nötig sind, als eine Grundlage formuliert werden können. Sie sind nicht spezifisch für eine Rolle oder Branche und sie können effektiv gelehrt und erlernt werden – wie das fortlaufend positive Feedback und die Folgeeinladungen, die ich von Workshop-Teilnehmern erhalte, zeigen. Im Laufe der Zeit habe ich die Lehrinhalte meiner Workshops ausformuliert. Diese Inhalte werde ich nun mit Ihnen teilen.
In meinen Workshops konzentriere ich mich in der Regel auf fünf Kernlektionen. Der große Vorteil bei diesem Buch besteht darin, dass es keine Zeitbegrenzung gibt (wie es bei einem Workshop der Fall ist). Ich habe eine zusätzliche sechste Lektion hinzugefügt, die ich schon immer weitergeben wollte („Wie ein Designer denken“), und weitere Einzelheiten wie Vorher-Nachher-Beispiele, schrittweise Anleitungen und Einblicke in meinen Denkprozess bei der visuellen Gestaltung von Informationen.
Ich werde Ihnen praktische Hinweise geben, die Sie sofort nutzen können, um visuell besser mit Daten zu kommunizieren. Durch diese Ausführungen werden Sie folgende Kernlektionen lernen und anwenden können:
1. Den Kontext verstehen
2. Eine angemessene visuelle Darstellung wählen
3. Wirrwarr entfernen
4. Die Aufmerksamkeit in eine gewünschte Richtung lenken
5. Wie ein Designer denken
6. Eine Geschichte erzählen
Im Verlauf des Buches nutze ich verschiedene Fallstudien, um die besprochenen Ideen zu illustrieren. Die behandelten Lektionen beziehen sich nicht auf bestimmte Branchen oder Rollen, vielmehr konzentrieren sie sich auf grundlegende Konzepte und optimale Vorgehensweisen für die effektive Kommunikation mit Daten. Weil sich meine Arbeit über viele Branchen erstreckt, kommen auch die Beispiele, auf die ich mich beziehe, aus vielen Bereichen. In diesem Buch finden Sie Beispiele aus der Technologiebranche, der Pädagogik, der Verbrauchsgüterproduktion, dem gemeinnützigen Sektor und vielen anderen.
Jedes Beispiel basiert auf den Lektionen, die ich in meinen Workshops weitergebe, aber in vielen Fällen habe ich die Daten etwas verändert oder die Situation verallgemeinert, um vertrauliche Informationen zu schützen.
Bei jedem Beispiel, das zunächst für Sie nicht relevant zu sein scheint, ermutige ich Sie, innezuhalten und darüber nachzudenken, mit welchen Herausforderungen bei der Datenvisualisierung oder Kommunikation Sie zu tun haben, bei denen ein ähnlicher Ansatz wirksam sein könnte. Bei jedem Beispiel gibt es etwas zu lernen. Auch wenn das Beispiel selbst nicht in Ihren Arbeitsbereich zu passen scheint.
Die Lektionen, die wir in diesem Buch behandeln, konzentrieren sich auf Best Practices, die bei jedem Grafikprogramm oder jeder Präsentationssoftware angewendet werden können. Es gibt eine große Anzahl von Werkzeugen, die genutzt werden können, um mit Daten wirksame Geschichten zu erzählen. Aber egal wie hervorragend das Werkzeug ist, es wird niemals Ihre Daten und Ihre Geschichte so gut kennen wie Sie. Nehmen Sie sich die Zeit, Ihr Werkzeug ausführlich kennenzulernen, damit es bei der Anwendung der Lektionen dieses Buches kein limitierender Faktor wird.
Wie macht man das in Excel?
Meine Ausführungen werden sich nicht auf spezifische Werkzeuge konzentrieren, wobei die Beispiele in diesem Buch mit Microsoft Excel erstellt wurden. Diejenigen, die besser verstehen wollen, wie man ähnliche visuelle Gestaltungen mittels Excel erstellt, können meinen Blog auf www.storytellingwithdata.com besuchen, wo Sie Excel-Dateien zu meinen Blogbeiträgen herunterladen können.
Dieses Buch ist in eine Reihe umfassender Lektionen aufgeteilt, wobei sich jedes Kapitel auf eine Kernlektion und die damit einhergehenden Ideen konzentriert. Wir werden uns mit Theorie beschäftigen, wenn es das Verstehen unterstützt, aber ich werde die praktische Anwendung der Theorie betonen und dabei oftmals konkrete Fallbeispiele nutzen. Jedes Kapitel wird Sie in die Lage versetzen, die jeweilige Lektion anzuwenden.
Die Lektionen sind chronologisch angeordnet, so wie ich auch den Prozess des Storytelling mit Daten verstehe. Deshalb – und auch weil spätere Kapitel auf den vorhergehenden aufbauen und sich in einigen Fällen auf vorherige Inhalte beziehen – empfehle ich, das Buch von vorn bis hinten durchzulesen. Danach werden Sie wahrscheinlich zu bestimmten Inhalten, die für Sie besonders interessant sind, zurückkehren. Oder Sie betrachten nochmals Fallbeispiele, die für die Herausforderungen bei der Datenvisualisierung, denen Sie gerade begegnen, besonders relevant sind.
Um Ihnen einen Überblick über den Weg zu geben, den wir nun zusammengehen werden, finden Sie hier einen Überblick und eine Zusammenfassung der Kapitel:
Bevor Sie sich auf den Weg der Datenvisualisierung begeben, sollten Sie in der Lage sein, einige Fragen präzise zu beantworten: Wer ist mein Publikum? Was soll dieses Publikum wissen oder tun? Dieses Kapitel beschreibt, wie wichtig es ist, den Kontext der jeweiligen Situation zu kennen, dazu gehören das Publikum, die Kommunikationsmethoden und der gewünschte Ton. Eine Reihe von Konzepten werden durch Beispiele eingeführt und illustriert, um sicherzustellen, dass der Kontext wirklich verstanden wird. Ein fundiertes Verständnis des Kontextes der jeweiligen Situation vermindert Anpassungen im weiteren Verlauf und führt Sie auf den Weg zum Erfolg bei der Gestaltung visueller Inhalte.
Was ist der beste Weg, um die Daten zu zeigen, die Sie mit anderen teilen wollen? Ich habe die visuellen Darstellungen, die ich bei meiner Arbeit am häufigsten verwende, analysiert. In diesem Kapitel stelle ich die häufigsten Arten von visuellen Darstellungen vor, die in einem unternehmerischen Umfeld genutzt werden, um Daten zu kommunizieren. Für jede werde ich beispielhafte Anwendungen vorstellen und sie durch konkrete Fallbeispiele genauer beschreiben. Zu den spezifischen Formen visueller Darstellung, die wir genauer betrachten werden, gehören einfacher Text, Tabelle, Heatmap, Liniendiagramm, Steigungsdiagramm, vertikales Balkendiagramm, gestapeltes vertikales Balkendiagramm, Wasserfalldiagramm, horizontales Balkendiagramm, gestapeltes horizontales Balkendiagramm und Quadratische Zellen. Wir werden auch visuelle Darstellungen thematisieren, die möglichst vermieden werden sollten (Torten- und Donutdiagramme), und werden untersuchen, warum 3D-Darstellungen ungünstig sind.
Stellen Sie sich ein leeres Blatt Papier oder einen leeren Bildschirm vor: Jedes einzelne Element, das Sie auf diesem Blatt oder Bildschirm hinzufügen, erhöht die kognitive Belastung Ihres Publikums. Das bedeutet, dass wir genau überlegen sollten, welche Elemente wir auf unser Blatt oder unseren Bildschirm setzen. Und wir sollten die Elemente finden, die unnötig Aufmerksamkeit auf sich ziehen und sie entfernen. Wirrwarr ausfindig zu machen und zu entfernen ist der Fokus dieses Kapitels. Als Teil dieser Diskussion erkläre ich die Gestaltprinzipien der visuellen Wahrnehmung und beschreibe, wie wir sie bei visuellen Darstellungen von Informationen wie Tabellen und Diagrammen nutzen können. Wir untersuchen auch die 14Ausrichtung, die strategische Nutzung von Weißräumen und Kontrasten als wichtige Elemente einer durchdachten Gestaltung. Zur Illustration dieser Lektionen verwenden wir einige Beispiele.
In diesem Kapitel untersuchen wir noch ausführlicher, wie die Menschen wahrnehmen, und wie Sie dies bei der Gestaltung visueller Darstellung zu Ihrem Vorteil nutzen können. Das umfasst auch einige kurze Ausführungen über das Sehen und das Gedächtnis, die zeigen, warum Merkmale wie Größe, Farbe und Platzierung auf dem Blatt so wichtig sind. Wir untersuchen, wie diese Merkmale strategisch genutzt werden können, um die Aufmerksamkeit des Publikums in die gewünschte Richtung zu lenken. So kann auch eine visuelle Hierarchie der Elemente angelegt werden, wodurch Sie Ihr Publikum durch die Informationen führen können, die Sie vermitteln wollen. Dabei können Sie auch darauf achten, wie diese Informationen verarbeitet werden sollen. Der Einsatz von Farbe als strategisches Werkzeug wird ausführlich behandelt und die Ideen werden durch eine Reihe von Beispielen illustriert.
Die Form folgt der Funktion. Dieser Leitspruch des Produktdesigns trifft auch für die Kommunikation mit Daten zu. Im Hinblick auf die Form und Funktion unserer Datenvisualisierungen sollten wir zunächst darüber nachdenken, was unser Publikum mit den Daten (Funktion) tun soll, und eine Darstellung finden, die dies mit Leichtigkeit ermöglicht. In diesem Kapitel betrachten wir, wie traditionelle Designkonzepte angewendet werden können, um mit Daten zu kommunizieren. Wir untersuchen Affordanzen, Verständlichkeit und Ästhetik und schöpfen aus einer Reihe von Konzepten, die zuvor eingeführt wurden, betrachten sie aber aus einem anderen Blickwinkel. Wir behandeln auch Strategien, durch die unsere visuellen Darstellungen vom Publikum angenommen werden.
Von der genauen Untersuchung effektiver visueller Gestaltungen können wir viel lernen. In diesem Kapitel betrachten wir fünf beispielhafte Darstellungen genauer und sprechen über den spezifischen Denkprozess und die Designentscheidungen, die zu ihrer Gestaltung geführt haben, wobei wir die Lektionen in diesem Buch nutzen. Wir untersuchen Entscheidungen zur Form der Diagramme und der Anordnung der Daten innerhalb des Schaubildes. Wir besprechen, was und auf welche Weise etwas hervorgehoben 15oder in den Hintergrund gerückt wird, indem wir Farbe, Dicke der Linien und die relative Größe nutzen. Wir besprechen die Ausrichtung und Anordnung der Teile innerhalb der Schaubilder und auch die wirksame Nutzung von Titeln, Beschriftungen und Anmerkungen.
Geschichten erzeugen in uns eine Resonanz und prägen einen bleibenden Eindruck, so wie es Daten allein nicht können. In diesem Kapitel führe ich Konzepte des Storytelling ein, die für die Kommunikation mit Daten genutzt werden können. Wir werden uns mit meisterhaften Geschichtenerzählern beschäftigen, um von ihnen zu lernen. Eine Geschichte hat einen klaren Anfang, eine Mitte und ein Ende. Vor diesem Hintergrund werden wir besprechen, wie dieser Bezugsrahmen genutzt werden kann, wenn wir geschäftliche Präsentationen erstellen. Wir behandeln zudem Strategien für effektives Storytelling, einschließlich der Wirksamkeit von Wiederholungen, dem Erzählfluss, Überlegungen zu mündlichen und schriftlichen Narrativen und verschiedene Strategien, um sicher zu gehen, dass unsere Geschichte in unseren Kommunikationen klar vermittelt wird.
Die vorhergehenden Kapitel enthielten einzelne Praxisbeispiele, um die jeweiligen Lektionen zu illustrieren. In diesem zusammenfassenden Kapitel folgen wir dem Prozess des Storytelling mit Daten von Anfang bis Ende unter Berücksichtigung eines konkreten Beispiels. Wir verstehen den Kontext, wählen eine angemessene visuelle Darstellung aus, identifizieren und entfernen Wirrwarr, lenken die Aufmerksamkeit des Publikums in die gewünschte Richtung, denken wie ein Designer und erzählen eine Geschichte. Zusammengenommen zeigen diese Lektionen und die sich daraus ergebenden Darstellungen, wie wir vom Zeigen von Daten zum Storytelling mit Daten kommen.
Das vorletzte Kapitel untersucht anhand von Fallstudien spezifische Strategien, um mit weitverbreiteten Schwierigkeiten bei der Kommunikation mit Daten umgehen zu können. Zu den behandelten Themen gehören Überlegungen über Farben bei einem dunklen Hintergrund, die Erstellung einer logischen Anordnung, Strategien zur Vermeidung von Spaghetti-Diagrammen, Alternativen zu Tortendiagrammen und die Nutzung von Animationen bei Darstellungen, die präsentiert werden, im Gegensatz zu solchen, die verteilt werden.
Datenvisualisierung – und Kommunikation mit Daten im Allgemeinen – liegt am Schnittpunkt von Wissenschaft und Kunst. Natürlich gibt es dafür eine wissenschaftliche Grundlage: optimale Vorgehensweisen und Richtlinien, denen man folgen sollte. Es gibt aber auch einen künstlerischen Anteil. Sie können die Lektionen, die wir behandelt haben, anwenden, um Ihren eigenen Weg zu finden, und dabei ihre künstlerische Freiheit nutzen, damit Ihr Publikum die Informationen leichter verstehen kann. In diesem letzten Kapitel besprechen wir Tipps, wie Sie diesen Weg weitergehen können, und wie Sie die Kompetenz für das Storytelling mit Daten in Ihrem Team und Ihrer Organisation verbessern können. Wir enden mit einer Zusammenfassung der wichtigsten behandelten Lektionen.
Zusammengenommen werden die behandelten Lektionen Sie in die Lage versetzen, mit Daten Geschichten zu erzählen. Lassen Sie uns nun beginnen!
Es mag der Intuition wiedersprechen, aber der Erfolg bei der Datenvisualisierung beginnt nicht mit der Datenvisualisierung. Denn bevor wir uns auf den Weg der Gestaltung einer Datenvisualisierung oder Kommunikation mit Daten begeben, sollten wir Aufmerksamkeit und Zeit darauf verwenden, den Kontext für die erforderliche Kommunikation zu verstehen. In diesem Kapitel konzentrieren wir uns darauf, die wichtigen Bestandteile des Kontextes zu verstehen, und untersuchen einige Strategien, die unseren Erfolg ermöglichen, wenn wir visuell mit Daten kommunizieren.
Bevor wir uns mit den Einzelheiten des Kontextes befassen, sollten wir eine wichtige Unterscheidung zwischen erforschender und erklärender Analyse treffen. Erforschende Analyse nutzen wir, um die Daten zu verstehen, und um herauszufinden, was erwähnenswert oder interessant für andere sein könnte. Die erforschende Analyse ist wie die Suche nach Perlen in Austern. Wir müssen vielleicht hundert Austern öffnen (hundert verschiedene Hypothesen testen oder die Daten aus hundert verschiedenen Blickwinkeln betrachten), um zwei Perlen zu finden. Wenn wir unsere Analyse dann mit unserem Publikum teilen, sollten wir einem erklärenden Ansatz folgen, das heißt, es gibt einen bestimmten Punkt, den wir erklären wollen, eine bestimmte Geschichte, die wir erzählen wollen – und wahrscheinlich wird sie von diesen beiden Perlen handeln.
Zu oft gehen wir von der falschen Annahme aus, dass es in Ordnung ist, erforschende Analysen zu zeigen (einfach die Daten aller hundert Austern), wenn eine erklärende Analyse angemessener wäre (wir uns die Zeit nehmen, die Daten in Informationen zu verwandeln, die von einem Publikum aufgenommen werden können: die zwei Perlen). Das ist ein verständlicher Fehler. Nach der Durchführung einer Gesamtanalyse kann es sehr verlockend sein, Ihrem Publikum alles zu zeigen – als Beweis für all die Arbeit, die Sie getan haben und die Robustheit der Analyse. Widerstehen Sie diesem Drang, denn Ihr Publikum muss dann alle Austern selbst noch einmal öffnen! Konzentrieren Sie sich auf die Perlen, also die Information, die Ihr Publikum kennen sollte.
18Deshalb konzentrieren wir uns auf die erklärende Analyse und Kommunikation.
Literaturempfehlungen
Wer mehr über die erforschende Analyse lesen möchte, kann das Buch Einstieg in die Visualisierung von Nathan Yau hinzuziehen. Yau konzentriert sich auf die Datenvisualisierung als ein Mittel (und nicht als ein Werkzeug) und widmet einen großen Teil des Buches der Diskussion über die Daten selbst und Strategien für deren Erforschung und Analyse.
Bei der erklärenden Analyse gibt es einige Aspekte, über die wir nachdenken und die wir kennen sollten, bevor wir Daten visualisieren oder über Inhalte entscheiden. Die erste Frage, die wir uns stellen sollten, ist: Mit wem kommunizieren wir? Es ist wichtig, die eigene Zielgruppe zu verstehen und wie wir von ihr wahrgenommen werden. Dadurch können wir eine gemeinsame Grundlage mit dem Publikum finden, wodurch wir sicherstellen können, dass unsere Botschaft gehört wird. Die zweite Frage ist: Was soll unser Publikum wissen oder tun? Wir sollten uns im Klaren sein, wie unser Publikum handeln soll, und dabei auch berücksichtigen, wie wir mit ihm kommunizieren und welchen Grundton wir in unserer Kommunikation setzen möchten.
Erst wenn wir diese ersten beiden Fragen kurz und prägnant beantwortet haben, können wir uns der dritten zuwenden: Wie können wir Daten nutzen, um unser Anliegen zu vermitteln?
Nun können wir den Kontext des Wer, Was und Wie etwas genauer betrachten.
Je genauer Sie beschreiben können, wer Ihr Publikum ist, desto besser sind Sie in der Lage, erfolgreich zu kommunizieren. Vermeiden Sie allgemeine Bezeichnungen für Ihr Publikum wie „interne und externe Stakeholder“ oder „alle, die interessiert sind“. Wenn Sie versuchen, mit zu vielen verschiedenen Menschen mit unterschiedlichen Bedürfnissen zu kommunizieren, begeben Sie sich in eine Position, aus der Sie mit niemandem mehr wirksam kommunizieren können. Fassen Sie deshalb Ihr Zielpublikum enger. 19Manchmal bedeutet das, dass Sie für verschiedene Zielgruppen eine andere Kommunikation wählen müssen. Eine Möglichkeit, um das Publikum genauer zu fassen, besteht darin, sich auf die Entscheidungsträger zu konzentrieren. Je mehr Sie über Ihr Publikum wissen, desto besser können Sie verstehen, wie Sie mit ihm in Resonanz gehen und eine Kommunikation gestalten können, die den Erfordernissen des Publikums und Ihren eigenen Bedürfnissen gerecht wird.
Es ist auch hilfreich, über Ihre Beziehung mit Ihrem Publikum nachzudenken und wie Sie von ihm wahrgenommen werden wollen. Begegnen Sie Ihrem Publikum bei dieser Kommunikation zum ersten Mal oder haben Sie eine gewachsene Beziehung? Vertrauen Ihnen die Menschen bereits als Experten oder müssen Sie Ihre Glaubwürdigkeit erst noch unter Beweis stellen? Dies sind wichtige Überlegungen, um herauszufinden, wie Sie Ihre Kommunikation strukturieren wollen, und ob und wann Sie Daten verwenden und wie die Daten die Anordnung und den Fluss Ihrer Geschichte beeinflussen.
Literaturempfehlung
In ihrem Buch resonate: oder wie Sie mit packenden Storys und einer fesselnden Inszenierung Ihr Publikum verändern empfiehlt Nancy Duarte, das Publikum in den Mittelpunkt zu stellen und beschreibt spezifische Strategien, um das Publikum kennenzulernen, in Segmente aufzuteilen und eine gemeinsame Grundlage zu schaffen. Eine kostenfreie Onlineversion von resonate ist in englischer Sprache erhältlich unter www.duarte.com.
Was soll Ihr Publikum wissen oder tun? An diesem Punkt können Sie darüber nachdenken, wie Sie das, was sie kommunizieren, für Ihr Publikum relevant machen. Dabei ist es wichtig, zu verstehen, warum es sich für Ihre Ausführungen interessieren sollte. Zudem sollten Sie immer eine Vorstellung davon haben, was Ihr Publikum wissen oder tun soll. Wenn Sie es nicht klar formulieren können, sollten Sie überlegen, ob Sie überhaupt etwas kommunizieren müssen.
Für viele Menschen kann dies eine unangenehme Situation sein. Oft werden diese unangenehmen Gefühle von dem Glauben ausgelöst, dass 20Sie