Seit Menschengedenken werden Geschichten erzählt und an die nächsten Generationen weitergegeben. Bücher und Erzählungen entführen uns aus unserem Alltag und locken uns in eine Fantasiewelt, in der wir uns verlieren können. Mit Geschichten bleiben uns Fakten und Daten viel besser im Kopf, weil es Teil des menschlichen Wesens ist, sich diese in Zusammenhängen besser einprägen zu können.

Diese menschliche Eigenheit macht sich die Welt der Datenanalyse zunutze und hat unter dem Begriff Storytelling begonnen, ihre ganz eigenen Geschichten zu erzählen. Aus den gesammelten Daten sollen erklärende Datenvisualisierungen entstehen. Entscheidungsfindung, basierend auf Daten, bedeutet nicht mehr, tausende statische Graphen und Tabellen auszuwerten. Mit der neuen Methode des Storytellings werden die Zusammenhänge hinter den Daten hervorgehoben. Die Geschichten dahinter sollen durch Visualisierungen, wie Fluss- oder Streudiagramme, verbildlicht werden. Soweit die Theorie.

Doch inwieweit kann man den Visualisierungen trauen? Woher wissen wir, dass die Zusammenhänge richtig dargestellt werden? Wer gibt uns die Sicherheit, dass es sich nicht um eine maßlose Übertreibung oder Verfälschung handelt? Denn das lässt sich leicht nachweisen: Menschen neigen gerne dazu, nur das Beste zeigen zu wollen. Jeder Geschichtenerzähler hat seine eigene Version, manche mehr, manche weniger glaubwürdig. Ähnliches kann auch in der Welt der Daten passieren.

Wie lässt sich also beweisen, was Fakt und was Fiktion ist?

Die Antwort erhalten wir, wenn wir ähnliche Problematiken genauer betrachten, beispielsweise eine Polizeiermittlung. Die Polizei muss so viele Zeugen wie möglich verhören; so viele Indizien sammeln, wie sie finden können, um den wahren Täter ausfindig zu machen. Diese Art der Problembehandlung zeigt: Man muss Sachverhalte von mehr als nur einer Seite beleuchten.

Überträgt man diese Vorgehensweise nun in die Welt der Daten, zeigt sich: Visualisierungen im Data-Storytelling lösen statische Graphen nur dann ab, wenn sie einen Mehrwert bieten. Und dies ist erst dann der Fall, wenn wir die gesammelten Daten von jedem nur möglichen Standpunkt aus betrachten und nicht nur einen, sondern viele verschiedene Zusammenhänge herausstellen. Zusammengefügt ergeben diese ein rundes und vollständiges Gesamtbild.

Die Infografik als Light-Variante des Storytelling. Voraussetzung für einen Spannungsbogen sind allderings stichhaltige Daten. (Grafik: NetMediaEurope)

Diese Vorgehensweise verlangt von uns aber auch die nötige, kritische Haltung – die gefundenen Sachverhalte in Frage stellen, Diskussionen anregen, die Engstirnigkeit der Offenheit weichen lassen. Dazu müssen wir auch unser gerade angefertigtes Gesamtbild weiter hinterfragen.

In der Theorie hört sich das sehr schön und einfach an – doch in der Praxis ist dies schwerer als gedacht. Damit die Umsetzung dennoch klappt, gibt es mittlerweile Software, welche die Art, wie Menschen Daten präsentieren, neu durchdacht hat. Mit ihnen können wir während der Präsentation einer Datenvisualisierung bei Unklarheiten und Fragen direkt auf die Datenquelle gehen. Damit halten uns tiefergehende Fragen nicht auf, im Gegenteil: Sie helfen uns dabei, Zusammenhänge klarer zu machen. Und wer weiß, vielleicht lassen sich auch ganz neue Kontexte entdecken?

Unterm Strich bringt der Trend zum Storytelling allein noch keine Vorteile – es braucht dazu die aktive Teilnahme des Nutzers. Denn Storytelling bedeutet, dass Anwender gemeinsam oder auch alleine Zusammenhänge erforschen, in Echtzeit an einer Datenanalyse arbeiten, Visualisierungen kommentieren und durch das Diskutieren neue Zusammenhänge entdecken. Auch wenn moderne BI-Lösungen die technologische Umsetzung übernehmen, ist Datenanalyse kein Automatismus – Hinterfragen und Nachforschen lautet auch im Data-Storytelling die Devise!

Martin Schindler

Martin Schindler schreibt nicht nur über die SAPs und IBMs dieser Welt, sondern hat auch eine Schwäche für ungewöhnliche und unterhaltsame Themen aus der Welt der IT.

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