6 Dinge, die Datenanalysten von Bestsellerautoren lernen können

Daten sind schön.

Es reduziert den verwirrenden, chaotischen Lärm des Lebens und der Menschheit auf Zahlen und quantifizierbare Muster. Und als Datenanalyst hat man vielleicht das Gefühl, die Schlüssel zurWeltzu haben .

Die Informationen, die Sie haben, die Probleme, die Sie lösen können …

Wenn die Leute nurzuhörenwürden !

Sie sehen, Daten allein reichen nicht aus.

Wenn Sie etwas bewirken wollen, müssen Sie sich eine Fähigkeit aneignen: narrative Konstruktion.

Warum ist die narrative Konstruktion beim Data Storytelling wichtig?

Data Storytelling ist nichts Neues, wird aber immer wertvoller, da Verbraucher und Interessengruppen den Nutzen und Wert gut präsentierter Daten erkennen.

Storytelling hilft Menschen, Daten zu verstehen und ermöglicht ihnen, sich auf einer tieferen Ebene mit dem Material zu verbinden, da es eine emotionale Verbindung schafft und Datenpunkten Bedeutung verleiht.

(Hier sind 5 weitere Gründe, warum Daten und Storytelling Hand in Hand gehen sollten .)

Datenanalysten haben oft die Aufgabe, große Datensätze zu nehmen und sie in Erzählungen zu verwandeln, die Menschen verstehen können. Sie können dies auf viele Arten tun , z. B. mithilfe von Animationen, Videos, coolen Grafiken usw.

Eine gute Data Story kombiniert Daten mit visuellen Elementen, die von einer Erzählung angetrieben werden. Alle drei Faktoren zusammen können sehr effektiv sein, um Ergebnisse zu erzielen und ein Publikum zu begeistern.

(Quelle: Datacamp )

Daten und Visuals bedeuten jedoch nichts ohne die Erzählung.

Versteh mich nicht falsch. Grabby-Visuals und -Grafiken sind großartig und ein wesentlicher Bestandteil des Data Storytelling.

Aber was die Leute anzieht, ist die Geschichte.

Die Erzählung.

Das menschliche Gehirn ist so verdrahtet, dass es Informationen durch Geschichten empfängt und speichert. Wir erinnern uns eher an Geschichten als an Zahlen, und wir verwenden Geschichten, um die Welt um uns herum zu verstehen.

Die Kommunikation von technischen und Datenkonzepten war schon immer eine Herausforderung, aber durch die Kraft der Erzählung können Datenanalysten komplexe Ideen aufgreifen und sie einem breiteren Publikum zugänglich machen.

Eine gut konstruierte Erzählung hat die Kraft, andere zu inspirieren und zum Handeln zu motivieren . Daten, die mit einer Geschichte präsentiert werden, können unglaublich aussagekräftig sein, Entscheidungen treffen, Ideen generieren, Verbindungen aufbauen und Gespräche anregen.

6 erzählerische Konstruktionstricks von Bestsellerautoren

Nur sehr wenige Datenanalysten haben einen Hintergrund aus Literatur und Geschichtenerzählen, aber das bedeutet nicht, dass Sie nicht von den Profis lernen können.

Hier sind sechs Tricks von Bestsellerautoren, die Datenanalysten dabei helfen können, aussagekräftige Erzählungen zu konstruieren:

1. Beginnen Sie mit dem Ende im Hinterkopf

Bestsellerautoren wissen, wie wichtig ein starkes, bedeutungsvolles Ende ist, und planen ihre Geschichten darum herum. Dasselbe gilt für Datenerzählungen. Wissen Sie, wohin Sie gehen, was Ihre Schlussfolgerung ist und wie Sie dorthin gelangen werden.

Vor diesem Hintergrund können Sie besser die Daten auswählen, die einen sinnvollen Beitrag zu Ihrer Geschichte leisten, und den Rest verwerfen. Autoren nennen diesen Vorgang „Killing your darlings“.

(Quelle: Datacamp )

Ein interessanter Datenpunkt macht die Erzählung nicht immer stärker. Indem Sie irrelevante Datenpunkte entfernen oder verdichten, können Sie den Fokus auf die wichtigsten Daten lenken und Ihr zentrales Fazit stärken.

Indem Sie die Dinge einfach und absichtlich halten, erhalten Sie eine klarere und einprägsamere Botschaft.

2. Machen Sie es persönlich

Daten sind unpersönlich, aber Geschichten müssen es nicht sein. Menschen reagieren emotionaler auf das Geschichtenerzählen, wenn es Charaktere gibt, in die sie sich einfühlen oder die sie innerhalb der Geschichte wiedererkennen können.

Versuchen Sie beim Erstellen von Datennarrativen, sich Möglichkeiten vorzustellen, wie Sie Zahlen in Menschen verwandeln können. Besser noch, Protagonisten.

Es muss keine reale Person sein. Sie müssen nur eine Linie zwischen dem Leser, Ihren Daten und jemandem ziehen, den er erkennen kann. Wenn Ihr Publikum in Ihrem Datensatz jemanden sehen kann, den es kennt, oder jemanden kennenlernt, wird es wahrscheinlicher sein, sich sinnvoll damit zu beschäftigen.

Das bedeutet, dass Sie Ihr Publikum kennen müssen und wissen, worauf es sich am meisten beziehen kann. Also mach die Grundarbeit. Denken Sie an ihre Wünsche und Bedürfnisse, ihre Sorgen und ihre Geschichten.

(Quelle: Amy Lynn Hess )

Bestsellerautoren sprechen ein bestimmtes Publikum an, und das sollten Sie auch.

3. Verwenden Sie eine narrative Struktur

Erzählungen gibt es in allen Formen und Größen.

Eine grundlegende lineare Struktur hat einen Anfangsabschnitt, einen Mittelabschnitt und einen Endabschnitt. Wenn Sie Ihre Datengeschichte einfach innerhalb dieser Abschnitte aufbauen, können Sie eine überzeugende und leicht verständliche Geschichte erstellen.

(Quelle: Datacamp )

Andere Erzählstrukturen sind nur Iterationen dieser Grundstruktur.

Zum Beispiel:

• Die Reise des Helden – eine von Joseph Campbell populär gemachte narrative Struktur, folgt der Reise eines Protagonisten vom gewöhnlichen Leben zu einer außergewöhnlichen Suche und wieder zurück.
• Drei-Akt-Struktur – eine narrative Struktur mit Anfang, Mitte und Ende, wobei die Mitte einen Umkehrpunkt enthält, der die Dynamik der Geschichte verändert.
• Der Datenzyklus – eine Iteration der Drei-Akt-Struktur, bei der Daten von roh zu verfeinert und dann verwendet werden, um eine umsetzbare Schlussfolgerung zu ziehen.
• Standpunkterzählung – eine Erzählung, die der Geschichte eines Individuums folgt, normalerweise des Protagonisten.
• Zirkuläre Erzählung – eine Erzählung, die am selben Ort oder mit demselben Ereignis beginnt und endet.

Sobald Sie die verschiedenen Arten von Erzählungen verstanden haben, entscheiden Sie, welche für Ihre Daten am besten geeignet ist. Sie alle haben ihre Vor- und Nachteile.

Zirkuläre Erzählungen eignen sich beispielsweise hervorragend für Daten, die ihrer Natur nach zyklisch sind, aber möglicherweise nicht für Geschichten geeignet sind, die keinen natürlichen Bogen haben. Die Reise- oder Questerzählung eines Helden kann besser für Geschichten sein, die ein Problem oder Hindernis beinhalten, das es zu überwinden gilt.

Betrachten Sie das Bild, das Ihre Daten zeichnen, und welche Art von Struktur dabei hilft, es am besten einzurahmen.

4. Spannung und Spannung erzeugen

Bestsellerautoren wissen, wie man die Leser auf Trab hält. Sie nutzen Spannung, Suspense und Vorfreude, um Interesse an ihren Geschichten zu wecken.

(Quelle: Shane Duggan )

Für Datenerzählungen könnte dies bedeuten, ein Problem vorzustellen, das gelöst werden muss, oder eine Konsequenz vorzuschlagen, wenn keine Maßnahmen ergriffen werden.

Konflikte sind ein wesentlicher Bestandteil von Geschichten. Ohne sie haben Ihre Punkte kein Gewicht und die Erfolge keine Bedeutung.

Indem Sie einen Konflikt oder ein Problem einführen, können Sie Ihr Publikum fesseln und es mit der Notwendigkeit einer Lösung durch die Erzählung ziehen.

Aber stellen Sie sicher, dass Sie das Ende durchziehen. Es gibt nur wenige Dinge, die das Publikum mehr hasst als ein ungelöstes Ende.

Sie können Ihre Daten verwenden, um eine Lösung oder Lösung des Konflikts bereitzustellen. Dies kann auch als Aufruf zum Handeln dienen und die Leser auffordern, auf die von Ihnen bereitgestellten Informationen zu reagieren.

5. Zeigen, nicht sagen

Dies ist ein Pro-Writer-Mantra. Viele fieberhafte Schriftsteller haben sich ihm in den Tiefen einer nächtlichen, wortreichen Panik zugewandt.

Und auch Datenanalysten können davon profitieren.

Erzählen ist, wenn Sie die nackten Fakten und Zahlen so präsentieren, wie sie sind, ohne Zubehör. Dies kann nützlich sein, um objektive Informationen zu präsentieren, aber es erregt nicht die Aufmerksamkeit der Leser.

Was Sie versuchen möchten, ist das Zeigen.

Zeigen ist, wenn Sie die Leser vorstellen und auf eine Reise zu den Fakten führen. Hier laufen alle oben aufgeführten Tricks zusammen.

(Quelle: University of North Georgia Press )

Um effektiv Datenerzählungen zu erstellen, vermeiden Sie es, Ihrem Publikum zu sagen, was es denken soll. Stellen Sie stattdessen Beweise und aussagekräftige Visualisierungen bereit, die veranschaulichen, warum etwas wahr oder wichtig ist.

Verwenden Sie eine beschreibende und emotionale Sprache, um ein lebendiges Bild zu zeichnen. Wie Stephen King sagte: „Die Beschreibung beginnt in der Vorstellung des Autors, sollte aber in der des Lesers enden.“

Indem Sie beispielsweise Ausdrücke wie „dringend“ und „sofort“ verwenden, schaffen Sie die Voraussetzungen dafür, dass sich das Publikum verbindet und sich ein Notfallszenario vorstellt. Dadurch entsteht ein Krisengefühl, das die Leser zum Handeln zwingt.

Stellen Sie so weit wie möglich sicher, dass Ihre Beschreibungen spezifisch und anschaulich sind. Zeigen Sie Ihrem Leser ein spezifisches und zuordenbares Beispiel, um ihm zu helfen, Ihre Daten zu verstehen und sich besser damit zu verbinden.

Nicht alle Daten können „gezeigt“ werden, und das Einbringen von Emotionen in einige Datensätze kann tatsächlich schädlich sein. Beispielsweise sollten Finanzdaten immer sachlich und neutral dargestellt werden, um Irreführung zu vermeiden.

Verwenden Sie Ihre Diskretion und Ihren gesunden Menschenverstand, wenn Sie entscheiden, wie viel und auf welche Weise Sie „zeigen“ möchten. Das Erzählen an sich ist nichts Schlechtes, und Ihr Publikum wird den prägnanteren Ansatz möglicherweise zu schätzen wissen.

(Quelle: Now Nove l)

6. Geben Sie Einblick

Letztendlich geht es beim Data Storytelling nicht nur darum, Ihr Publikum zu unterhalten. Sie müssen Erkenntnisse liefern, die umsetzbar und relevant sind.

Beenden Sie Ihre Erzählung mit einer aufschlussreichen Schlussfolgerung. Fassen Sie die wichtigsten Punkte zusammen und ziehen Sie ein Fazit, das Ihre Leser mitnehmen können.

Die Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse erhöht den Wert Ihrer Daten, indem sie sie nützlich und relevant machen.

(Quelle: Forbes )

Beachten Sie diese 6 Punkte, wenn Sie versuchen, umsetzbare Erkenntnisse aus Ihren Daten zu ziehen:

• Ausrichtung: Ist die vorgeschlagene Aktion auf die bestehenden Strategien des Publikums abgestimmt?
• Kontext : Haben Sie genügend unterstützende Details, um Ihre Schlussfolgerungen zu untermauern?
• Relevanz : Liefern Sie die richtige Botschaft an die richtigen Personen?
• Spezifität : Ist der Umfang der Daten zu weit gefasst?Erklärt die Schlussfolgerung, die Sie ziehen, das Warum einer bestimmten Situation?
• Neuheit : Sind das neue Informationen?
• Klarheit : Können Sie es klar kommunizieren?Überzeugen die Daten?

Insight ist das wertvollste Ergebnis des Data Storytelling. Wenn Ihre Leser die Daten nicht nutzen können, dann ist es nicht besser als eine Gute-Nacht-Geschichte.

Also, was ist die große Sache?

Die Aufmerksamkeit Ihres Publikums zu gewinnen, ist eine Fähigkeit, auf die Sie nur wenige Universitätsabschlüsse vorbereiten. Tatsächlich blicken viele im Datenbereich auf geisteswissenschaftliche Bereiche wie das Geschichtenerzählen herab.

Aber außerhalb des Klassenzimmers gibt es ein Publikum, das sich mit der Geschichte der Daten beschäftigen muss.

Die Welt hat mehr Daten, als wir wissen, was wir damit anfangen sollen. Datenanalysten, die sich mit einigen Tricks aus der „Soft Skills“-Toolbox bewaffnen, bieten einen absolut unschätzbaren Service, der die dringend benötigte Klarheit in den überwältigenden Lärm bringen kann.

Deshalb sollten gute Daten und gute Geschichten immer Hand in Hand gehen. Indem wir die Macht beider beim Data Storytelling nutzen, können wir gegen den wahren Feind kämpfen; Fehlinformationen.