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Laut Marktforschungs- und Beratungsunternehmen IDC wächst die weltweite Datenmenge von 80 Zettabyte im Jahr 2021 auf 143 Zettabyte im Jahr 2024. Zum Vergleich: Mit einem Zettabyte lassen sich 660 Milliarden Standard-Blu-rays oder 33 Millionen menschliche Gehirne füllen.
Aber was heißt das für die Kommunikation? Mit der wachsenden Datenmenge wird eine anschauliche, verständliche und zielgruppenorientierte Vermittlung von Zahlen und Fakten unverzichtbar, um im alltäglichen Kampf um Aufmerksamkeit bestehen zu können.
Im Journalismus ist dies bereits gelebte Praxis. Hier sammeln, bewerten, interpretieren und visualisieren spezielle Teams Daten und verpacken sie in Geschichten. Während der Datenjournalismus also schon in unserem Alltag angekommen ist, greifen Kommunikationsabteilungen noch seltener auf datenbasiertes Storytelling zurück.
Data Storys vereinen Daten mit Visualisierungen und einem Narrativ. Daten werden mithilfe von Grafiken, Diagrammen, Karten und Animationen visuell aufbereitet. Eine Story ordnet sie in einen für die Zielgruppe relevanten Kontext ein.
Data Storytelling ist somit geeignet, komplexe Themen durch Erzählstruktur und Spannungsbogen verständlich und einprägsam zu vermitteln – intern und extern. Botschaften bekommen „Hand und Fuß“, sie sind damit überzeugender. Denn datenbasierte Geschichten erklären, überraschen mit neuen Erkenntnissen und regen dazu an, sich mit einem Thema zu beschäftigen. Sie können auch unterhalten.
Ein Beispiel: Schon bald steht der interaktive Jahresrückblick von Spotify wieder bevor. Er zeigt, welche musikalischen Highlights unser Jahr geprägt haben und liefert uns anhand von Zahlen und Fakten personalisierte Einblicke in unser Nutzungsverhalten – mit emotionalem Touch und der Option, die Insights direkt auf unseren Kanälen zu teilen.
Effektives Data Storytelling steht und fällt mit validen Daten: Unternehmen machen davon jedoch noch zu wenig Gebrauch – obwohl sie täglich viele unterschiedliche Daten erfassen: Absatz und Vertrieb, Produktion, Emissionen, Einkauf, Logistik, Nutzung von Produkten und Dienstleistungen, Forschung und Entwicklung und viele mehr.
Oftmals stehen diese Daten jedoch nur ausgewählten Abteilungen zur Verfügung, werden nicht zentral gesammelt und bleiben daher in der Kommunikation ungenutzt. Hinzukommt: Daten sind ein „heikles Thema“ und entsprechend groß ist die Hemmschwelle, sie für kommunikative Zwecke zu nutzen.
Für das Data Storytelling gilt es zunächst zu definieren, welche Daten überhaupt verfügbar sind und mit welchen aus ethischer und datenschutzrechtlicher Perspektive bedenkenlos gearbeitet werden kann. Eigene Daten können auch um öffentlich zugängliche ergänzt werden. Valide Quellen sind statistische Landesämter wie IT.NRW, das Statistische Bundesamt (Destatis), Eurostat oder die Datenbank der OECD. Zudem gibt es Open Data Initiativen, die auch kommunale Verwaltungsdaten online frei nutzbar zur Verfügung stellen (z. B. GovData oder Open.NRW). Zurückgegriffen werden kann auch auf Branchendaten, zum Beispiel von Verbänden oder Industrie- und Handelskammern.
Egal ob Journalist:innen, Poltiker:innen, Kund:innen oder die eigenen Mitarbeitenden: Eine Data Story verfängt nur, wenn sie einen Mehrwert bietet. Hierzu ist es wichtig, nicht nur die Interessen der Zielgruppe zu kennen, sondern auch deren Wissensstand. Für die Aufbereitung und die Distribution der Story spielt zudem eine Rolle, auf welchen Kanälen die Zielgruppe unterwegs ist und welche Formate sie erreichen. Bietet sich eine Infografik an oder eine Videoanimation? Ist ein Whitepaper geeignet? Ein digitales Dashboard? Lohnt es sich, die Story zusätzlich in Form mehrerer Social-Media-Beiträge zu spielen?
Von der Idee bis zur Distribution einer Data Story sind mehrere Disziplinen gefragt, unter anderem Datenanalyse, Grafik, Redaktion, Webdevelopment, Konzeption und Projektmanagament – das macht diese Projekte zweifelslos komplex. Die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit mit Datenexpert:innen aber gewinnt für die Kommunikation in jedem Fall weiter an Bedeutung. Daher gilt es, „Berührungsängste“ mit Daten abzubauen und sich an Data-Storytelling-Projekte heranzutrauen.
