Mit Daten kommunizieren

Kapitel 1. Kommunikation

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Der Versuch, in einem Unternehmen etwas zu erreichen, erfordert immer mehr Kommunikation, als du zunächst erwartest. An einem beliebigen Tag kommunizierst du vielleicht mit den folgenden Personen:

• Die Exekutive, um Mittel zur Unterstützung eines neuen Projekts zu beantragen

• Dein Management, das seine Zustimmung dazu gibt, die Zeit seiner Mitarbeiter zu nutzen

• Deine Kolleginnen und Kollegen, um mit neuen Herausforderungen umzugehen, die sich täglich ergeben

• Deine Kunden und Klienten, um ihre neuesten Anfragen zu bearbeiten

• Deine Lieferanten, um sicherzustellen, dass deine Logistikkette bereit ist

• Dein Team, um die Prioritäten nach Bedarf zu ändern

Wenn alle anderen in deinem Unternehmen so viel kommunizieren, ist das eine Menge Arbeit. Der Versuch, sich Gehör zu verschaffen - oder auch nur diesen Ansturm zu lesen, zu organisieren und zu beantworten - ist für jeden eine große Herausforderung. Jeder Vorteil, den du dir verschaffen kannst, wird dich in deinem Job effektiver machen. In diesem Kapitel werden die wichtigsten Aspekte der Kommunikation auf die Datenvisualisierung angewandt und du erfährst, wie du mit diesen Grundprinzipien effektiver kommunizieren kannst.

Du musst gehört werden, aber du musst auch sicherstellen, dass das, was du sagst, einen Eindruck hinterlässt. Um dir dabei zu helfen, geht es in diesem Kapitel auch um den letzten, häufig übersehenen Teil des Kommunikationsprozesses: Der Empfänger muss die Informationen, die du ihm mitteilst, in seinem Gedächtnis behalten.

Das Ziel dieses Buches ist es nicht, dir etwas Neues über dein Fachgebiet beizubringen, sondern dir zu helfen, dein Wissen effektiver zu vermitteln. Eine Möglichkeit, das zu tun, ist, es mit Daten zu kombinieren, um deine Meinung zu bestätigen. Der Ingenieur W. Edwards Deming wird oft mit den Worten zitiert: "Ohne Daten bist du nur ein weiterer Mensch mit einer Meinung."

Deming war einer der Entwickler von Total Quality Management, einem Managementkonzept, das sich auf die Verbesserung von Prozessen konzentriert, um bessere und gleichmäßigere Ergebnisse zu erzielen. Wenn du deiner Organisation vorschlägst, wie sie das, was sie tut und wie sie es tut, verbessern kann, solltest du deine Argumente mit Daten untermauern.

Wenn du zum ersten Mal mit Daten arbeitest, könnte dir das alles zu viel sein. Die gute Nachricht ist, dass die Arbeit mit Daten nicht so einschüchternd ist, wie sie scheint. In Kapitel 2 geht es um die Details der Arbeit mit Daten, aber zuerst möchte ich dir erklären, was Datenvisualisierung so effektiv macht.

Was ist Kommunikation?

Gute Ideen sind nutzlos, wenn du andere Menschen nicht dazu bringen kannst, sie zu verstehen. Damit andere deinen Standpunkt verstehen, musst du sorgfältig kommunizieren. Aber was meine ich mit Kommunikation?

Der Kommunikationsprozess

Kommunikation ist etwas, das du jeden Tag tust, ohne darüber nachzudenken. Du teilst deine Gedanken und Ideen mit anderen, indem du sprichst, schreibst oder einfach nur deine Körpersprache ausdrückst. Unbewusst formulierst du dabei eine Botschaft und sendest sie an die Person, von der du hoffst, dass sie sie erhält.

Der Akt des Sendens und Empfangens einer Nachricht ist nur ein Teil des Prozesses: Du verschlüsselst die Nachricht so, dass du glaubst, dass sie für den Empfänger klar ist - das heißt, dass er sie entschlüsseln oder verstehen kann, was du ihm sagen willst. Der Soziologe Stuart Hall beschreibt diesen Prozess in seinem klassischen Werk "Encoding and Decoding in the Television Discourse". Hall beschreibt, wie diese Konzepte in den Fernsehmedien funktionieren; du kannst einen ähnlichen Ansatz auf deine eigene Kommunikation anwenden. Wie auch immer du mit anderen kommunizieren willst, du entscheidest, wie du die Informationen, die du hast, weitergibst. Die Methode, mit der du sie weitergibst, erfordert, dass du deine Gedanken kodierst. Deshalb müssen deine Zuhörer die Botschaft entschlüsseln, um genau zu verstehen, was du gemeint hast.

Ein weiterer Faktor in der Kommunikation, über den ich oft nachdenke, stammt von einem Mathematiker, der über die Übermittlung von Nachrichten durch begrenzte Bandbreiten schrieb. Im Jahr 1948 beschrieb Claude Shannon die Kommunikation auf eine Art und Weise, die auch heute noch relevant ist, und seit ich sie gesehen habe, denke ich über sie in Bezug auf die Datenvisualisierung nach. Ich habe Shannons ursprüngliches Diagramm hier aktualisiert, um mich speziell auf die persönliche Datenkommunikation zu konzentrieren, so wie ich sie verstehe(Abbildung 1-1).

Abbildung 1-1. Der Prozess der Datenkommunikation in Organisationen

Schauen wir uns an, wie sich Shannons Modell auf die alltägliche Kommunikation in einem Unternehmen auswirkt und warum ich denke, dass es auch für visuelle Daten gilt:

Informationsquellen und -übermittler

In Abbildung 1-1 ist die Informationsquelle die Datenquelle oder die Berichte anderer, die aus Datenquellen erstellt werden, und du bist der Sender. Unabhängig von deiner Rolle stößt du im Laufe deiner Arbeit auf viele Informationsquellen - von deinem E-Mail-Posteingang über Datenbanken bis hin zu deinen eigenen Erfahrungen. Du entscheidest, welche Informationen du weitergibst und an wen. Das bedeutet, dass du diese Informationen höchstwahrscheinlich in irgendeiner Form filtern oder zusammenfassen musst. Du wirst die Daten auf jeden Fall zusammenfassen oder aufbereiten, wenn du direkt mit der Datenquelle arbeitest. Das tust du auch, wenn du mit Daten arbeitest - mehr dazu im nächsten Kapitel.

Empfänger und Ziel

Bei organisatorischer Kommunikation ist dein Empfänger wahrscheinlich das Ziel. Du hast wahrscheinlich gelernt, welche Kommunikationsmethoden für die Menschen, mit denen du arbeitest, besonders effektiv sind. Wenn du zum Beispiel ständig E-Mails an deinen Chef schickst, aber keine Antwort bekommst, wirst du wahrscheinlich aufhören, sie zu schicken und nach einer anderen Methode suchen. Vielleicht fängst du damit an, direkt mit deinem Chef zu sprechen. Ein direktes Gespräch ist eine viel einfachere Methode, um sicherzustellen, dass deine Nachricht ankommt, denn du bist Zeuge, wie es geschieht - nun ja, meistens. Es ist dir bestimmt schon einmal passiert, dass du jemanden direkt angesprochen hast, aber die Person nicht aufgepasst hat und deshalb deine Botschaft nicht erhalten hat. In solchen Fällen kannst du anhand der Körpersprache erkennen, ob du effektiv kommunizierst oder nicht.

Warum kommunizieren wir dann nicht immer persönlich? Ganz einfach, weil wir das nicht können, vor allem, wenn wir über verschiedene Organisationen oder Standorte hinweg arbeiten. Die Zunahme der Fernarbeit während der COVID-19-Pandemie hat gezeigt, wie wichtig die persönliche Kommunikation ist und wie viel schwieriger es ist, aus der Ferne gehört zu werden. Schließlich kannst du in einer digitalen Welt nicht einfach zum Schreibtisch von jemandem gehen, um sicherzustellen, dass der Empfänger die Nachricht erhält, die du ihm übermitteln willst. Videokonferenzen können dabei helfen, einige dieser Herausforderungen zu meistern. Allerdings kann es bei zu vielen Videokonferenzen schwierig werden, die Zeit und Aufmerksamkeit der anderen zu bekommen.

So erreichst du dein Publikum: Kontext und Lärm

Kommunikation zu verstehen, ist aber nicht immer einfach. Wie oft bist du schon missverstanden worden? Hall beschreibt, wie der soziale Kontext die Art und Weise verändert, wie das Publikum Nachrichten entschlüsselt und interpretiert. Die Umstände, in denen du dich befindest, wenn du eine Nachricht erhältst, machen einen großen Unterschied.

Stell dir vor, du erhältst eine Mitteilung über das durchschnittliche Gehalt eines Mitarbeiters pro Besoldungsgruppe. Wie du über dein eigenes Gehalt denkst, würde die Art und Weise, wie du diese Information aufnimmst, drastisch verändern. Wenn du weniger als die genannten Werte erhältst, würdest du die Nachricht wahrscheinlich nicht auf die gleiche Weise entschlüsseln, wie wenn du deutlich mehr als die angegebenen Werte bekommst. Das Gleiche gilt auch, je nachdem, wie du aufgewachsen bist. Wenn du aus ärmeren Verhältnissen kommst, könnte dich das, was du als überhöhte Bezahlung ansiehst, traurig stimmen, vor allem bei Führungskräften in großen Unternehmen.

Unter Kontext versteht man die Hintergrundinformationen und Umstände einer Situation oder eines Ereignisses, die dazu beitragen, einen Sinn zu vermitteln. Die Unternehmenskultur, dein Standort (in der Hauptniederlassung, einer Zweigstelle oder an einem anderen Ort) und deine Position im Unternehmen spielen alle eine Rolle bei der Festlegung des Kontextes für deine Arbeit. Um sicherzustellen, dass dein Empfänger über die nötigen Hintergrundinformationen verfügt, um deine Kommunikation in deinem Sinne zu entschlüsseln und zu verstehen, musst du eventuell zusätzlichen Kontext liefern.

Schauen wir uns ein Beispiel an. Ich nehme einen fiktiven Einzelhändler namens Chin & Beard Suds Co. und seine Veröffentlichung eines neuen Seifenduftes. Du musst das Managementteam über die Verkaufszahlen informieren. Wenn du 1.000 Stück des neuen Produkts verkauft hast, könntest du dich freuen und eine Nachricht schicken, dass die Produkteinführung gut gelaufen ist. Schauen wir uns einige der Kontext- und Störfaktoren an, die deine Nachricht beeinflussen könnten:

Erlebe

Die Teammitglieder haben vielleicht schon viele neue Produkteinführungen erlebt und haben unterschiedliche Erwartungen, was ein guter Fortschritt in Bezug auf die Anzahl der Verkäufe bedeutet.

Andere Nachrichten

Der Empfänger erfährt vielleicht andere Informationen, die du nicht hast. Wenn der Empfänger erfährt, dass ein anderes Produkt eingestellt werden muss, um durch das neue Produkt ersetzt zu werden, hat er vielleicht andere Umsatzerwartungen, wenn sich das ältere Produkt in viel größeren Mengen verkauft hat.

Marktkenntnisse

Wenn der Empfänger von einem allgemeinen Anstieg der Verkaufszahlen für ähnliche Produkte weiß, könnte dies seine Erwartungen für den Absatz des neuen Produkts erhöhen.

Du könntest zum Beispiel den folgenden Kontext liefern:

• Hat das Produkt bisher die Verkaufserwartungen erfüllt?

• Wie hat das Produkt im Vergleich zur Konkurrenz abgeschnitten?

• Was sagen die Kunden über das neue Produkt?

Es ist wichtig, all diese Informationen zusammenzutragen.

Ein weiterer Teil von Shannons System ist auch heute noch gültig und könnte zu einer noch größeren Herausforderung werden: Lärm. Lärm ist nicht immer wörtlich zu nehmen (obwohl er das auch sein kann), sondern bezieht sich auf jede Störung, die die empfangene Kommunikation beeinträchtigt. Der Versuch, sich mit Freunden zu unterhalten, ist in einem Restaurant mit lauter Hintergrundmusik viel schwieriger und erfordert mehr Konzentration als in einer ruhigen Umgebung.

Es kann eine Herausforderung sein, sicherzustellen, dass deine Botschaft dein Publikum überhaupt erreicht, wenn sie mit vielen anderen Botschaften um Aufmerksamkeit konkurriert. Der bekannte Autor und Statistiker Nate Silver definiert in seinem Buch The Signal and the Noise (Penguin Press) Rauschen als Elemente, die das klare Verständnis einer Mitteilung beeinträchtigen. Dazu gehören zu viele Datenpunkte oder Mitteilungen (z. B. ein ständiger Strom von E-Mails), unklare oder zu technische Sprache, Schwierigkeiten bei persönlichen oder Online-Treffen und persönliche Konflikte in Meetings. Gegensätzliche Meinungen, ob hörbar oder nicht, können beim Empfänger Verwirrung stiften: Sein Wissen und Verständnis eines Themas verändert die Art und Weise, wie er die von dir gelieferten Informationen aufnimmt. Es ist wichtig, dein Publikum zu kennen.

Schließlich ist die Kommunikation erfolgreich, wenn der Empfänger die Informationen nicht nur versteht, sondern sie auch behält und in seine Entscheidungsfindung einbezieht. Sie muss einprägsam sein. (Schließlich geht es bei der Kommunikation in der Regel um Überzeugungsarbeit.) Als Nächstes werde ich darauf eingehen, was wir darüber wissen, wie das menschliche Gehirn Informationen speichert.

Vergiss das Gedächtnis nicht

Was bedeutet es, Informationen zu behalten, und wie lange brauchst du, damit sich der Empfänger an deine Botschaft erinnert? Es gibt drei Arten von Gedächtnis. Du wirst sie wahrscheinlich alle nutzen:

Sinnesorgane

Wie der Name schon sagt, wird das sensorische Gedächtnis durch deine Sinne ausgelöst. Wenn du visuelle Informationen übermittelst, ist der Sinn, den du wahrscheinlich auslöst, der visuelle. Du löst ein sensorisches Gedächtnis aus, wenn die Information innerhalb einer Sekunde behalten werden kann. Kannst du dich schnell daran erinnern, in welchen Monaten das Gewinnziel von 208.000 £ erreicht wurde, was bedeutet, dass die Jahresrate zu einem Jahresgewinn von 2,5 Millionen £ führen würde(Abbildung 1-2)?

Abbildung 1-2. Monatliche Gewinne von C&BS Co.

Wenn du einen Blick auf diese Tabelle wirfst, wirst du wahrscheinlich erkennen, dass das Ziel nur in den späteren Monaten des Jahres erreicht wird. Wenn du mit Daten kommunizierst, nutzt du vor allem eine Art von sensorischem Gedächtnis, das sogenannte ikonische Gedächtnis, das visuelle Informationen speichert. Diese Art des Gedächtnisses hält nicht lange an, aber sie kann deinen Zuhörern helfen, sich wichtige Informationen lange genug zu merken, um eine viel komplexere Botschaft in andere Gedächtnisarten zu übertragen.

Kurzzeitgedächtnis

Das Kurzzeitgedächtnis dauert bei den meisten Menschen zwischen ein paar Sekunden und einer Minute. Es kann dem Empfänger helfen, komplexere Informationen aus mehreren Datenpunkten in seinem Gedächtnis aufzubauen.

Forschungen in den 1950er Jahren ergaben, dass das Kurzzeitgedächtnis einer durchschnittlichen Person für etwa sieben Gegenstände gut funktioniert.¹ Neuere Forschungen deuten jedoch darauf hin, dass es vielleicht nur vier Dinge sind.²

Du kannst die Gedächtnisleistung deines Publikums erhöhen, indem du eine Technik anwendest, die Chunking genannt wird, also das Aufteilen von Informationen in kleine Häppchen. Da du weißt, wie viele Informationen dein Publikum problemlos behalten kann, kannst du die Menge der Informationen, die du ihm zeigst, optimieren. Dadurch verringert sich das Risiko, dass du sie überforderst.

Langzeitgedächtnis

Wie du wahrscheinlich schon vermutet hast, hält das Langzeitgedächtnis bis zu einem ganzen Leben. Wenn wir mit Daten kommunizieren, rufen wir diese Art von Gedächtnis seltener aktiv auf. Du kannst dir das Langzeitgedächtnis deiner Zielgruppe zunutze machen, indem du Themen verwendest, die sie an lang gehegte Erinnerungen oder Informationen erinnern. Es gibt einen Grund, warum die Familienküche so häufig in der Fernsehwerbung vorkommt: Viele Menschen verbinden diesen Ort mit Erinnerungen, die sie als Kinder hatten.

Als Nächstes zeige ich dir, wie du das sensorische Gedächtnis nutzen kannst, um wichtige Punkte durch sogenannte präattentive Attribute zu teilen. Kannst du dich, ohne auf Abbildung 1-2 zurückzublicken, daran erinnern, ob irgendein Monat das Gewinnziel erreicht hat? Hoffentlich kannst du das, und zwar dank der präattentiven Attribute, auf die wir jetzt näher eingehen werden.

Warum Daten visualisieren?

Zwei Wörter: prä-attentive Eigenschaften. Dieser einschüchternde Begriff bezieht sich einfach auf die Fähigkeit, Muster in Bildern zu erkennen, ohne dass du nachdenken oder bewusst arbeiten musst, um zu verstehen, was du siehst.

Diese Fähigkeit hat sich beim Menschen entwickelt, damit wir Gefahren erkennen, Situationen einschätzen und sofortige Entscheidungen treffen können, ohne über jede Kleinigkeit um uns herum nachdenken zu müssen. Bei den frühen Menschen ging es vor allem darum, Nahrung zu finden oder zu vermeiden, dass wir von jemandem gefressen werden, während es heute eher darum geht, ein Auto, einen herabfallenden Gegenstand oder eine Gefahr auf unserem Weg zu erkennen. Wir nutzen diesen Teil unseres sensorischen Systems auch dann, wenn wir nicht in Bewegung sind.

Vorausschauende Attribute können für mehr als nur die Gefahrenabwehr genutzt werden. Die Datenvisualisierung nutzt diese Fähigkeit, Muster zu erkennen, um Botschaften zu vermitteln. Indem du Daten in visuellen Formen wie Balken, Linien oder Punkten darstellst, kannst du prä-attentive Attribute nutzen, um die Aufmerksamkeit deines Publikums zu wecken und sicherzustellen, dass es deine Botschaft versteht.

Welche präattentiven Attribute kannst du bei der Datenvisualisierung verwenden? Abbildung 1-3 zeigt eine Auswahl der Möglichkeiten.

Abbildung 1-3. Visuelle Darstellung der präattentiven Attribute

Auf sind einige dieser präattentiven Eigenschaften effektiver als andere. In Now You See It (Analytics Press) hebt Stephen Few, ein Innovator im Bereich der Informationstechnologie, vor allem zwei Eigenschaften hervor, die Menschen besser einschätzen können:

Länge

Der Mensch erkennt die Länge auf einen Blick, und wir sind auch gut darin, die Abstände zwischen verschiedenen Längen abzuschätzen. Das können wir uns bei Daten zunutze machen, indem wir die größten Werte als die längsten darstellen. Die Länge wird häufig in Form eines Balkendiagramms dargestellt.

2D Position

Die 2D-Positionierung wird oft in Form eines Streudiagramms dargestellt (ein Diagrammtyp, den wir in Kapitel 4 erkunden werden) und platziert die größten Werte oben rechts im Diagramm. Die 2D-Positionierung wird durch die Verwendung von zwei Achsen erzeugt, einer vertikalen und einer horizontalen. Zwei Kennzahlen miteinander zu vergleichen, ist eine häufige Aufgabe bei der Datenanalyse.

Die anderen prä-attentiven Eigenschaften werden nicht so genau bewertet, aber du solltest sie nicht außer Acht lassen. Ein präziser Vergleich ist nicht die einzige Möglichkeit, Daten zu vermitteln. Wenn du zum Beispiel einen wichtigen Zeitraum durch Farbe oder Form hervorhebst, kann das die Aufmerksamkeit deines Publikums wecken.

In einer Analyse über Luftverschmutzung(Abbildung 1-4) habe ich Größe, Farbe und Form verwendet, um die Aufmerksamkeit des Lesers zu erregen und nicht, um eine präzise Botschaft zu vermitteln. Die Autovisualisierung oben ist die erste, die du siehst: Sie soll das Thema vorgeben, aber auch neugierig machen. Ich habe Kreise verwendet, um die Menge bestimmter Schadstoffe darzustellen. Die Größe der Kreise nimmt mit dem Anteil der Partikel in der Luft zu.

Abbildung 1-4. Visualisierung zur Veranschaulichung unpräziser prä-aufmerksamer Attribute

Schau dir die Grafik einen Moment lang an und vergleiche die Größe der Kreise. Kannst du mir den prozentualen Unterschied zwischen dem größten orangefarbenen Kreis und dem zweitgrößten orangefarbenen Kreis sagen? Ich weiß, dass ich das nicht kann, und ich habe die Visualisierung gemacht!

Aber das ist nicht der Punkt. Ich habe Orange verwendet, um den Londoner Stadtbezirk Camden hervorzuheben und den Leser auf die relevanten Kennzahlen aufmerksam zu machen und sie mit den anderen Bezirken der Stadt zu vergleichen. Die Darstellung ist zwar ungenau, nutzt aber dennoch Techniken der prä-aufmerksamen Kommunikation. Ich habe diese Ansicht für ein breites Publikum entworfen und musste daher diese Techniken nutzen, um die Erkenntnisse, die ich gefunden hatte, zu vermitteln. Um gut zu kommunizieren, ist es wichtig zu wissen, was dein Publikum verstehen wird und wie viel Arbeit es bereit ist, in die Entschlüsselung deiner Botschaft zu investieren.

Prä-Attentive Attribute in Aktion

Nehmen wir eine typische Zahlentabelle und sehen wir uns an, wie wir ihre Aussage durch die Verwendung von präattentiven Attributen klarer machen können. Die Tabelle in Abbildung 1-5 zeigt die Anzahl der verkauften Fahrräder in der ersten Hälfte eines Jahres.

Abbildung 1-5. Tabelle mit den Fahrradverkäufen für Geschäfte im Vereinigten Königreich

Du bist offensichtlich ein intelligenter Mensch (immerhin hast du dich entschieden, dieses Buch zu lesen), also hier ist eine Herausforderung. Was glaubst du, wie viele Sekunden du brauchst, um die folgenden Fragen zu beantworten?

• Was ist der größte Wert in dieser Tabelle?

• Wie viele Läden haben ihr Ziel von 450 verkauften Fahrrädern in einem Monat übertroffen?

• In welchem Laden schwanken die Umsätze am stärksten?

Hat das ein paar Sekunden länger gedauert, als du erwartet hattest? Wahrscheinlich schon, und wahrscheinlich war es auch etwas frustrierend.

Der Aufwand, den ein Leser betreiben muss, um das Gesehene zu interpretieren, wird als kognitive Belastung bezeichnet. Dieser Begriff wird dir in diesem Buch häufig begegnen; er ist ein Schlüsselfaktor, wenn es darum geht, die Effektivität deiner Visualisierungsentscheidungen zu messen. Es ist nicht immer schlecht, wenn du dein Publikum zum Nachdenken anregst, aber du musst den kognitiven Aufwand für das, was du darstellst, angemessen gestalten. Tabellen erfordern oft einen erheblichen kognitiven Aufwand, um sie zu interpretieren.

Warum also verwenden so viele Menschen in so vielen Organisationen immer noch Datentabellen, um die Ergebnisse ihrer Analysen zu kommunizieren?

In "Die "richtigen" Daten" erkläre ich, wie wichtig es ist, die Fragen zu erfassen, die deine Nutzer/innen zu beantworten versuchen. Tabellen sind eine gute Ausweichmöglichkeit für manche Zielgruppen, wenn du nicht weißt, welche Fragen deine Nutzer/innen stellen oder wonach sie in deinem Datensatz suchen könnten. Aber wir kennen die Fragen, die wir dieser Tabelle stellen wollen, also schauen wir uns an, wie wir vorbereitende Attribute verwenden können, um die Antworten leichter zu finden. Beginnen wir mit dieser Frage:

• Was ist der größte Wert?

• Antwort: 989

Wir könnten so viele Techniken anwenden, um diese Frage zu beantworten. Eine einfache Farbänderung, wie in Abbildung 1-6 gezeigt, ist eine besonders effektive Methode, bei der keine anderen Datenpunkte aus der Ansicht entfernt werden müssen. Dieser Ansatz ist nicht besonders raffiniert, zeigt aber, wie effektiv das Hervorheben eines einzelnen Wertes sein kann - in diesem Fall des größten.

Abbildung 1-6. Hervorhebung der höchsten Fahrradverkäufe

Die Hervorhebung des höchsten Wertes lenkt die Aufmerksamkeit auf ihn. Wenn du versuchst, den höchsten Wert in einer Zahlentabelle zu finden, suchst du oft nach der längsten Zahl (gemessen an der Anzahl der Ziffern), da diese wahrscheinlich den höchsten Wert angibt. Hier sind die Fahrradverkäufe alle dreistellig, also brauchen wir eine andere Methode, um die Aufmerksamkeit des Lesers zu erregen. Um komplexere Erkenntnisse visuell zu vermitteln, stehen uns viele Methoden zur Verfügung, je nachdem, was du mitteilen möchtest.

Aber wie könnte man die Vorab-Attribute nutzen, um andere Antworten auf Fragen zu geben, die dein Publikum zu den Daten in dieser Tabelle haben könnte? Lass uns die nächste Frage betrachten:

• Wie oft haben die Läden ihr Ziel von 450 verkauften Fahrrädern in einem Monat übertroffen?

• Antwort: 17

Das ist eine schwierige Aufgabe! Ohne visuelle Anhaltspunkte bist du gezwungen, jede Zahl zu lesen und zu beurteilen, ob sie größer oder kleiner als 450 ist. Du beurteilst nicht nur den Wert, sondern versuchst auch zu zählen, wie viele davon das Ziel erreichen.

Du könntest eine ähnliche Technik wie bei der ersten Frage anwenden und einfach die Werte, die die eingestellte Bedingung erfüllen, in einer anderen Farbe hervorheben(Abbildung 1-7).

Abbildung 1-7. Hervorhebung von Werten oberhalb des Ziels (450)

Aber andere Methoden könnten hier nützlicher sein. Wenn du zum Beispiel farbige Balken verwendest, um hervorzuheben, ob die Werte über oder unter dem Zielwert liegen, kann eine einfache Zählung einfacher sein(Abbildung 1-8).

Auch hier muss der Nutzer des Diagramms die orangefarbenen Säulen zählen, aber das ist viel einfacher, als erst einmal zu prüfen, ob ein Wert über dem Zielwert liegt. Um sich das Zählen zu ersparen, könntest du ein Diagramm erstellen, das nur diese Zählung zeigt(Abb. 1-9), aber dann würdest du die monatlichen Verkaufswerte der einzelnen Geschäfte verlieren. Wie bei jeder Datenkommunikation kann sich die Art und Weise, wie du die Daten visualisierst, ändern, wenn du genau weißt, welche Frage du zu beantworten versuchst. Mehr zu diesem Aspekt in den Kapiteln 3 und 4.

Sobald du die grundlegende Frage geklärt hast, kannst du deine Analyse fortsetzen. Andere Fragen, die du dir zu diesen Daten stellen könntest, sind zum Beispiel die folgenden:

• In welchem Laden schwanken die Umsätze am stärksten?

• Antwort: York

Jetzt kommen wir zu einigen besseren analytischen Fragen.

Zuerst müssen wir schwankende Umsätze definieren. Ich verwende eine einfache Definition: die größte Schwankung, d.h. der Laden mit dem größten Unterschied zwischen seinem besten und seinem schlechtesten Verkaufsmonat.

Diese Daten nur anhand von Werten zu bewerten, ist wirklich schwierig. Wenn deine Fragen komplexer werden, wird es mit einer guten Datenvisualisierung viel einfacher, die Antworten zu finden.

Abbildung 1-8. Fahrradverkäufe erfüllen das Ziel

Abbildung 1-9. Anzahl der Geschäfte, die ihr monatliches Umsatzziel übertreffen

Mein erster Instinkt war, auf unser effektivstes Attribut der Voraufmerksamkeit zurückzugreifen: die Länge. Vielleicht, so dachte ich, würde sich eine klare Antwort ergeben, wenn ich für jeden Laden einen Balken zwischen dem kleinsten und dem größten Umsatzwert zeichne. Das Ergebnis ist Abbildung 1-10.

Abbildung 1-10. Umsatzabweichung als Gantt-Diagramm dargestellt

Die Balken in einem Gantt-Diagramm müssen nicht am Nullpunkt beginnen, aber das Diagramm verwendet trotzdem die Länge, um den angezeigten Wert darzustellen.

Hinweis

Das Gantt-Diagramm ist nach Henry Gantt benannt, der diese Art von Balkendiagramm in den frühen 1910er Jahren entworfen hat. Gantt-Diagramme werden oft für das Projektmanagement eingesetzt.

Allerdings ist dieses Diagramm immer noch nicht ganz einfach zu lesen: Du musst genau darauf achten, wo der Balken beginnt. Es ist viel einfacher, die Minimal- und Maximalwerte zu entfernen und nur die Differenz anstelle des tatsächlichen Umsatzes anzuzeigen(Abbildung 1-11). Um die Analyse für dein Publikum noch einfacher zu machen, kannst du die Läden nach der größten und kleinsten Differenz sortieren.

Abbildung 1-11. Umsatzabweichung in Form eines Balkendiagramms

Jetzt ist es viel einfacher zu sehen, dass der längste Balken York ist. Auch wenn York eine ähnliche Umsatzabweichung hat wie Leeds, ist es viel einfacher, den Unterschied zu erkennen und das Diagramm zu interpretieren, wenn die Balken an derselben Stelle beginnen.

Kurz gesagt: Auch wenn du die prä-attentiven Attribute gut einsetzt, musst du darauf achten, dass das Diagramm die Informationen klar vermittelt, dass du das beste prä-attentive Attribut für die Aufgabe verwendest und dass du die Frage in den Vordergrund stellst. Wenn du das tust, kommt deine Botschaft klar und deutlich rüber, ohne dass der Verbraucher gezwungen ist, zu viel nachzudenken. Wenn du diese Faktoren nicht beachtest, hast du den gegenteiligen Effekt, und die Leute werden wieder zu den Tischen zurückkehren wollen.

Wenn du weißt, welche Eigenschaften vor der Aufmerksamkeit liegen, kannst du besser entscheiden, welche Karten die gewünschte Botschaft am besten vermitteln.

Die Herausforderungen bei der Kommunikation mit Daten in deinem Unternehmen sind wahrscheinlich ähnlich wie bei jeder anderen Form der Kommunikation. Du musst Wege finden, damit deine Kommunikation ankommt, entschlüsselt wird und in Erinnerung bleibt. Dieses Buch wird dir dabei helfen.

Einzigartige Überlegungen

Was unterscheidet die Datenkommunikation von anderen Arten der Kommunikation? Erstens basiert sie, wie du vielleicht schon vermutet hast, auf einer Datenquelle oder einer Datenanalyse. (Wie du die richtigen Quellen findest, erfährst du in Kapitel 2).

Zweitens geht es bei der Datenkommunikation am Arbeitsplatz normalerweise darum, die Anforderungen eines Interessenvertreters zu erfüllen oder eine Frage zu beantworten. Du musst wissen, wie diese Anforderungen und Fragen lauten, und dann deine Daten analysieren, um die Antworten zu finden.

Drittens geht es bei der Datenkommunikation, wie sie in diesem Buch behandelt wird, vor allem um die visuelle Analyse. In den Kapiteln 3 und 4 werden dir viele Möglichkeiten aufgezeigt, deine Daten visuell zu analysieren. Die Art des Diagramms, für das du dich entscheidest, ist letztendlich das Signal, das du aussendest, also musst du lernen, die richtige Wahl für dein Publikum zu treffen.

Viertens geht es bei der Datenkommunikation um Vertrauen. Deine Argumente haben mehr Gewicht, wenn du zeigen kannst, dass sie durch Beweise gestützt werden. Wenn datengestützte Entscheidungen in der Organisation schon einmal fehlgeschlagen sind, musst du hart daran arbeiten, Vertrauen aufzubauen. Der Aufbau von Vertrauen bei den Empfängern deiner Kommunikation wird den Lärm anderer Meinungen oder Botschaften, die nicht das gleiche Maß an Beweisen haben, reduzieren. Du musst darauf vertrauen können, dass deine Botschaft gehört wird. Wenn das der Fall ist, kannst du mehr Entscheidungen beeinflussen und mehr erreichen.

Du musst Vertrauen in deine Datenanalysefähigkeiten aufbauen. Es ist leicht, Daten zu manipulieren, um eine bestimmte Agenda zu unterstützen - wenn du stark genug filterst, abweichende Datenpunkte ignorierst oder andere Tricks anwendest, kannst du die Daten schließlich dazu bringen, das zu sagen, was du willst. Wann immer Daten verwendet werden, um einen politischen Standpunkt oder eine Marketingkampagne zu unterstützen, solltest du in der Quelle nachsehen, wie die Daten manipuliert worden sein könnten. Für deine eigene Arbeit muss dein Publikum wissen, dass du eine faire Darstellung der Datenpunkte aus der von dir verwendeten Datenquelle zeigst. Dieses Vertrauen wird wachsen, wenn du immer wieder faire, fundierte und nützliche datenbasierte Informationen lieferst. Wenn du Zeit damit verbringst, Datensätze zu untersuchen, um herauszufinden, welche Geschichten darin enthalten sind, erinnere dich daran, dass du sowohl das, was du erwartet hast, als auch das, was du tatsächlich gefunden hast, mitteilen solltest. Wenn du eine ausgewogene Geschichte erzählst, erhält deine Meinung noch mehr Gewicht.

Ein weiterer Faktor ist das Vertrauen in die Datenquellen selbst. Mit dem Aufkommen moderner Self-Service-Datentools, die sich auf die Visualisierung konzentrieren, ist es für Nicht-Fachleute viel einfacher geworden, auf Daten zuzugreifen und mit ihnen zu arbeiten und wichtige Fragen zu ihrer Herkunft und Zuverlässigkeit zu stellen und zu beantworten (mehr dazu in Kapitel 2). Wenn das der Grund ist, warum du dieses Buch in die Hand genommen hast, bist du hier genau richtig. In den Kapiteln 8 und 9 geht es um die Frage, wie du deinem Publikum hilfst, deine Daten zu verstehen und ihnen zu vertrauen.

In Kapitel 2 geht es um die Grundlagen der Arbeit mit Daten - was sie sind, was du mit ihnen tun musst und was so wichtig an ihnen ist. Die Kapitel 3 und 4 befassen sich mit den praktischen Aspekten der Datenvisualisierung, z. B. mit Formaten und Diagrammtypen, und stellen traditionelle Ansätze innovativen gegenüber. Die Kapitel 5 und 6 bauen darauf auf, indem sie dir visuelle Techniken zur Verdeutlichung deiner Kommunikation vermitteln. Der Kommunikationsphilosoph Marshall McLuhan hat einmal gesagt: "Das Medium ist die Botschaft", und in Kapitel 7 erfährst du, wie das von dir gewählte Medium und Format dein Publikum und die Art und Weise, wie es deine Botschaft aufnimmt, beeinflusst. In den Kapiteln 8 und 9 geht es schließlich darum, wie du das alles in einer realen Organisation mit echten Menschen und unterschiedlichen Bedürfnissen und Interessen umsetzen kannst. Kapitel 8 befasst sich mit den Herausforderungen der Kommunikation am Arbeitsplatz im Allgemeinen, während Kapitel 9 auf bestimmte Arten von Abteilungen und Teams eingeht, um deren Kommunikationsbedürfnisse zu erörtern.

Zusammenfassung

Kommunikation ist der Schlüssel, um bei der Arbeit etwas zu erreichen. Du musst dich klar ausdrücken, damit deine Zuhörer/innen deine Botschaft empfangen, entschlüsseln und sich daran erinnern können. Der Einsatz von prä-attentiven Eigenschaften hilft dir dabei, dies effektiver zu tun.

Daten können dir dabei helfen, deine Botschaft klarer zu kommunizieren und die Beweise für und gegen deine Argumente zu untersuchen, damit du deine Ideen mit Beweisen bestätigen oder sie an die Beweise anpassen kannst, bevor du sie anderen mitteilst.

¹ G. A. Miller, "The Magical Number Seven Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information", Psychological Review 63, Nr. 2 (März 1956).

² N. Cowan, "Die magische Zahl 4 im Kurzzeitgedächtnis: A Reconsideration of Mental Storage Capacity", Behavioral and Brain Sciences 24, Nr. 1 (Februar 2001).