Data Storytelling verwandelt Daten in Geschichten. Komplexe Themen werden so greifbarer, Zusammenhänge leichter verständlich. Das macht die Kommunikation nachhaltig wirkungsvoller.
Data Storytelling besteht aus mehreren Bausteinen:
- Die Daten sind immer die Grundlage – ohne belastbare Daten keine glaubwürdige Story.
- Die visuelle Aufbereitung macht abstrakte Datenmengen erst verständlich.
- Die narrative Struktur bringt Daten und Visualisierung zusammen, damit es nicht bei einer bloßen Darstellung von Zahlen bleibt, sondern eine nachvollziehbare Geschichte entsteht.
Mehr darüber, was Data Storytelling ist, wie es funktioniert und welche Vorteile es hat, steht auf der K12-Website.
Wo greift generative KI ein?
Um zu verstehen, wo generative KI im Data Storytelling unterstützt, lohnt sich ein Blick auf die typischen Prozessschritte – von der Datensammlung bis zur Verbreitung.
1. Datensammlung und -zugang erleichtern
Im ersten Schritt werden die benötigten Daten gesammelt: interne Quellen wie Produkt- und Mitarbeitendendaten, Ergebnisse aus Umfragen, CRM-Daten oder auch externe, frei zugängliche Informationen.
Gerade hier kann KI unterstützen, indem sie Daten, die normalerweise unstrukturiert vorliegen oder manuell erhoben werden müssten, automatisiert auffindet und nutzbar macht. Ein praktisches Beispiel ist Data Scraping: Mit KI-basierten Tools können Informationen von Webseiten, internen Portalen oder Intranets gesammelt und für die weitere Analyse vorbereitet werden – ein erheblicher Effizienzgewinn.
2. Datenanalyse und Mustererkennung beschleunigen
Eine der größten Stärken von KI liegt im Erkennen verborgener Muster und Zusammenhänge. Oft sind in großen Datenmengen Strukturen enthalten, die auf den ersten Blick nicht sichtbar sind. KI-gestützte Analysen können diese Muster aufdecken und so zu schnelleren Hypothesen führen. Das spart Zeit in der Recherche- und Analysephase, liefert belastbare Insights und schafft die Basis, um aus Daten eine wirklich interessante Story zu entwickeln.
Beispiel: Ein Online-Shop analysiert mit KI Millionen Bestellungen und entdeckt dabei eine bislang übersehene Kundengruppe: junge Eltern, die regelmäßig Bio-Babynahrung zusammen mit nachhaltigen Haushaltsartikeln kaufen. Auf dieser Grundlage kann das Marketing eine gezielte Story entwickeln – zum Beispiel eine Kampagne für umweltbewusste Familien mit passenden Produktpaketen und Tipps rund um nachhaltiges Familienleben.
3. Kreative Storyline-Entwicklung fördern
Sind die zentralen Erkenntnisse identifiziert, geht es darum, eine passende Storyline zu gestalten. Diese hat einen narrativen Rahmen, Charaktere oder Protagonisten. Das können reale Personen sein, die man beispielsweise zuvor interviewt hat, oder auch Gegenstände oder Prozesse, die eine Art „Journey“ durchlaufen.
Generative KI kann in diesem Schritt ein kreativer Impulsgeber sein. Selbst einfache Sprachmodelle wie ChatGPT liefern überraschende Ideen für Metaphern, Spannungsbögen oder alternative Erzählperspektiven.
Besonders spannend: Für Forecasting-Storys eignet sich KI hervorragend. Auf Basis von Mustern und Trends kann sie Zukunftsszenarien entwickeln oder Projektionen imaginieren, die über das Offensichtliche hinausgehen – ein Sparringspartner für Perspektiven, auf die man allein nicht gekommen wäre.
4. Visualisierung: von einfach bis adaptiv
Die Visualisierung ist ein weiteres Feld, in dem KI bereits heute spürbare Erleichterung bringt. Mit generativen Tools wie Claude oder auch Code-Generatoren lassen sich erste Visualisierungsvorschläge erstellen – von einfachen Diagrammen bis zu interaktiven Elementen.
Manche Tools liefern sogar direkt den Code, der sich in bestehende Dashboard-Lösungen integrieren lässt. So kann man schnell Prototypen entwickeln und iterativ verbessern.
Darüber hinaus eröffnen generative KI-Ansätze völlig neue Darstellungsformen: Adaptive Visualisierungen reagieren dynamisch auf Benutzereingaben – etwa, wenn Nutzer:innen persönliche Daten wie ein Geburtsdatum oder eine Abteilung angeben und daraufhin eine passgenaue Datenstory erhalten. So wird aus einer statischen Darstellung ein individualisiertes Erlebnis. Selbst ausprobieren: https://mahimarkets.com/john-paulson/
5. Interaktive Vermittlung und Vermarktung
Bei der Verbreitung von Data Stories, etwa über Social Media oder interne Plattformen, eröffnen sich weitere Einsatzfelder. Neben klassischen Posts oder Videos können Chatbots auf Basis der Storyline implementiert werden, um Rückfragen zu beantworten oder Zusatzinformationen zu liefern.
So wird aus einer einmaligen Erzählung ein interaktives Angebot, das Nutzer individuell begleitet.
Fazit: mehr Effizienz, mehr Kreativität, mehr Wirkung
Generative KI bietet zahlreiche Einsatzmöglichkeiten im Data Storytelling:
- Sie erleichtert die Datensammlung,
- deckt Muster auf,
- inspiriert bei der Storyline,
- unterstützt bei der Visualisierung
- und ermöglicht adaptive, interaktive Formate.
Das spart Zeit, steigert die Qualität der Insights und schafft Raum für kreative Ansätze, die über das Naheliegende hinausgehen.
