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Wie baut man Datenvisualisierungskompetenz im Unternehmen auf?

Cole Nussbaumer Knaflic von storytellingwithdata.com und Jon Schwabish von PolicyViz.com befassen sich in einer Kooperation mit dem Thema, wie man Datenvisualisierungskompetenz im Unternehmen aufbaut und dedizierte Teams zusammenstellt.

Cole erwähnt eine Vorgehensweise, die mich sehr daran erinnert, wie es sein muss, wenn ein striktes Notationskonzept ohne Selbstbestimmung und Rücksicht vorgeschrieben wird:

Which leads me to the approach that doesn’t work. It sounds something like this: “I went to this class (or read this book) and learned how to visualize data correctly. You should do it this way now—the correct way—because the way you’ve been doing it is wrong.” I’m being intentionally blatant here. The point is that no one likes things being forced on them.

Also, people tend to resist change. It’s a natural human tendency: change makes us uncomfortable. Let’s add to that potential feelings of not trusting one’s design instincts or ability implement good design via tools. It can feel intimidating. People may question whether those around them will be accepting of doing things in a new way or whether they’ll have support from managers or stakeholders. It can feel like a big risk. Take all of these things together, and it isn’t surprising that people are sometimes resistant to doing things differently. And certainly not shocking that people don’t tend to react positively to the “I am right, you are wrong” argument.
— Cole Nussbaumer Knaflic

Auch mir ist ein Klima definitiv lieber, in dem eine freie Ausgestaltung und Verwirklichung gewünscht ist. Daher bin ich ebenfalls dafür, die Methodenkompetenz individuell zu fördern. Wenn einem am Ende selber bewusst wird, warum die eine Darstellung besser funktioniert als die Andere, dann ist demjenigen mehr geholfen, als wenn ohne Nachzudenken eine Vorlage kopiert wird. 

Nur derjenige hat ein Thema verinnerlicht, der es auch verstanden hat. Hintergründe und Methoden festigen ein Fundament, auf dem Neues, sogar Besseres entstehen kann. Auswendiglernen (oder Abschreiben) hilft dagegen nur kurzfristig und führt zu keiner revolutionären Entwicklung.

Source: http://www.storytellingwithdata.com/blog/2...

Lisa Charlotte Rost: Warum visualisieren wir Daten?

Finding a definition for data vis is ok-ish easy: Data vis represents data with visual elements to communicate information. Today I want to focus on a part of the data vis definition that is a bit overlooked: The part that tries to answer my favourite question of them all: “Why?”

So yes, why. Why the heck are we actually visualising data?
— Lisa Charlotte Rost

Warum visualisieren wir überhaupt Daten? Lisa Charlotte Rost gibt in fünf Schritten hervorragende Antworten

Source: about:blank

Tapestry 2017 - 10 Storytelling Präsentationen als Videostream

The 5th annual Tapestry Conference was held on March 1st, 2017, and over 100 invitees from journalism, academia, government and both the non-profit and for-profit private sectors gathered at the beautiful Casa Monica resort in St. Augustine, Florida to discuss the emerging discipline of data storytelling.

Below are the ten presentations from the one-day event that spurred rich conversations both in-person as well as on social media, and also inspired wrap-up blog posts by attendees Catherine Madden, Francis Gagnon and Andy Kirk.
— Tapestry Conference Blog

Zehn "Storytelling" Präsentationen als Video von der eintägigen Tapestry Konferenz 2017 stehen als Stream zum Anschauen zur Verfügung. 

Source: http://www.tapestryconference.com/blog/201...

How to Fail - Fast! Reportingprototypen mit Stift und Zettel

[…] when you start a graphing project, how often do you pull up Excel, Google Sheets, Tableau, or whatever graph-o-matic as your first step and just start clicking around?

If you’re anything like me, that’s usually a recipe for disaster. Suddenly you’re perfecting an already-spectacular y-axis while ignoring the fact that you’ve chosen the wrong graph type and will eventually have to start over.
— Andrea Robertson

Ein Plädoyer für Stift und Zettel von Andrea Robertson. Nutzt Ihr auch auch Skizzen für Prototypen oder experimentiert Ihr direkt mit Software?

Source: https://hypsypops.com/how-to-fail-fast/

Design better data tables

The ire raised by data tables is due, no doubt, to just how awful they can look when they’re not well designed. The design of a table is its linchpin: if it’s done right, it makes complex data easy to scan and compare. If it’s done wrong, it can render information completely incomprehensible. So let’s do it right, right?

Nützliche Tipps für besser designte Datentabellen von  Matthew Ström

One Angry Bird - Die Emotionen in Donald Trumps Inaugurationsrede analysiert

Periscopic hat mit Hilfe der Microsoft Emotions API die letzten 10 Inaugurationsreden der US- Präsidenten analysiert und in einer an Federn erinnernden Visualisierung dargestellt.

An examination of the facial expressions of the last six presidents during the past 10 inaugurations revealed remarkable differences in the moods and emotions they conveyed. Five of the past six presidents were either positive or measured during their speeches, a striking contrast to the negative countenance found in President Trump’s inaugural remarks.
— Periscopic

Die aktuellste Rede stach besonders hervor. Sie war geprägt von negativen Emotionen; u.a. empört (disgusted), betrübt (sad) und wütend (angry).

Source: http://emotions.periscopic.com/inauguratio...

Kritisch denkende Genies, keine Roboter

These are guidelines, not rules. If you can explain the logic for going against this guidance, then your graph is probably going to be alright. My goal is to develop critical thinking masterminds, not robots.
— Ann K. Emery

 Was für ein gelungener Absatz in dem Artikel "Balkendiagramme: Horizontal oder vertikal" von Ann K. Emery! Ich kann da nur voll zustimmen und die finale Aussage deckt sich komplett mit meinem bevorzugten Ansatz, wenn ich Kollegen oder Interessierte an Datenvisualisierungen heranführe. 

Anstatt Jemandem ein fertiges Notationskonzept mit fest und fremd definierten Vorlagen vor die Nase zu legen, bringe ich Ihm lieber die Grundlagen und Hintergründe bei. Handwerkliche Fehler sind zu vermeiden. Dabei helfen gemeinsame Richtlinien und Definitionen, damit ein gewisser einheitlicher Standard gehalten werden kann. Mit der Zeit erhoffe ich mir, wie Ann auch, dass kritisch hinterfragt und im besten Fall selber herausgefunden wird, was für welchen Zweck die beste Visualisierung ist.

Warum nicht auch mal bewußt und begründet gegen Richtlinien verstoßen, wenn es dem Zweck, der Informationsübermittlung, der erfolgreichen Kommunikation, dient?

Manchmal passt der vorgefertigte Standard aus der Retorte einfach nicht und außergewöhnliche Darstellungen transportieren die Kernaussage besser. Viele der herausragenden Datenvisualisierungen der letzten Zeit bedienen sich der Grundlagen. Die Ersteller aber gehen und denken immer einen Schritt weiter und sind regelrecht innovativ in der "Regelauslegung". Das sollte das Ziel eines jeden Mentors sein: Kritisch denkende Genies, keine Roboter.   

Source: http://annkemery.com/vertical-or-horizonta...