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. 2020;57(5):1033-1046.
doi: 10.1365/s40702-020-00662-3. Epub 2020 Oct 8.

[Data Storytelling as a Critical Success Factor for Data Science]

[Article in German]
Thomas Neifer  1   2 , Dennis Lawo  1   2 , Paul Bossauer  1   2 , Margarita Esau  1   2 , Anna-Maria Jerofejev  2
Affiliations

[Data Storytelling as a Critical Success Factor for Data Science]

[Article in German]
Thomas Neifer et al. HMD Prax Wirtsch Inform. 2020.

Abstract
in English, German

Due to the ongoing digitalization and the Big Data trend, an increasing amount of data is available. This results in many potentials-especially for companies. The ability to cope with and evaluate this data is reflected in the role of the data scientist, which is one of the most popular jobs at present. However, challenges arise from the integration of data into corporate strategy and culture. For example, complex data and analysis results must be communicated to stakeholders who are not data-affine. Data storytelling plays a decisive role here, because to use data to initiate change, understanding and motivation for the issue must first be created for every target group. However, data storytelling is still a niche topic. This article uses a systematic literature analysis to derive the success factors of data storytelling for an effective and efficient communication of data to support Data Scientists in research and practice in communicating data and results.

Bedingt durch die fortlaufende Digitalisierung und den Big Data-Trend stehen immer mehr Daten zur Verfügung. Daraus resultieren viele Potenziale – gerade für Unternehmen. Die Fähigkeit zur Bewältigung und Auswertung dieser Daten schlägt sich in der Rolle des Data Scientist nieder, welcher aktuell einer der gefragtesten Berufe ist. Allerdings ist die Integration von Daten in Unternehmensstrategie und -kultur eine große Herausforderung. So müssen komplexe Daten und Analyseergebnisse auch nicht datenaffinen Stakeholdern kommuniziert werden. Hier kommt dem Data Storytelling eine entscheidende Rolle zu, denn um mit Daten eine Veränderung hervorrufen zu können, müssen vorerst Verständnis und Motivation für den Sachverhalt zielgruppenspezifisch geschaffen werden. Allerdings handelt es sich bei Data Storytelling noch um ein Nischenthema. Diese Arbeit leitet mithilfe einer systematischen Literaturanalyse die Erfolgsfaktoren von Data Storytelling für eine effektive und effiziente Kommunikation von Daten her, um Data Scientists in Forschung und Praxis bei der Kommunikation der Daten und Ergebnisse zu unterstützen.

Keywords: Data Literacy; Data Science; Data Storytelling; Data Storytelling Process.

PubMed Disclaimer

Figures

Abb. 1
Abb. 1
Die drei Schlüsselelemente des Data Storytellings. (Nach Dykes 2016)
Abb. 2
Abb. 2
Genres der erzählenden Visualisierung. (Nach Segel und Heer 2010)
Abb. 3
Abb. 3
Analyse der App-Nutzung zur Ableitung der relevanten Zielgruppe
Abb. 4
Abb. 4
Data-Storytelling-Prozess
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References

    1. Arnold A (2018) Climate change and storytelling: narratives and cultural meaning in environmental communication. Palgrave Macmillan, Basingstoke
    1. Bach B, Riche NH, Carpendale S, Pfister H (2017) The emerging genre of data comics. IEEE computer graphics and applications 37:6–13 - PubMed
    1. Bladt J, Filbin B (2013) A data scientist’s real job: Storytelling. Harvard Bus Rev. https://hbr.org/2013/03/a-data-scientists-real-job-sto. Zugegriffen: 20. Apr. 2020
    1. Callahan S (2016) The role of stories in data storytelling. In: Anecdote. https://www.anecdote.com/2016/08/stories-data-storytelling/. Zugegriffen: 20. Apr. 2020
    1. Christozov D, Rasheva-Yordanova K, Toleva-Stoimenova S (2018) Risks management in data science training. In: Proceeding of Regional international conference on Applied Protection and ITS Trends, Zlatibor. S 7–10

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