Zahlen überzeugen erst, wenn klar ist, was sie bedeuten und was daraus folgt. Genau darum geht es beim Data Storytelling: Daten so aufzubereiten, dass Geschäftsführung, Team oder Bank in wenigen Minuten verstehen, worum es geht. Dieser Beitrag zeigt, wie kleine und mittlere Unternehmen das mit Werkzeugen umsetzen, die sie meist schon haben.

Was ist Data Storytelling?

Data Storytelling verbindet drei Elemente:

• Daten: belastbare Zahlen aus Buchhaltung, Warenwirtschaft, CRM oder Zeiterfassung.
• Visualisierung: ein Diagramm, das die wichtige Aussage auf einen Blick sichtbar macht.
• Erzählung: ein roter Faden, der erklärt, was passiert ist, warum es wichtig ist und was jetzt zu tun ist.

Fehlt eines davon, funktioniert es nicht. Daten ohne Erzählung sind eine Tabelle, die niemand liest. Eine Erzählung ohne Daten ist eine Meinung. Und ein Diagramm ohne Aussage ist Dekoration.

Warum das gerade für KMU wichtig ist

In kleineren Unternehmen gibt es selten eine eigene Controlling-Abteilung. Die Zahlen liegen trotzdem vor – oft verteilt auf mehrere Programme und Excel-Listen. Typische Situationen, in denen gutes Data Storytelling den Unterschied macht:

• die monatliche Besprechung der Geschäftszahlen mit den Gesellschaftern
• das Kreditgespräch mit der Hausbank
• die Begründung einer Investition, etwa in neue Maschinen oder Personal
• die Teambesprechung, in der Ziele und Fortschritt sichtbar werden sollen
• Gespräche mit Großkunden über Liefertreue oder Reklamationen

In all diesen Fällen geht es nicht darum, möglichst viele Zahlen zu zeigen, sondern eine Entscheidung vorzubereiten.

In sechs Schritten zur Datengeschichte

1. Mit der Frage beginnen, nicht mit den Daten

Formulieren Sie zuerst, welche Entscheidung ansteht: „Sollen wir einen zweiten Servicetechniker einstellen?“ ist ein guter Ausgangspunkt. „Mal schauen, was die Zahlen sagen“ ist es nicht.

2. Das Publikum kennen

Die Geschäftsführung braucht die Kernaussage und die Optionen. Das Team braucht greifbare Ziele. Die Bank achtet auf Liquidität und Entwicklung über mehrere Jahre. Passen Sie Detailtiefe und Begriffe daran an.

3. Eine Kernbotschaft festlegen

Schreiben Sie die Aussage in einem Satz auf, bevor Sie ein Diagramm bauen. Beispiel: „Die Wartezeit auf Serviceeinsätze hat sich seit Jahresbeginn verdoppelt, weil die Auftragszahl gestiegen ist, die Kapazität aber nicht.“

4. Nur die Daten auswählen, die die Botschaft tragen

Weniger ist mehr. Zeigen Sie die zwei, drei Kennzahlen, die die Aussage belegen, und lassen Sie den Rest im Anhang. Prüfen Sie dabei die Datenqualität: Doppelte Einträge, fehlende Monate oder unterschiedliche Definitionen verfälschen jede Geschichte.

5. Das passende Diagramm wählen

• Entwicklung über die Zeit: Liniendiagramm
• Vergleich von Kategorien: Balkendiagramm, nach Größe sortiert
• Anteile: gestapelter Balken; Kreisdiagramme nur bei wenigen Segmenten
• Einzelne Kennzahl: große Zahl mit Vergleichswert, etwa Vorjahr oder Ziel

Heben Sie die entscheidende Linie oder den entscheidenden Balken farblich hervor und halten Sie alles andere grau. Verwenden Sie eine Überschrift, die die Aussage enthält – „Wartezeit verdoppelt“ statt „Wartezeit 2026“.

6. Mit einer Handlungsempfehlung enden

Jede Datengeschichte endet mit einer klaren Frage oder einem Vorschlag: Was soll entschieden werden, bis wann, mit welchen Kosten und welchem erwarteten Effekt?

Typische Fehler

• Abgeschnittene Achsen, die kleine Veränderungen dramatisch aussehen lassen
• Zu viele Farben, Kennzahlen und 3D-Effekte
• Zahlen ohne Vergleich – 120 Reklamationen sind viel oder wenig, je nach Vorjahr
• Korrelation mit Ursache verwechseln
• Unbequeme Daten weglassen – das kostet Glaubwürdigkeit, sobald es auffällt

Werkzeuge, die Sie wahrscheinlich schon haben

Für den Einstieg genügt oft Excel mit sauber aufgebauten Tabellen und Diagrammen. Wer Daten aus mehreren Quellen zusammenführen und regelmäßig aktualisieren möchte, kann mit Power BI arbeiten; die Desktop-Version zum Erstellen von Berichten ist kostenlos erhältlich, für das Teilen im Unternehmen sind Lizenzen erforderlich. KI-Assistenten wie Copilot in Excel helfen inzwischen dabei, Auffälligkeiten zu finden oder Diagramme vorzuschlagen – die Aussage und ihre Prüfung bleiben aber Ihre Aufgabe. Mehr dazu lesen Sie in unserem Beitrag über KI im Büro.

Wie man aus großen Datenbeständen überhaupt erst Muster herausarbeitet, die eine Geschichte wert sind, beschreibt unser Artikel zu Data Mining.

Was das für Ihr Unternehmen bedeutet

• Datenquellen klären: Wo liegen Umsatz-, Auftrags- und Kundendaten, und wer ist verantwortlich?
• Kennzahlen definieren: Einigen Sie sich auf wenige, eindeutig definierte Kennzahlen.
• Zentral ablegen: Berichte gehören auf einen gemeinsamen, gesicherten Speicherort, nicht in E-Mail-Anhänge und auf lokale Festplatten.
• Zugriffe regeln: Nicht jede Auswertung ist für alle bestimmt – Personal- und Gehaltsdaten erst recht nicht.
• Vorlage erstellen: Eine einheitliche Berichtsvorlage spart Zeit und macht Monate vergleichbar.
• Datenschutz beachten: Personenbezogene Daten nur so detailliert auswerten, wie es für den Zweck nötig ist.

Die technische Grundlage – Microsoft 365 mit Excel, Teams und SharePoint, sauber vergebene Berechtigungen und gesicherte Ablage – bieten wir mit Managed Microsoft 365 und Managed Cloud-Drive auf unseren eigenen Servern. Wenn Sie Ihre Datenquellen zusammenführen und eine Berichtsstruktur aufbauen möchten, unterstützt Sie unsere IT-Beratung.

Häufige Fragen

Brauche ich für Data Storytelling teure Software?

Nein. Die meisten Datengeschichten in KMU lassen sich mit Excel und PowerPoint erzählen. Entscheidend sind eine klare Botschaft und saubere Daten, nicht das Werkzeug.

Was ist der Unterschied zwischen Dashboard und Data Storytelling?

Ein Dashboard zeigt laufend viele Kennzahlen zur Überwachung. Data Storytelling greift eine bestimmte Frage heraus und führt gezielt zu einer Aussage und Entscheidung.

Wie viele Diagramme gehören in eine Präsentation?

So wenige wie möglich. Für eine Entscheidungsvorlage reichen oft drei bis fünf Diagramme, die jeweils genau eine Aussage tragen.

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