Bewährte Verfahren für interessante Storys

In einer guten Story werden Daten und Fakten zum Leben erweckt. In diesem Abschnitt finden Sie Tipps zu den bewährten Methoden, wenn Sie die Story Point-Funktion in Tableau nutzen.

Welchen Zweck verfolgen Sie mit Ihrer Story?

Bevor Sie mit dem Erstellen einer Story beginnen, sollten Sie genau überlegen, welchen Zweck Sie damit verfolgen und welche Erfahrungen Benutzer mit Ihrer Story machen sollen. Soll Sie als Handlungsaufforderung dienen, erzählt sie einfach nur eine Geschichte oder möchten Sie einen Fall vorstellen?

Wenn Sie einen Fall vorstellen, sollten Sie entscheiden, ob Sie Datenpunkte implementieren möchten, die am Ende zu einer Entscheidung führen, oder ob Sie mit der Entscheidung beginnen und dann die zugrunde liegenden Datenpunkte aufführen. Der zweite Ansatz ist insbesondere für die Benutzer geeignet, die beschäftigt sind und wenig Zeit haben.

Wenn Ihre Überlegungen abgeschlossen sind, ist es hilfreich, die Story erst einmal auf Papier oder einem Whiteboard zu skizzieren. So können Sie schnell erkennen, wo die Darstellung Probleme aufweist.

Es gibt sieben unterschiedliche Daten-Story-Typen

Wenn Sie die Story-Funktion verwenden, erstellen Sie eine Reihe an Punkten. Jeder Punkt kann eine Ansicht, ein Dashboard oder einfach nur Text enthalten. In manchen Storys wird die ganze Zeit über die gleiche Ansicht angezeigt, es werden für unterschiedliche Punkte jedoch Anmerkungen in Textform oder unterschiedliche Filter hinzugefügt bzw. angewendet, um die gewünschte Geschichte zu erzählen.

In der folgenden Tabelle werden sieben unterschiedliche Ansätze für Daten-Storys beschrieben, die zur Verfügung stehen. Für jeden Ansatz wird jeweils ein Beispiel gegeben. Jeder Daten-Story-Typ wird außerdem in der Arbeitsmappe mit Beispielen für Daten-Storys(Link wird in neuem Fenster geöffnet) auf Tableau Public erläutert. Sie können für eine einzelne Story auch mehrere Ansätze nutzen. Informationen hierzu finden Sie unter Beispiel – Eine Story zur Veranschaulichung einer Entwicklung.

Daten-Story-TypBeschreibung

Zeitabhängige Veränderung

Funktionsweise: Stellt eine Entwicklung chronologisch dar.

Diskussionen, die entstehen: Aus welchem Grund ist etwas passiert oder aus welchem Grund passiert etwas weiterhin? Was können wir tun, um dies zu verhindern oder herbeizuführen?

Beispiel: Die Verletzungskrise von Arsenal (Arsenal's Injury Crisis)(Link wird in neuem Fenster geöffnet)

Drilldown

Funktionsweise: Stellt Kontext bereit, sodass Benutzer besser verstehen können, was in einer bestimmten Kategorie passiert.

Diskussionen, die entstehen: Warum ist diese Person, dieser Platz oder diese Sache anders? Wie lässt sich die Leistung dieser Person, dieses Platzes oder dieser Sache vergleichen?

Beispiele: Erzählen Sie mir mehr über Will (Tell Me About Will)(Link wird in neuem Fenster geöffnet), Die Simpsons visualisiert (The Simpsons Vizipedia)(Link wird in neuem Fenster geöffnet)

Auszoomen

Funktionsweise: Beschreibt die Beziehung, die zwischen dem Gesamtbild und einer Sache besteht, die Ihrer Zielgruppe wichtig ist.

Anfang der Diskussion: Wie lässt sich etwas, das Ihnen wichtig ist, in das Gesamtbild einordnen? Welche Auswirkungen hat ein Bereich auf das Gesamtbild?

Beispiel: Radfahrer in Vancouver (Vancouver Cyclists)(Link wird in neuem Fenster geöffnet)

Kontrast

Funktionsweise: Stellt den Unterschied zwischen zwei oder mehr Themenbereichen dar.

Diskussionen, die entstehen: Warum unterscheiden sich diese Elemente? Wie erreichen wir es, dass A die gleiche Leistung erbringt wie B? Auf welchen Bereich müssen wir uns konzentrieren und in welchem Bereich läuft alles erwartungsgemäß?

Beispiel: Die ägyptischen Pyramiden (The Pyramids of Egypt)(Link wird in neuem Fenster geöffnet)

Schnittpunkte

Funktionsweise: Dient der Hervorhebung wichtiger Verschiebungen, wenn eine Kategorie mit einer anderen gleichzieht.

Diskussionen, die entstehen: Was führt zu diesen Verschiebungen? Sind diese Verschiebungen positiv oder negativ? Wie wirken sich diese Verschiebungen auf andere Aspekte unseres Plans aus?

Beispiel: Wir im Vergleich zu den anderen (US vs. THEM)(Link wird in neuem Fenster geöffnet)

Faktoren

Funktionsweise: Erklärt einen Themenbereich, indem dieser in Typen oder Kategorien untergliedert wird.

Diskussionen, die entstehen: Gibt es eine bestimmte Kategorie, auf die wir uns stärker konzentrieren sollten? In welchem Maße wirken sich diese Elemente auf die Metrik aus, um die es uns geht?

Beispiel: Die Erde (Planet Earth)(Link wird in neuem Fenster geöffnet)

Ausreißer

Funktionsweise: Zeigt Anomalien oder Bereiche mit außerordentlichen Abweichungen.

Diskussionen, die entstehen: Warum ist dieses Element anders?

Beispiel: SOS-Kinderdorf (SOS Children's Villages)(Link wird in neuem Fenster geöffnet)

Halten Sie es einfach

Ein häufiger Fehler ist der Versuch, zu viele Ansichten und Dashboards in eine einzige Story zu zwängen. Als Ergebnis erhält der Benutzer zu viele Punkte zum Betrachten.

Es ist auch wichtig, die Eindeutigkeit jedes Story Points zu wahren. Nehmen Sie sich Zeit und betrachten Sie Ihre Story mit den Augen eines Benutzer, für den die Story neu ist. Jedes Element sollte einem Zweck dienen. Wenn Überschriften, Titel, Legenden oder Rasterlinien nicht erforderlich sind, entfernen Sie sie!

VorDanach

 

Verwenden der Option 'Anpassen' in Dashboards

In Tableau-Storys kommen häufig Dashboards zum Einsatz. Sie können für Dashboards, die Sie in einer Story verwenden möchten, die Option Anpassen unter Größe im Dashboard-Bereich verwenden. Über diese Option wird die Größe des Dashboards so angepasst, dass sie für Ihre Story geeignet ist.

Planen für schnelle Ladezeiten

Jedoch hat auch die schönste Story der Welt keine Aussagekraft, wenn es nach ihrer Veröffentlichung zu lange dauert, sie zu laden. Die meisten Benutzer empfinden lange Wartezeiten als frustrierend.

Beispielsweise Filtervorgänge verursachen häufig lange Ladezeiten. Filter sind zwar eine gute Option, um die Anzahl der zu analysierenden Daten zu verringern, sie beeinträchtigen jedoch auch die Abfrageleistung. Filter vom Typ Ausschließen sind beispielsweise meist langsamer als Filter vom Typ Nur beibehalten. Das liegt daran, dass Filter vom Typ Ausschließen alle Daten für eine Dimension laden und nicht nur die Daten, die Sie behalten möchten. Kürzere Ladezeiten können Sie auch erreichen, indem Sie die Tipps aus dem Abschnitt Reihenfolge der Vorgänge in Tableau beherzigen.

Einige der im Hinblick auf die Leistung besonders kritischen Entscheidungen treffen Sie als Autor nicht erst beim Erstellen der ersten Ansicht oder Story, sondern bereits zuvor in der Phase der Datenvorbereitung. Nehmen Sie sich die Zeit und machen sich mit den Daten vertraut, mit denen Sie arbeiten. In den Abschnitten Know Your Data at the Database Level und Testen der Daten und Verwenden von Extrakten der Tableau Desktop-Onlinehilfe finden Sie Informationen und Tipps dazu, wonach Sie suchen müssen, sowie clevere Optionen für die Arbeit mit Ihren Daten.

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