Data en cijfers presenteren
Stel dat u de vraag krijgt om data te presenteren, hoe reageer je? Ongemakkelijk, want je weet niet waar te beginnen? Je bent overweldigd, want je denkt dat het complex moet zijn en dat je voldoende detail moet tonen om elke mogelijke vraag te beantwoorden? Of misschien weet je min of meer hoe het moet, maar vind je dat het beter kan?
Het publiek heeft een boon voor helderheid. Het heeft niets tegen data, wel tegen teveel data, te complexe data en data die wel inzicht geven maar geen betekenis (omdat de spreker ze niet verduidelijkt). Want dit is waar het om draait: het gaat niet over informatie, of over de kennis, maar over de wijsheid die we eruit halen.
Daarom moeten ook de vaardigheden hebben om ze te communiceren. Mensen met analytische profielen hebben kwantitatieve achtergronden. Ze zijn erin getraind om de data te vinden, te structureren, te analyseren en in modellen te schikken. Maar ze zijn niet noodzakelijk getraind om ze goed te communiceren. Maar laat dat nu net het enige deel van het analytische proces zijn dat het publiek ooit te zien krijgt.
Er zit een verhaal in onze data, of een boodschap, maar dat weet PowerPoint niet. Om dat tot leven te brengen hebben we naast de analist ook de communicator nodig, in één persoon. Iedereen kan tegenwoordig overweg met Microsoft Office, maar het is een troef als je wiskunde met taal kunt verbinden, als je een huwelijk tussen data en verhaal tot stand kunt brengen.
Het gaat niet over de kennis, maar over de wijsheid die we uit de data halen.
Het komt er dus op aan een helder verhaal te vertellen, niet een leuke grafiek te draaien. De ‘leuke’ dingen horen overigens bij het grof huisvuil, zegt Cole Nussbaumer, een autoriteit op het vlak van presenteren van data. ‘Simple beats sexy‘ luidt haar devies.
Hoe het publiek slides leest gaat altijd in stappen. Eerst leest het de titel, dan kijkt het naar de vormen, vervolgens naar de assen. Als de info visueel complex is, heeft het de tijd niet om het allemaal te begrijpen. Een van de basisregels is: beklemtoon wat belangrijk is. Neem nu onderstaand zeer eenvoudige voorbeeld. Je merkt dat in het tweede geval je oog meteen naar de essentie gaat. Waarom zijn de randen en lijnen van de eerste grafiek naar de achtergrond verdwenen? Omdat ze in de eerste grafiek hetzelfde gewicht hebben van de belangrijkste lijn die zegt: we zijn ferm gestegen in het vierde kwartaal.
Veel grafieken hebben te weinig signalen en te veel ruis, ze meppen je van je paard met hun overload. Ze verwarren of misleiden. Hoe meer info je toont, hoe moeilijker het is om de essentie te snappen.
Een greep uit andere richtlijnen. Besteed aandacht aan eenvoud. Gebruik liever diagrammen dan cijfers. Als je tabellen gebruikt, kies dan liever voor celarcering dan voor randen. En gebruik lichte achtergrondkleuren. Weet wanneer je beter kiest voor een lijndiagram, een verticale staafdiagram, een horizontale staafdiagram of een cirkeldiagram. De informatie in elk diagram kan dezelfde zijn maar het accent verschuift omdat je in het ene geval een trend wil tonen, en in het andere eerder de nadruk wilt leggen op de waarde van een bepaald moment in de tijd. En kijk uit met cirkeldiagrammen en 3D-diagrammen, ze zijn misleidender dan je denkt.