Data Storytelling Prompt-Vorlage mit Beispiel

Wiederverwendbarer Prompt

Create a data story with context, insight, implication, and action.

Aufgabentyp: Data Storytelling
Ziel: Create a data story with context, insight, implication, and action.

Kontext:
- [Projekt, Produkt oder Thema]: [Projekt, Produkt oder Thema]
- [Zielgruppe und Situation]: [Zielgruppe und Situation]
- [Einschränkungen, Muss-Kriterien und zu Vermeidendes]: [Einschränkungen, Muss-Kriterien und zu Vermeidendes]

Benötigte Eingaben:
[Quellmaterial hier einfügen]

Erwartete Ausgabe:
1. Erwartete Ausgabe 1
2. Erkenntnisse
3. Erwartete Ausgabe 3
4. Empfehlung
5. Erwartete Ausgabe 5

Qualitätsmaßstab:
- Konkret bleiben und generische Ratschläge vermeiden.
- Annahmen klar benennen.
- Handlungsorientierte nächste Schritte priorisieren.
- Wenn wichtige Informationen fehlen, stelle vor der Antwort bis zu 3 Klärungsfragen.
- Bei zeitkritischen oder faktischen Aussagen kennzeichne Bekanntes, Schlussfolgerungen und zu Prüfendes.

Beispiel

Das Beispiel füllt denselben Prompt für ein realistisches Daten und BI-Szenario aus. Es bleibt bewusst nüchtern: Es soll die Nutzung zeigen, nicht Alleskönnen versprechen.

Aufgabentyp: Data Storytelling
Ziel: Create a data story with context, insight, implication, and action.

Kontext:
- [Projekt, Produkt oder Thema]: Eine reale Daten und BI-Aufgabe mit dem Data Storytelling Prompt
- [Zielgruppe und Situation]: Ein Teammitglied, das eine nützliche Antwort und klare nächste Schritte braucht
- [Einschränkungen, Muss-Kriterien und zu Vermeidendes]: Konkret bleiben, Annahmen nennen, unbelegte Aussagen vermeiden und die Ausgabe handlungsorientiert machen.

Benötigte Eingaben:
Beispielmaterial: Das Team braucht Hilfe mit Data Storytelling. Die Lage ist noch unsortiert, aber das Ziel ist klar genug, um Fakten, Annahmen, Risiken und nächste Schritte zu trennen.

Erwartete Ausgabe:
1. Erwartete Ausgabe 1
2. Erkenntnisse
3. Erwartete Ausgabe 3
4. Empfehlung
5. Erwartete Ausgabe 5

Qualitätsmaßstab:
- Konkret bleiben und generische Ratschläge vermeiden.
- Annahmen klar benennen.
- Handlungsorientierte nächste Schritte priorisieren.
- Wenn wichtige Informationen fehlen, stelle vor der Antwort bis zu 3 Klärungsfragen.
- Bei zeitkritischen oder faktischen Aussagen kennzeichne Bekanntes, Schlussfolgerungen und zu Prüfendes.

So nutzt du diesen Prompt

1. Ersetze die Platzhalter durch die echte Data Storytelling-Aufgabe, Zielgruppe, Quellen und Einschränkungen.
2. Behalte die Ausgabestruktur möglichst bei; sie macht die Antwort leichter prüfbar.
3. Füge den fertigen Prompt in deinen KI-Assistenten ein und stelle danach eine Nachfrage zu Annahmen oder fehlenden Belegen.

Was eine gute Antwort enthalten sollte

• 1. Erwartete Ausgabe 1Mache diesen Abschnitt konkret: Erwartete Ausgabe 1.
• 2. ErkenntnisseMache diesen Abschnitt konkret: Erkenntnisse.
• 3. Erwartete Ausgabe 3Mache diesen Abschnitt konkret: Erwartete Ausgabe 3.
• 4. EmpfehlungMache diesen Abschnitt konkret: Empfehlung.
• 5. Erwartete Ausgabe 5Mache diesen Abschnitt konkret: Erwartete Ausgabe 5.

Warum dieser Prompt funktioniert

• Data Storytelling nennt zuerst Aufgabentyp und Ziel, wodurch vage Antworten seltener werden.
• Der Prompt fragt Kontext, Material und Grenzen ab, bevor die finale Antwort entsteht.
• Die 5 Ausgabeabschnitte machen Antworten scanbar und vergleichbar.
• Der Qualitätsmaßstab fordert Klärungsfragen und kennzeichnet zu prüfende Aussagen.

Häufige Fehler vermeiden

• Platzhalter leer lassen und erwarten, dass das Modell den Kontext errät.
• Die Ausgabestruktur entfernen und dadurch schwer prüfbare Antworten erhalten.
• Den Prompt für aktuelle Fakten nutzen, ohne Quellen und Daten zu prüfen.

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