1. sich klar vom Hintergrund abheben (Kontrast). Pastellgelb auf Weiß ist z. B. oft schlicht nicht lesbar – und bei barrierearmen Anwendungen sind Kontrastvorgaben relevant.
2. untereinander unterscheidbar sein – auch bei kleinen Linien, Punkten oder Legenden. Sehr ähnliche Dunkeltöne (z. B. dunkles Blau vs. dunkles Violett) gehen schnell „ineinander über“.
3. auch für Menschen mit Farbsehschwächen funktionieren (klassisch: Rot/Grün mit ähnlicher Helligkeit vermeiden).
4. unterschiedliche Helligkeiten besitzen, damit es im Zweifel sogar in Graustufen noch unterscheidbar bleibt (wichtig bei Druck/PDF und generell als Robustheitscheck).
5. die richtigen Assoziationen auslösen (oder bewusst keine). Knallrot schreit „Gefahr“, Grasgrün wirkt schnell „gut“ – das kann in neutralen Kontexten (z. B. Behörden) stören.

In 23° habt ihr einen Vorteil, den viele Teams unterschätzen: Templates sind nicht nur Layout-Vorlagen, sondern euer Hebel für CI-Sicherheit und Wiederholbarkeit.

Best Practice-Workflow (15 Minuten):

• Erstellt ein Basis-Template („23° Standard – Charts“) mit:
• euren Standardfarben (Kategorien)
• 1–2 Akzentfarben (zum Hervorheben)
• neutralen Grautönen (Achsen, Labels, Gridlines)
• Teilt dieses Template mit allen, die Visualisierungen erstellen. So sehen Grafiken konsistent aus – egal wer sie baut.
• Nutzt ein zweites Template („23° Standard – Karten“), weil Karten oft andere Skalen brauchen.

Das reduziert Diskussionen („Welche Farbe nehmen wir diesmal?“) und macht eure Produktion planbar – ideal für Redaktionen, Behörden-Teams und Beratungsprojekte.

Ihr müsst nicht bei Null starten. Drei Wege sind besonders effizient:

A) Nehmt eine bewährte Tool-Palette als Ausgangspunkt

Viele Visualisierungstools starten bewusst mit gut funktionierenden Standardfarben (häufig Blau als „sicherer“ Start, u. a. wegen Kontrast und guter Kombinierbarkeit).

Übertragt die Logik auf 23°: „Was funktioniert als Default für 80% unserer Charts?“

B) Nutzt etablierte Data-Vis-Paletten (gerade für Karten)

Für Karten/Skalen sind Paletten-Sammlungen wie ColorBrewer nützlich, weil sie zwischen sequenziell (niedrig→hoch), divergierend (Mitte + Extreme) und qualitativ (Kategorien) unterscheiden.

C) „Stehlt wie ein Profi“ – aus guten Visualisierungen (mit Respekt)

Wenn ihr eine Visualisierung seht, deren Farben in eurem Kontext funktionieren: speichert sie als Referenz und nutzt sie als Inspiration. Der Punkt ist nicht 1:1 kopieren, sondern ein stimmiges „Farbgefühl“ für eure Marke/Story zu entwickeln.

Schritt 1: Definiert zuerst „Nicht-Datenfarben“

Legt fest:

• Hintergrund (meist Weiß oder sehr helles Grau)
• Text/Labels (dunkles Grau statt „reines Schwarz“, wenn ihr eine weichere Anmutung wollt)
• Gridlines (sehr hell, damit sie nicht dominieren)
• Wählt 6–8 Farben, die sich klar unterscheiden.
• Achtet darauf, dass keine Farbe „lauter“ wirkt als die anderen, außer ihr wollt bewusst eine Kategorie hervorheben.
• Sequenziell: eine Farbe in mehreren Helligkeiten (hell→dunkel) für „wenig→viel“

Damit verhindert ihr, dass eure Datenfarben gegen Achsen, Linien und Layout „kämpfen“.

Schritt 2: Baut eine kleine Kategorienpalette (6–8 Farben)

Für Kategorien gilt: Unterscheidbarkeit schlägt Vielfalt.

Pro-Tipp: Viele Paletten scheitern daran, dass sie für Linien/Punkte gedacht sind, aber bei großen Flächen (Balken, Kartenflächen) zu grell werden.

Schritt 3: Ergänzt 1 Akzentfarbe (für „die Aussage“)

Definiert eine Farbe, die ihr nur für Highlights nutzt (z. B. Fokus-Linie, „wichtigster Balken“, Callout). So wirkt Storytelling sofort klarer.

Schritt 4: Ergänzt Skalen für Zahlen (für Karten/Heatmaps)

Divergierend: zwei Farbrichtungen mit einer neutralen Mitte (z. B. unter/über Referenz)

Schritt 5: Achtet auf Bedeutung/Assoziation

Fragt euch: „Wenn jemand die Farben ohne Legende sieht – was fühlt er?“ In neutralen Kontexten lieber weniger „Alarmfarben“, mehr kontrollierte, gemischte Töne.