Was ist Datenvisualisierung?
Datenvisualisierung bezieht sich auf die Techniken, die zur grafischen Darstellung von Daten unter Verwendung visueller Elemente wie Diagramme und Grafiken eingesetzt werden. Sie unterstützt Sie dabei, Trends, Muster und Ausreißer zu erkennen, schnelle Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen. In der heutigen Welt wird es immer wichtiger, Verständnis für die überwältigenden Datenmengen zu entwickeln, die Unternehmen jeden Tag erzeugen.
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Warum ist die Datenvisualisierung so wichtig?
Eine gute Datenvisualisierung entfernt das Rauschen aus den Daten, hebt nützliche Informationen hervor und erzählt eine Geschichte. Edward R. Tufte, ein Pionier der Datenvisualisierung, hat sich dazu folgendermaßen geäußert: "Graphical excellence is that which gives to the viewer the greatest number of ideas in the shortest time, with the least ink in the smallest space."
Software zur Datenvisualisierung für Unternehmen
In diesem Zeitalter der Big Data benötigen Unternehmen flexible Tools zur Datenvisualisierung, die alle ihre Visualisierungsanforderungen erfüllen. Wie effektiv Tools zur Datenvisualisierung sind, hängt von der Reichhaltigkeit an Datenvisualisierungsfunktionen ab, die sie jeweils bieten. Ein Datenvisualisierungstool von entsprechender Qualität wird zu einem wichtigen Bestandteil eines jeden Unternehmens und seiner Prozesse.
Was sind die allgemeinen Ziele der Datenvisualisierung?
In Geschäftsumgebungen ist es von entscheidender Bedeutung, mit welcher Geschwindigkeit Entscheidungen getroffen werden können. Antworten auf bekannte Fragen und Indikatoren sollten schnell zu ermitteln sein. Bei unbekannten Szenarien sollten jedoch ausreichende Möglichkeiten verfügbar sein, die verfügbaren Daten mit geringstmöglichem Zeitaufwand zu untersuchen.
Für jede Datenvisualisierungssoftware lauten daher die beiden wichtigsten Ziele wie folgt:
Erklärung: Grafiken, die Benutzern relevante Informationen für den täglichen Bedarf liefern (z. B. Umsatzvolumen an einem Tag über Regionen hinweg)
Erkundung: Bereitstellung einer mehrdimensionalen Ansicht eines Datensatzes, den Benutzer erkunden und zu dem sie Fragen stellen und dabei Erkenntnisse gewinnen können (z. B. Leistung eines Unternehmens gemessen an verschiedenen Parametern über einen bestimmten Zeitraum)
Komponenten der Datenvisualisierung
Der menschliche Verstand verarbeitet visuelle Eindrücke mit einer unglaublich hohen Geschwindigkeit. Dasselbe gilt auch für Datenvisualisierungen. Der Grund dafür besteht darin, dass das Auge und das Gehirn weniger als eine halbe Sekunde brauchen, um die sogenannten präattentiven visuellen Eigenschaften eines Bildes – Farbe, Form, räumliche Positionierung und Bewegung, die eine Datenvisualisierung ausmachen – zu erfassen.
Mit diesen Bausteinen kann eine breite Palette von Visualisierungen erstellt werden. Dazu gehören:
- Visualisierungen von Zeitreihen wie Linien- und Flächendiagramme, in denen dargestellt wird, wie sich Variablen im Laufe der Zeit verändern
- Ranglisten und Vergleiche von verschiedenen Arten von Balkendiagrammen wie horizontal/vertikal, gruppiert und gestapelt
- Datenansichten von Teilen im Verhältnis zum Ganzen auf prozentualer Basis mit Tortendiagrammen
- Korrelationen zwischen mindestens zwei Variablen, die mithilfe von Streu- und Blasendiagrammen effektiv dargestellt werden
- Geo-Mapping-Visualisierungen wie Choropleth – eine schattierte oder mit Mustern gefüllte Karte –, die hilfreich sind, wenn es darum geht, Datensätze nach geografischer Region zu vergleichen oder zu segmentieren
Arten von Datenvisualisierungen
Diagramme
Diagramme können beliebige Arten von Daten – diskrete und kontinuierliche – für eine effektive Analyse und Interpretation visualisieren. Es ist eine Vielzahl von Diagrammarten verfügbar, u. a. Flächen-, Linien-, Balken-, Stapel-, Torten-, Streu-, Kombinations-, Trichter- und Webdiagramme. Sie alle bieten eine breite Palette an Benutzerinteraktionsoptionen für eine tiefergehende, kontextbezogene Analyse.
Im Folgenden sind einige nennenswerte und weit verbreitete Diagrammarten aufgeführt:
Liniendiagramm
Mit dieser Diagrammart lassen sich Trends über einen beliebigen Zeitraum hinweg darstellen. Zwei Arten von Liniendiagrammen sind verfügbar: glatte Liniendiagramme und Stufendiagramme.
Flächendiagramm
In Flächendiagrammen wird der Bereich unter den Linien schattiert, wodurch Sie Datengrößenordnungen leichter vergleichen können.
Balkendiagramm
In Balkendiagrammen werden Daten als einzelne Balken dargestellt, deren Höhe proportional zum dargestellten Wert ist. Balkendiagramme sind hilfreich, um Daten zu vergleichen, die in diskrete Gruppen eingeteilt sind.
Gestapeltes Balkendiagramm
Mithilfe von gestapelten Diagrammen können Sie vergleichende Analysen von Teilen zum Ganzen in Datensätzen ausführen. In derartigen Diagrammen wird der Anteil jedes Werts am jeweiligen Gesamtbetrag kategorieübergreifend verglichen.
Kreisdiagramm
Dieses Diagramm eignet sich vor allem zur Darstellung von prozentualen oder proportionalen Daten. Es kann nützlich sein, um den Anteil der einzelnen Teile an der Gesamtdarstellung zu analysieren und zu ermitteln.
Ringdiagramm
Dieses Diagramm, auch unter der Bezeichnung Doughnut-Diagramm bekannt, ist ebenfalls nützlich, um Daten als Summe ihrer Teile in Prozentwerten darzustellen.
Punktdiagramm
Punktdiagramme werden für gewöhnlich für sporadische Daten mit unregelmäßigen Intervallen gewählt. So können zwei numerische Achsen miteinander verglichen werden, im Gegensatz zum Liniendiagramm, bei dem eine Achse nicht numerisch ist.
Blasendiagramm
Derartige Diagramme unterstützen Sie bei der Visualisierung von Daten, indem die Größe von Datenwerten proportional zueinander hervorgehoben wird. Darüber hinaus können Blasendiagramme durch Streudiagramme ersetzt werden.
Kombinationsdiagramm
Bei gemischten Typen von Datenreihen, die Sie gleichzeitig darstellen müssen, können Sie ein geeignetes Kombinationsdiagramm auswählen. Zu den möglichen Diagrammarten für Datenkombinationen gehören Balken-, Linien-, Flächen-, Blasen- und Streudiagramme.
Trichterdiagramm
Diese Diagrammart wird für die Darstellung der progressiven Verschiebung/Reduktion einer Unternehmenseinheit in verschiedenen Phasen verwendet.
Netzdiagramm
Wählen Sie dieses Diagramm aus, um verschiedene Datenreihen zu vergleichen. Diese Diagrammart unterstützt Sie beim Vergleich der Werte in einer Datenreihe, die mit Datenmarkern relativ zu einem Mittelpunkt dargestellt wird.
Heatmap
In diesem zweidimensionalen Rasterdiagramm können Werte mit Farben unterschiedlicher Intensität angezeigt werden. Dies unterstützt Sie bei der einfachen Visualisierung, Kategorisierung und Filterung von Daten.
Geo Map
Diese Diagrammart eignet sich für die Visualisierung von georäumlichen Daten durch interaktive Visualisierungen innerhalb und zwischen Städten, Staaten, Ländern und Kontinenten weltweit.
Pivot-Tabellen
Mit Pivottabellen können Sie umfangreiche Datensätze zur einfacheren Analyse und Nutzung dynamisch neu anordnen, gruppieren, zusammenfassen und tabellarisch darstellen. Zahlreiche Optionen zum Filtern, Sortieren und Anpassen des Erscheinungsbilds der Tabelle und der Darstellung der Daten sind verfügbar.
KPI-Widgets
Widgets stellen eine äußerst wichtige Funktionalität zum Hervorheben wichtiger Metriken in Dashboards dar, um sie leichter verständlich zu machen. Die Metriken können mit Vergleichsindikatoren versehen werden, um den Trend zu verdeutlichen. Im Folgenden sind die wichtigsten Arten von KPI-Widgets aufgeführt:
Diagrammart-Widgets
Damit können Sie Datenmetriken mithilfe von Diagrammdarstellungen wie Auswahl- und Bullet-Diagrammen hervorheben.
Widgets für einzelne Zahlen
Mit diesen Widgets können Sie einzelne numerische Werte zusammen mit Vergleichsindikatoren anzeigen.
Dashboards
Mithilfe von Dashboards können Sie jeweils mehrere Berichte und KPI-Widgets auf einer einzigen Seite zusammenfassen, um sich einen schnellen Überblick zu verschaffen. Die Berichte und Widgets können mithilfe flexibler Layouts bequem strukturiert werden. Darüber hinaus können Sie mit der dynamischen Filterfunktion alle gewünschten spezifischen Informationen anzeigen.
Geschäftliche Anwendungsfälle in Echtzeit
Entscheidungen können in Unternehmen schneller getroffen werden, indem die präzise Bereitstellung des jeweiligen Kontextes für die Beteiligten erleichtert wird. Dies kann mithilfe von Dashboards erreicht werden, indem Datenvisualisierungen zur Messung und Nachverfolgung wichtiger KPIs zusammengestellt werden. Die Effektivität des jeweiligen Dashboards hängt jedoch davon ab, dass die aktuellsten verfügbaren Daten bereitgestellt werden.
Die Auswahl geeigneter Datenvisualisierungen für Unternehmen kann auf der Grundlage von 1) der Art der Benutzer, 2) dem gewünschten Detaillierungsgrad und 3) der Häufigkeit der Nutzung getroffen werden. Datenvisualisierungen haben ihren spezifischen Nutzen in verschiedenen Disziplinen und Branchen. Hier sind nur einige Beispiele:
- Vertrieb
- Marketing
- Finanzen
Vertrieb
Visualisierungen unterstützen Sie dabei, die Effektivität verschiedener Kanäle bei der Erreichung der übergeordneten Vertriebsziele zu bewerten, indem sie Daten vermitteln, die aus verschiedenen Tools und Quellen zusammengeführt wurden. Erfahren Sie mehr über die Visualisierung von Vertriebsdaten.
Marketing
Verfolgen Sie die Auswirkungen Ihrer Marketinginitiativen in Bezug auf Engagement und Konversionsraten mithilfe aussagekräftiger Visualisierungen. Die Ergebnisse können auch problemlos mit den Beteiligten geteilt werden, damit diese stets auf dem Laufenden sind. Erfahren Sie mehr über die Visualisierung von Marketingdaten.
Finanzen
Die Auflistung und Darstellung detaillierter Finanzdaten ermöglicht eine bessere Nachverfolgung und Prognose der organisatorischen Leistung und unterstützt Sie dabei, Unsicherheiten entgegenzuwirken. Dies führt auch zu massiven Einsparungen beim Zeitaufwand für die Datenaufbereitung, sodass mehr Zeit für andere hochwertige Aktivitäten bleibt. Erfahren Sie mehr über die Visualisierung von Finanzdaten.
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