Was ist Datenvisualisierung?

Die Datenvisualisierung ist genauso wichtig, wie das vorherige Zurchtstutzen von Big Data. Erst durch die Visualiserung machen viele Daten einen Sinn, Lies in diesem Blogbeitrag, warum das so ist. Hauptsächlich liegt das am Menschen. Selten an der Machine selbst.

Was ist Datenvisualisierung und was macht Sinn? Eine kurze Einführung.

Die Nachfrage nach Daten und Analysen ist so groß wie nie zuvor. Eine Studie hat beispielsweise ergeben, dass 80 % der Führungskräfte IT-Daten als die vertrauenswürdigsten Datenquellen in Unternehmen einstufen. In diesen Zeiten nimmt das Thema weiter an Fahrt auf:

„Die Auswirkungen der globalen Pandemie auf die Wirtschaft haben den Unternehmen klar gemacht, dass sie das Datenzeitalter nutzen müssen, um zu überleben“.

Es gibt jedoch einen großen Unterschied zwischen dem Sammeln von Daten und der effektiven Nutzung. Um zum Beispiel Gewinne zu steigern und das Business zu optimieren. Daten müssen vorbereitet, verarbeitet und organisiert werden, um genutzt werden zu können. Ein wichtiger Teil des Prozesses besteht darin, Daten für Mitarbeiter leicht zugänglich und verständlich zu machen.

Aus diesem Grund wird die Datenvisualisierung, der Prozess der grafischen Darstellung von Datensätzen, in vielen Unternehmen immer wichtiger. Gerade der Bereich der Berichterstattung kommt selten ohne die grafische Aufarbeitung komplexer Datenstrukturen aus.

Warum ist Datenvisualisierung notwendig?

Für die meisten Menschen ist es viel einfacher, ein mehrfarbiges, gut organisiertes Diagramm zu lesen, als Daten in einer Excel-Tabelle oder einem Bericht zu durchforsten.

Schließlich muss das Gehirn Informationen speichern, um sie zu verarbeiten. Indem Daten visualisiert werden — d. h. sauber und organisiert dargestellt und damit leicht zu lesen — ist es für die meisten von uns viel einfacher, sie auf einen Blick zu verstehen. Tatsächlich haben Wissenschaftler herausgefunden, dass das menschliche Gehirn visuelle Informationen 60.000 Mal schneller verarbeitet als reinen Text. Bildliche Darstellungen bringen Menschen zudem überhaupt erst dazu, Zusammenhänge wahrzunehmen. Menschen, die Informationen nur lesen erinnern sich außerdem nach drei Tagen nur noch an rund 10% der Inhalte. Mit visuelle Darstellungen bleiben jedoch 65% der Botschaft hängen.

Auswählen der richtigen Visualisierungen

Wir bewegen uns über das Tabellenzeitalter hinaus ins digitale Zeitalter. Die Verbreitung moderner Plattformen und Software, wie Tableau oder PowerBI haben es einfacher gemacht, Daten visuell für Endbenutzer darzustellen. Zudem sind sie viel “spannender” als Tabellenkalkulationen.

Visualisierungen können je nach Typ der Datenkategorie, mit der du arbeitest, variieren. Wenn es darauf hinausläuft, gibt es eine scheinbar unendliche Anzahl von Möglichkeiten Daten darzustellen. Bevor du anfängst, wird es helfen, ein klares Verständnis dessen zu haben, was du rüber bringen möchtest. Auf diese Weise kannst du mit deinen Daten eine überzeugende Geschichte erzählen.

Hier haben wir einige Kategorien für dich zusammengestellt, um Daten sinnvoll zu visualisieren.

Visualisierungen im Überblick © Datamics GmbH

Verteilung

Wenn du mehrere Verteilungen numerischer Daten vergleichen möchtest, kann entweder ein Histogramm, ein 3D-Flächenchart, ein Punktediagramm oder ein Boxplot helfen.

Im Allgemeinen sollten aber Histogramme verwendet werden, wenn es eine ähnliche Stichprobengröße gibt und nur wenige verschiedene Vergleiche anzustellen sind. Andernfalls erscheint das Diagramm möglicherweise übermäßig voll und wird schwer zu lesen. Auf der anderen Seite kannst du mit einem Boxplot sehen, ob das Dataset symmetrisch oder verzerrt ist. Auch interessant!

Datenvergleiche

Vergleiche zeigen Unterschiede zwischen Werten an. Ob es sich um unterschiedliche Datenmerkmale oder Zeitpunkte handelt, entscheidet manchmal auch, welche Visualisierung gewählt werden kann.

Um mehrere Elemente zu vergleichen, kannst du die Daten mithilfe von Säulen- oder Balkendiagrammen darstellen. Auch Tabellen mit eingebetteten Charts können interessant sein, wenn die Daten dies zulassen. Du kannst auch einen Zeitverlauf abbilden. Hierfür eigenen sich besonders Linien- oder Säulendiagrammen, aber auch Radiardiagrammen, wenn die Daten sich zyklisch verhalten.

Beziehungen

Beziehungen beschreiben Datenverbindungen in verschiedenen Tabellen. Um Korrelationen zu visualisieren, verwendest du entweder ein Streudiagramm (auch Punktdiagramm genannt), ein Blasendiagramm oder eine Heatmap.

Beziehungen und besondere Verbindungen können auch mithilfe von Bogendiagrammen, Netzwerkdiagrammen und Baumdiagrammen demonstriert werden. Auch Heatmaps und Marimekko-Diagramme können verwendet werden.

Hier kommt es immer auf die Komplexität der Daten an. Um eine sinnvolle, verständliche Visualisierung zu wählen, sollte man sich langsam an die Daten annähern und ein bisschen ausprobieren. Nur Mut!

Kompositionen

Datenzusammensetzungen oder part-to-whole-Beziehungen können auf viele verschiedene Arten visualisiert werden.

Um die Auswahl einzugrenzen, solltest du zunächst ermitteln, ob die Daten dynamisch (über einen Zeitraum) oder statisch sind. Dynamische Daten können beispielsweise mithilfe von gestapelten Säulen oder Flächendiagrammen visualisiert werden. Statische Daten werden am besten mithilfe von Kreisdiagrammen, Wasserfallldiagrammen, Tree Maps oder auch gestapelten Balkendiagrammen organisiert.

Kartografien

Wenn du Standortdaten hast — ob Postleitzahlen, Bundesländer, Ländernamen oder deine eigene benutzerdefinierte Geokodierung— dann möchtest du deine Daten am liebsten auf einer Karten angezeigt bekommen. Genauso wie man sein Navi benutzt, wenn man sich in einer Stadt nicht auskennt. Man möchte eine informative Ansicht der Daten haben, um sich zurecht zu finden. Die Ortsdiagrammkarte kombiniert außerdem die Visualisierung einer Komposition im Kreisdiagramm mit der Lage auf der Geokarte. So hat man einen schnellen Überblick.

Wie du siehst, gibt es unzählige Arten von Visualisierungsmöglichkeiten. Dies sind nur einige Beispiele, die dir helfen sollen, das Richtige für deine Daten auszuwählen. Versuch es ruhig mit verschiedenen Visualisierungen. Mit der Zeit bekommst du ein Gespür dafür, wie du deine Daten auf die effektivste Weise präsentieren kannst.

Herausforderungen der Datenvisualisierung

Die Datenvisualisierung kann mit einem kleinen Datenset sehr einfach sein. Wenn nicht, kann es extrem kompliziert werden. Es hängt weitgehend davon ab, was man analysieren und kommunizieren möchte.

In diesem Sinne sollten wir einige häufige Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenvisualisierung untersuchen.

Steigende Komplexität

Geschäftsdaten werden mit jedem Jahr immer komplexer. Heutzutage ziehen Unternehmen Daten aus Quellen wie IoT-Geräten, Sensoren und Apps, von Webseiten und Data Warehouses —zwischen denen oft keine Verbindung besteht.

Aus diesem Grund müssen Unternehmen sehr vorsichtig sein, wie sie große und komplexe Datasets annähern. Es ist wichtig, ein gründliches Verständnis jeder einzelnen Datenstruktur zu haben, um die richtige Visualisierung zu wählen.

Übersimplifizierung

Ein Teil der Herausforderung, Big Data zu visualisieren, besteht darin, sie so weit zu vereinfachen, dass sie verarbeitbar und überzeugend ist — ohne es zu einfach zu machen. Wenn du beispielsweise mit Millionen von Datenpunkten arbeitest, ist es einfach, Schlussfolgerungen zu ziehen, während Feinheiten und Muster übersehen werden.

Mit neuer Software zur Datenverarbeitung auf dem Markt, steigt auch die Zahl der Mitarbeiter in Unternehmen, die sich mit der Analyse von Daten beschäftigen sollen. Oft fehlen hier aber auch fundierte technische Kenntnisse. Während dies mit den richtigen Instrumenten zwar erleichtert werden kann, ist trotzdem Vorsicht geboten. Ohne geeignete Instrumente sollten die Daten geschulten Experten überlassen werden, um falsche Schlüsse zu vermeiden.

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Sharing and Caring

Das Akzeptieren und Annehmen von Fehlern ist ein grundlegender Bestandteil des Datenanalyse- und Visualisierungsprozesses. Dies kann natürlich frustrierend sein — vor allem, wenn man Daten allein analysieren soll. Abgeschnitten von anderen Informationen des Unternehmens. Aus diesem Grund beginnen viele Firmen, Plattformen zu nutzen, die Unternehmensdaten aus mehreren Quellen abrufen. So wird eine einfache Zusammenarbeit und gemeinsame Nutzung im gesamten Unternehmen ermöglicht.

Abteilungen müssen also in Zukunft zusammenarbeiten, um einzigartige Trends zu entdecken. Indem sie bereits an den Datenquellen zusammenarbeiten und Wissen im gesamten Unternehmen vernetzen.

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