Datenvisualisierung: Voraussetzung für eine optimale Interpretation der Daten

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Mit den modernen Visual Analytics werden im Umfeld von Big Data Massendaten und die Ergebnisse der Datenanalysen in Form von Grafiken dargestellt.

Die Bandbreite der Darstellungsformen reicht von einfachen Balkendiagrammen bis zu interaktiven Grafiken, bei denen sogar Indikatoren integriert sind, die das Management benachrichtigen, wenn Datenbestände aktualisiert oder bestimmte vordefinierte Prämissen erreicht wurden. Auf diese Weise können Warnfunktionen bei der Über- und Unterschreitung von Datenwerten auf einen akuten Handlungsbedarf hinweisen.

Datenvisualisierung: Anschauliche Darstellung von Massendaten

Die Digitalisierung der Wirtschaft und der gesamten Gesellschaft schreitet unaufhaltsam voran. Die weltweite Datenmenge explodiert und wird mittlerweile in Zettabytes gemessen. Zum Vergleich: Mit Zettabyte-Dimensionen ist es möglich, alle existieren Elemente auf der Welt zu zählen. Nahezu jede analoge Information wird in die digitale 0-1-Form transformiert. Dabei ist noch lange kein Ende dieser Entwicklung erreicht. Letztlich wird der Mensch zunehmend in die digitale Welt integriert, die ihrerseits das Leben und Arbeiten der Menschen immer mehr beeinflusst. Das Internet of Things oder die Augmented Reality zeigen eindrucksvoll, wohin der Weg führen wird.

Überall auf der Welt produzieren Menschen und Maschinen täglich massenhaft Daten:

  • Jeder Mensch erzeugt täglich ungefähr 700 Megabyte an Daten (2020 werden es 1,5 Gigabyte sein).
  • Die täglich erzeugte Datenmenge beträgt weltweit 2,5 Trillionen Bytes an Daten.
  • Google erweitert seinen Speicherpool täglich um ein Petabyte.
  • Facebook verarbeitet täglich vier Petabyte.

Im Rahmen der digitalen Transformation generieren Unternehmen eine wahre Flut an Datensätzen aus strukturierten, unstrukturierten sowie polystrukturierten Quellen. Neben den Unternehmensdaten über die Produktion, die Mitarbeiter und die Kunden werden auch Informationen über die Konkurrenten und das gesamte gesellschaftliche Umfeld gesammelt. Maschinendaten, Sensordaten, Geodaten, Informationen aus den Social Media und dem Internet müssen zunächst strukturiert und harmonisiert werden, damit ein qualitativ hochwertiger Datenbestand erzeugt wird, der den Input für die Business Intelligence Tools im Kontext von Big Data bildet.

Video: Oracle Big Data: Datenvisualisierung – Einführung und Demo

Wie werden Massendaten zu Informationen?

Das alleinige Sammeln der Massendaten, die in naher Zukunft in Yottabyte-Dimensionen vorstoßen werden, erzeugt jedoch noch keinen Mehrwert für die Unternehmen. Diese verfolgen das Ziel, mit einer perfekten Datenaufbereitung und der anschließenden Datenanalyse die Muster und Zusammenhänge, die in den Datenfluten verborgen sind, zu identifizieren und daraus Prognosen für die künftige Entwicklung abzuleiten. Je besser die Realität digital abgebildet wird, umso vorausschaubarer wird die Zukunft. Für Unternehmen, die erfolgreich an der digitalen Transformation teilhaben, bedeutet das ein frühzeitiges Erkennen von Chancen und Risiken und eine Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit.

Dieses Ziel ist nur erreichbar, wenn aus den Datenbergen verwertbare Informationen werden, die vom Management und der Geschäftsführung als Entscheidungsgrundlagen herangezogen werden können. Zu diesem Zweck werden innovative Analytics Tools eingesetzt, mit denen die Datenbestände im Hinblick auf verborgene Zusammenhänge, Muster, Anomalien und Entwicklungen untersucht werden. Die Ergebnisse werden in Reports zusammengefasst. Neben turnusmäßigen Standardreports werden darüber hinaus anlass- oder themenbezogene Ad hoc Reports generiert. Auf diese Weise werden Trends und Eintrittswahrscheinlichkeiten von Szenarien ermittelt, Kennzahlen berechnet und Key Performance Indikatoren (KPI) für wichtige Ziele sowie Erfolgsfaktoren analysiert. Ergebnis ist eine datenbasierte Unternehmensführung, mit der eine erhöhte Entscheidungsqualität erreicht wird.

 

Die moderne Datenvisualisierung macht sich die Tatsache zunutze, dass Menschen 70 Prozent aller Informationen über die Augen aufnehmen. Mit Bildern und interessanten Grafiken werden ansonsten trockene Berichte aufgelockert. (#01)

Die moderne Datenvisualisierung macht sich die Tatsache zunutze, dass Menschen 70 Prozent aller Informationen über die Augen aufnehmen. Mit Bildern und interessanten Grafiken werden ansonsten trockene Berichte aufgelockert. (#01)

Anschauliche Darstellung von Informationen mit modernen Software Tools

Die moderne Datenvisualisierung macht sich die Tatsache zunutze, dass Menschen 70 Prozent aller Informationen über die Augen aufnehmen. Mit Bildern und interessanten Grafiken werden ansonsten trockene Berichte aufgelockert. Auch die Ansprüche an eine Präsentation der Ergebnisse einer Datenanalyse steigen. Es wird zunehmend erwartet, dass Informationen im Sinne eines „Storytelling“ aussagestark sind und darüber hinaus die Aufmerksamkeit des Adressaten fesseln sowie ein schnelles Verständnis ermöglichen.

Derartige Ansprüche kann die zunächst textbasierte Zusammenstellung der Ergebnisse nicht erfüllen. Eine grafische Datenvisualisierung ist wesentlich besser geeignet, um Trends, Korrelationen, Muster und Ausreißer auf einen Blick darzustellen. Mit den modernen Visual Analytics stehen den Unternehmen leistungsstarke Tools für die Datenvisualisierung zur Verfügung. Diese gehen in ihrer Darstellungsform weit über die Möglichkeiten von Excel-Tabellen und Standard-Diagrammen hinaus. Ein Beispiel sind Info-Grafiken, bei denen Symbole in Kombination mit prägnanten kurzen Textblöcken dafür sorgen, dass selbst scheinbar trockene Themen interessant und vor allem leicht verständlich dargestellt werden.

Innovative Visualisierungs-Tools sind benutzerfreundlich und auch von Mitarbeitern ohne Grafik- oder Programmierkenntnisse einsetzbar. Unternehmen können die Datenvisualisierung somit intern durchführen und ersparen sich teure Grafik-Profis oder eine große IT-Abteilung. Die meisten Tools sind für die Nutzung im Self-Service geeignet, sodass möglichst viele Mitarbeiter in die Lage versetzt werden, Datenanalyse, -visualisierung und -interpretation in ihren Berufsalltag zu integrieren. Ziel ist die möglichst umfassende Digitalisierung des Unternehmens über alle Fachbereiche und auf allen Ebenen. Mit den Software Anwendungen können problemlos interaktive Grafiken, Animationen und Echtzeit-Datenvisualisierungen erstellt werden. Open Source Tools sind günstige Möglichkeiten, die Datenvisualisierung im Unternehmen voranzutreiben. Im Folgenden werden neun Software-Anwendungen vorgestellt, mit denen eindrucksvolle Visualisierungen möglich sind.

Video: Infografik – Mit Musik Geld verdienen – SPIEGEL ONLINE

Piktochart

Es ist nur eine Anmeldung erforderlich, dann stellt der Präsentations-Webdienst Vorlagen für unterschiedliche Anwendungen bereit. Für den betriebswirtschaftlichen Bereich stehen insbesondere Vorlagen für die Erstellung von Agenden, Präsentationen, Reports und Statistiken zur Verfügung. Im Editor-Modus kann dann schrittweise die Datenvisualisierung durchgeführt werden, indem einfach die Inhalte der Blocks modifiziert oder überschrieben werden. Die Vorlagen sind im Hinblick auf die darzustellenden Inhalte flexibel, da die Icons ausgetauscht und an das spezielle Thema angepasst werden können. Es ist außerdem möglich, mit dieser Anwendung völlig eigenständige Grafiken zu erstellen. Die Ergebnisse werden als JEPG oder PDF direkt im Internet publiziert, als „Pictocard“ per E-Mail versendet und in den Social Media geteilt. Für eine Anwendung im Business ist die Einrichtung eines kostenpflichtigen Accounts mit höherem Funktionsumfang sinnvoll.

Google Charts

Der flexible Google Charts-Dienst bietet eine Fülle von Werkzeugen an, mit denen es gelingt, im Web dynamische Datenbestände in Echtzeit zu visualisieren. Ausgabeformate wie HTML5 und SVG sind mit allen Browsern kompatibel und erlauben die Darstellung auf mobilen Endgeräten mit den Betriebssystemen iOS und Android. Google Charts sind code-basiert, sodass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Die Möglichkeiten dieser komplett kostenlosen Software reichen bis zu Animationen und Interaktivität. Nicht-Entwickler geraten bei dieser Anwendung jedoch sehr schnell an ihre Grenzen.

Video: Google Charts | Diagramme zeichnen

iCharts

iCharts ist ein cloudbasiertes Datenvisualisierungs-Tool, mit dem es möglich wird, sowohl Excel-Tabellen wie auch manuelle Datensäte und Google Drive Documents gleichzeitig zu importieren und dann in einer Vielzahl von Diagramm-Typen zu visualisieren. Außerdem kann in wenigen Minuten ein kostenloser Trial-Account angelegt werden, um interaktive Darstellungen zu erstellen. Die Anwendung ist jedoch stark an Windows angelehnt, sodass die Ergebnisse der Datenvisualisierung eher altmodisch wirken. Bei der kostenlosen Version sind außerdem schnell Grenzen der Darstellung erreicht, denn ein Upload eigener Bilddateien ist nicht möglich.

Easel.ly

Ziel dieser themenbasierten Web-App ist es, dass auch Nutzer ohne Programmier- und Grafik-Kenntnisse die Datenvisualisierung durchführen. Ergebnis sind Info-Grafiken und Diagramme, die sich nicht von denen unterscheiden, die von Profis generiert wurden. Die Vorgehensweise ist denkbar einfach, denn es wird nur das entsprechende Thema auf die Zeichenfläche gezogen und danach werden die Texte überschrieben und die Darstellung mit Cliparts und Grafiken ergänzt. Die fertige Darstellung kann als PDF oder JPEG heruntergeladen werden. Um die Grafik zu teilen, wird ein Hyperlink oder Embed-Quellcode verwendet. Mit Easel.ly können anspruchsvolle Diagramme erstellt werden und auch der Upload von eigenen Diagrammen und Grafiken ist möglich.

Video: Kostenlose Visualisierungstools, Folge 1: Infogr.am

Infogr.am

Diese Software beeindruckt mit der benutzerfreundlichen Bedienoberfläche, wodurch die Orientierung erheblich vereinfacht wird. Dem User werden leicht verständliche, große Symbole gezeigt, mit denen er schnell Schritt für Schritt Infografiken und Charts erstellt. Nach der kostenlosen Anmeldung hat man die Wahl zwischen vielfältigsten Vorlagen. Die Anwender können aus Designs, Blindtexten und Charts die passenden Vorlagen wählen und dann einfach mit den eigenen Datensätzen anpassen. Es werden die Formate .xls, .xlsx sowie .csv akzeptiert und außerdem können mit einem Web-Tool Live-Daten integriert werden. Die Diagramme bauen sich durch Animationen auf und erlauben auf diese Weise ein schnelles Verständnis der Inhalte. Neben dem kostenlosen gibt es auch kostenpflichtige Accounts mit unterschiedlichen Funktionsumfängen.

Dipity

Dieser Ansatz der Datenvisualisierung ist speziell und integriert alle Daten in Zeitleisten, den sogenannten Timelines. Man kann mit derartigen Darstellungen zwar nicht alle betriebswirtschaftlichen Zusammenhänge visualisieren, die Anwendung ermöglicht trotzdem interessante Darstellungsformen, die sich dem Anwender mit zunehmender Nutzung eröffnen. Es lassen sich Entwicklungen aufzeigen, wie der Werdegang des Unternehmens oder der Fortschritt von Projekten. Anwender, die ebenfalls über einen Account verfügen, können den Darstellungen wie in einem Sozialen Netzwerk folgen und werden beispielsweise beim Erreichen bestimmter Ziele informiert. Es erfordert keine besonderen Kenntnisse, um eine Zeitleiste anzulegen. Zunächst werden Namen festgelegt und Fotos hochgeladen. Im Formular werden dann die Events ergänzt, die auf der Zeitleiste abgebildet werden sollen. Jede Zeitleiste kann in den Social Media präsentiert werden.

 

Diese Datenvisualisierungs-Tool wurde speziell für die Erstellung interaktiver Landkarten konzipiert. Man kann damit beispielsweise die globale Verbreitung von Technologien verfolgen oder Bevölkerungszahlen anschaulich darstellen. (#02)

Diese Datenvisualisierungs-Tool wurde speziell für die Erstellung interaktiver Landkarten konzipiert. Man kann damit beispielsweise die globale Verbreitung von Technologien verfolgen oder Bevölkerungszahlen anschaulich darstellen. (#02)

 

ChartsBin

Diese Datenvisualisierungs-Tool wurde speziell für die Erstellung interaktiver Landkarten konzipiert. Man kann damit beispielsweise die globale Verbreitung von Technologien verfolgen oder Bevölkerungszahlen anschaulich darstellen. Mit einer E-Mail-Adresse wird die Anmeldung vorgenommen, nach der man umgehend ins Dashboard gelangt. Dort können sofort Statistik-Datensätze hochgeladen werden. Diese werden formatiert und anschließend um Metadaten ergänzt. Jetzt wird eine Datentabelle generiert, die schließlich in eine Landkarte umgewandelt wird. Je nach Erkenntnisziel kann die Weltkarte aber auch eine Länder- oder Regionskarte ausgewählt werden. Die erstellten Landkarten können bei ChartsBin publiziert und auch geteilt werden. Weil auf dieser Website bereits zahlreiche interaktive Landkarten mit wirtschaftlichem Kontext vorhanden sind, kann man dort auch interessante Informationen recherchieren.

Venngage

Dieses Visualisierungs-Tool ermöglicht zum einen die einfache Transformation von Datensätzen in eine grafische Darstellungsform und zum anderen die problemlose Veröffentlichung der Ergebnisse in den Sozialen Netzwerken, auf Blogs oder Websites. Darüber hinaus findet man hier eine sehr große Zahl an hervorragenden Vorlagen für geschäftliche Themen beispielsweise für Reportings. Für die Bearbeitung steht ein übersichtlicher Editor zur Verfügung. Der Anwender kann zwischen den vielfältigsten Diagrammtypen wählen und auf diese Weise ganz einfach professionelle Datenvisualisierungen erstellen.

Video: Visualisieren mit Tableau (Teil 1)

Tableau

Tableau Software ist ein Unternehmen, dass es sich zum Ziel gesetzt hat, Ordnung in das Datenchaos vieler Unternehmen zu bringen. Tableau verfügt über Schnittstellen zu knapp 40 Datenbanksystemen und ist somit tatsächlich für alle Anwender nutzbar. Die Anwendung ist mehr als eine Technologie zur Datenvisualisierung, sondern beinhaltet auch Elemente der Data Analytics und fungiert darüber hinaus als Datenbank-Self-Service. Oberstes Ziel ist dabei, Datenbestände für die Anwender leicht zugänglich zu machen und Auswertungen im Hinblick auf alle relevanten Fragestellungen zu ermöglichen.

Die Software nutzt lokale Datenquellen wie einfache Text-Dateien, Excel-Tabellen und Access-Datenbanken. Über eine Login-Maske wird eine Verbindung mit den Datensätzen erreicht. Bei der Kartendarstellung werden die Datenbestände von OpenStreetMap genutzt und um eigene Datensätze angereichert. Der Datenexport kann statisch als PDF-Dokument, Powerpoint- oder Bilddatei erfolgen. Darüber hinaus sind interaktive Darstellungsformen für die Publikation im Internet möglich. Die Aufbereitung der Datenbestände erfordert keinerlei Programmierkenntnisse. Neben einer kostenfreien sind auch kostenpflichtige Versionen verfügbar.

Video: Webinar „Datenvisualisierung“ Online-Camp Stifter-helfen.de

Visual Analytics: Gewinnung von Erkenntnissen aus großen Datenbeständen

Um den Mehrwert der Massendaten zu generieren, ist es nötig, die Erkenntnisse, die sich in den Datenbeständen verbergen, im Rahmen der Data Analytics zu extrahieren. Mit einer geeigneten Form der Datenvisualisierung wird sichergestellt, dass die Ergebnisse der Datenanalyse verständlich sind und möglichst umgehend im betriebswirtschaftlichen Kontext genutzt werden können. Interaktionsmechanismen werden verwendet, damit Muster und Trends schnell visuell erfasst werden und der Analyseprozess von den Anwendern gezielt gelenkt werden kann. Es werden also nicht nur die Ergebnisse der Datenanalyse präsentiert, sondern es wird darüber hinaus die Möglichkeit eröffnet, die Analyse selbst zu beeinflussen und gemäß steigender Erkenntnisfortschritte anzupassen. Damit entstehen neue Potentiale, die riesigen Datenmengen zu beherrschen und die positiven Effekte der Digitalisierung zu erreichen.


Bildnachweis:©Shutterstock-Titelbild: chombosan -#02: chombosan -#03: ra2studio _

Über 

Marius Beilhammer, Jahrgang 1969, studierte Journalismus in Bamberg. Er schreibt bereits viele Jahre für technische Fachmagazine, außerdem als freier Autor zu verschiedensten Markt- und Businessthemen. Als fränkische Frohnatur findet er bei seiner Arbeit stets die Balance zwischen Leichtigkeit und umfassendem Know-how durch seine ausgeprägte Affinität zur Technik.

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