Was ist Datenvisualisierung?
Datenvisualisierung ist die grafische Darstellung von Informationen und Daten, um komplexe Zusammenhänge, Muster und Trends verständlich und zugänglich zu machen und dadurch fundierte Entscheidungen zu unterstützen.
ermöglicht Unternehmen, große Datenmengen effizient zu analysieren und nutzbar zu machen
gute Visualisierungen sind intuitiv, attraktiv und zweckmäßig
moderne Tools können Daten in Echtzeit visualisieren und damit sofortige Einblicke ermöglichen
Datenvisualisierung Definition
Datenvisualisierung (engl. data visualization) bezeichnet die grafische Aufbereitung von Informationen und Daten mithilfe visueller Elemente wie Diagramme, Grafiken und Karten. Die Visualisierung von Daten dient dazu, komplexe und umfangreiche Datensätze in verständliche und leicht zugängliche Darstellungen zu überführen. Dadurch werden Muster, Trends, Anomalien und Zusammenhänge klar erkennbar, die in reinen Zahlenreihen oft verborgen bleiben. Diese Erkenntnisse sind durch angemessene Datenvisualisierung für ein breites Publikum leicht verständlich, auch unabhängig von deren Fachwissen.
Datenvisualisierung ist somit ein wesentliches Instrument in der Business Intelligence, da sie Unternehmen ermöglicht, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie aus den visualisierten Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Durch eine anschauliche Darstellung wird die Datenanalyse vereinfacht und die Bedeutung der Daten klarer hervorgehoben.
Warum ist Datenvisualisierung wichtig?
Datenvisualisierung ist von entscheidender Bedeutung, weil sie es ermöglicht, das enorme Potenzial von Big Data auszuschöpfen. Die Visualisierung von Daten wandelt somit komplexe Datenmengen in verständliche und leicht interpretierbare Grafiken um. Besonders in einer Zeit, in der Unternehmen riesige Mengen an Daten sammeln und analysieren, hilft die visuelle Darstellung von Daten, das Wesentliche herauszufiltern und die Komplexität zu reduzieren.
Durch die Umwandlung abstrakter Daten in leicht verständliche visuelle Formate können Muster, Trends, Ausreißer und Beziehungen schneller erkannt werden. Dies ist besonders wichtig, da das menschliche Gehirn visuelle Informationen wie Farben und Formen viel schneller verarbeitet als reine Zahlen. So können Entscheidungsträger in verschiedenen Branchen schneller fundierte Entscheidungen treffen und wichtige Erkenntnisse effektiv teilen. Moderne Datenvisualisierung kann außerdem in Echtzeit erfolgen, wodurch sofortige Einblicke und Entscheidungen auf Basis von aktuellen Daten ermöglicht werden.
Zudem ermöglicht Datenvisualisierung Tools, konkrete Handlungsempfehlungen im Zuge von Business Intelligence zu geben. Letztlich ist die Datenvisualisierung ein wichtiger Bestandteil des Data-Science-Prozesses, da sie dabei hilft, aus komplexen Daten wertvolle Einsichten zu gewinnen und diese klar und verständlich zu kommunizieren.
Was sind die Vorteile von Datenvisualisierung?
Schnelle Informationsverarbeitung: Das menschliche Gehirn ist darauf programmiert, visuelle Informationen wie Farben und Formen einfacher und schneller zu verarbeiten als reine Text oder Zahlen. Datenvisualisierung ermöglicht es, komplexe Datensätze in anschauliche Grafiken zu verwandeln, wodurch wichtige Informationen und Zusammenhänge sofort erkennbar werden.
Erkennung von Mustern und Trends: Durch die visuelle Darstellung großer Datenmengen können Zusammenhänge, Muster, Trends und Anomalien identifiziert werden, die in reinen Zahlenreihen leicht übersehen werden könnten. Dies unterstützt die Analyse und Interpretation von Daten und hilft, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Effiziente Entscheidungsfindung: Datenvisualisierung beschleunigt den Entscheidungsprozess, da Entscheidungsträger auf einen Blick alle relevanten Informationen erfassen und verstehen können. Dies ermöglicht schnellere Reaktionen auf Veränderungen und gibt Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil.
Verständlichkeit und Kommunikation: Visualisierte Daten lassen sich leichter kommunizieren und verstehen, insbesondere wenn sie in Präsentationen oder Berichten verwendet werden. Dadurch können komplexe Daten auch einem nicht-technischen Publikum zugänglich gemacht und besser vermittelt werden.
Entwicklung von Daten-Narrativen: Datenvisualisierung kann Rohdaten in eine visuelle Geschichte verwandeln. Diese Datenstorys machen die Informationen sowohl verständlicher als auch einprägsamer, was die Wirkung der Datenanalyse verstärkt.
Optimierung der Unternehmensstrategie: Durch die Nutzung der Erkenntnisse aus Datenvisualisierungen können Unternehmen ihre Strategien anpassen und effektiver gestalten. Die Fähigkeit, schnell auf Daten zuzugreifen und diese zu verstehen, trägt zur kontinuierlichen Verbesserung von Geschäftsprozessen und zu langfristigem Erfolg bei.
Förderung von Innovationen: Daten zu visualisieren hilft dabei, neue Hypothesen zu testen und innovative Lösungen zu entwickeln. Durch die schnelle Erkennung von Trends und Anomalien können Unternehmen proaktiv handeln und neue Marktchancen ergreifen.
Wie funktioniert Datenvisualisierung?
Um die diversen Vorteile der Datenvisualisierung im Unternehmen optimal nutzen zu können, stellt sich nun noch die Frage: Wie können Daten visualisiert werden?
Der Prozess der Datenvisualisierung beginnt mit der Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen. Diese Daten können aus internen Systemen eines Unternehmens stammen, wie beispielsweise aus Datenbanken oder ERP-Systemen, oder sie können externe Datenquellen umfassen, wie Marktanalysen oder Social-Media-Statistiken. In modernen Selfservice-Umgebungen werden diese verschiedenen Datenquellen in einer zentralen Datenplattform zusammengeführt und aufbereitet.
Sobald die Daten gesammelt und bereinigt wurden, nutzen Datenanalysten spezialisierte Datenvisualisierung Software wie DeltaMaster, um die Rohdaten in grafische Form zu bringen. Mithilfe einer Vielzahl von Tools und Vorlagen können Daten auf unterschiedliche Weise visualisiert werden. Die Wahl der passenden Methoden hängt dabei stark von den spezifischen Anforderungen ab.
Insgesamt funktioniert der Datenvisualisierungsprozess wie ein Kreislauf: Daten werden gesammelt, aufbereitet, visualisiert und analysiert, um schließlich in handlungsrelevante Erkenntnisse überführt zu werden. Die resultierenden datenbasierten Handlungen verursachen dann neue Datensätze, was den Prozess wieder von Neuem beginnen lässt.
Best Practice – Datenvisualisierungs-Beispiel in der Praxis
DeltaMaster befolgt, basierend auf neurobiologischer Forschung, bestimmte Kernprinzipien in der Datenvisualisierung. Diese sind darauf ausgelegt, Daten nicht nur visuell ansprechend, sondern auch auf den ersten Blick verständlich zu gestalten.
Die Beschränkung auf die zwei Farben Rot und Blau unterstützt die Klarheit und Verständlichkeit der Berichte durch eindeutige Farbsignale. Die Zwei-Farb-Logik gibt klare Handlungssignale und macht Kennzahlen intuitiv erfassbar. Außerdem wird dadurch Konsistenz geschaffen und somit potenzielle Verwirrung vermieden.
Durch typografisch skalierte Zahlen lenkt die Software das Auge automatisch auf die wichtigsten Werte, da größere Werte als dementsprechend größer dargestellt werden, während kleinere Werte in einer kleineren Schriftgröße zu sehen sind.
Grafische Tabellen sind eine besonders effektive Form der Datenvisualisierung von DeltaMaster, da sie Pivottabellen um typografisch skalierte Zahlen, Balken, Säulen, Kreise oder Sparklines ergänzen. Somit werden die Ordnung einer Tabelle mit der Attraktivität einer Grafik kombiniert.
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Die 12 häufigsten Fehler in der Datenvisualisierung
