In diesem Artikel lernen Sie die Vorteile der Datenvisualisierung, die besten Techniken sowie Beispiele aus der Praxis kennen, um die datengestützte Entscheidungsfindung und Kommunikation zu verbessern.
Datenvisualisierung wandelt komplexe Datasets in grafische oder bildliche Darstellungen um und erleichtert so das Verständnis und die Auswertung der Daten. In diesem Artikel befassen wir uns mit den wichtigsten Vorteilen der Datenvisualisierung sowie mit beliebten Datenvisualisierungstechniken zur Vermittlung von Erkenntnissen. Wir stellen Ihnen außerdem vier branchenspezifische Beispiele vor, die illustrieren, wie datengestütztes Storytelling die Entscheidungsfindung und Kommunikation innerhalb von Unternehmen verbessert.
Datenvisualisierung macht sich die Fähigkeit des menschlichen Gehirns zunutze, visuelle Informationen besser zu verstehen. Die Präsentation von Daten in einem visuellen Format hat für moderne Teams mehrere Vorteile:
Dank Datenvisualisierung können Stakeholder:innen effizient Schlüsse aus ihren Daten ziehen. Datenvisualisierungstools stellen komplexe Daten auf ansprechende Weise dar, die eine interaktive Untersuchung fördern. Nutzende können hierbei Informationen filtern, sortieren und analysieren, um wichtige geschäftliche Fragen zu beantworten.
Die Präsentation von Daten in einem visuellen Format macht es Nutzenden leicht, wichtige Trends und Muster in großen und komplexen Datasets zu erkennen, die ansonsten verborgen bleiben würden. Datenvisualisierungen wie Streu- und Vernetzungsdiagramme veranschaulichen Zusammenhänge zwischen Daten und helfen Entscheidungstragenden, Muster und Beziehungen innerhalb eines Datasets zu erkennen, die in ihrer Rohform nicht ohne weiteres erkennbar sind.
Datenvisualisierung demokratisiert Daten und stellt datengestützte Erkenntnisse denjenigen Personen zur Verfügung, die am besten in der Lage sind, ihren Wert zu nutzen. Dank der Darstellung von Daten in visuellen Formaten können auch Personen ohne Data-Science-Erfahrung das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen. Anwendungen für die Datenvisualisierung bieten ein Menü mit intuitiven Funktionen wie Filterung, Drilldown-Funktionen und interaktiver Untersuchung. Nutzende können schnell auf die relevantesten Daten zugreifen und diese analysieren. So können sie ihren Daten die richtigen Fragen stellen und erhalten Antworten, die ihren Bedürfnissen entsprechen.
Datenvisualisierung eröffnet neue Möglichkeiten für Zusammenarbeit und Wissenstransfers über Teams hinweg. Visuelle Daten überwinden Sprach- und Kulturbarrieren und versetzen globale Unternehmen in die Lage, Synergien zu nutzen, die entstehen, wenn Menschen mit unterschiedlichen Erfahrungen und Kenntnissen zusammenarbeiten, um schwierige Geschäftsprobleme zu lösen. Interaktive Dashboards zur Datenvisualisierung fördern zudem eine Kultur der datengestützten Entscheidungsfindung und erleichtern es Teams, Daten gemeinsam zu analysieren und auszuwerten.
Datenvisualisierung verkürzt die Time-to-Value, da wichtige Entscheidungstragende die bei Analysen aufgedeckten Muster, Trends und Beziehungen schnell verstehen und entsprechende Maßnahmen einleiten können. Interaktive Visualisierungen regen Nutzende dazu an, Fragen zu stellen, Hypothesen zu testen und besser zu verstehen, welche Informationen in den Daten stecken.
Es gibt eine Vielzahl von Techniken für die Datenvisualisierung, die Entscheidungstragende bei der besseren Nutzung komplexer Daten unterstützen. Die folgenden Optionen stehen Teams zur Datenvisualisierung zur Verfügung:
Heatmaps sehen ähnlich aus wie Wärmebilder. Anstatt jedoch hervorzuheben, wo sich die Hitze konzentriert, werden mit Heatmaps zur Datenvisualisierung hohe Konzentrationen von Verhaltensaktivitäten gekennzeichnet. Mit einem Farbschema von warm zu kalt können Heatmaps für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden, z. B. um das Verbraucherverhalten auf einer Website zu verstehen.
Streudiagramme zeigen Datenpunkte auf der X- und der Y-Achse. Mit ihnen lässt sich die Beziehung zwischen zwei numerischen Variablen visuell darstellen. Diese Methode der Datenvisualisierung kommt häufig zum Einsatz, um Korrelationen zu erkennen und so die Beziehungen zwischen zwei Variablen zu analysieren. Häufig werden Streudiagramme zur Visualisierung von Finanzdaten genutzt, z. B. zur Darstellung der Beziehung zwischen Anleihekursen und Zinssätzen.
Histogramme stellen die Häufigkeitsverteilung dar und illustrieren visuell, wie oft jeder Wert in einer Menge vorkommt. In Datenanalytik-Anwendungen sind sie hilfreich, um Muster und Merkmale in großen Datasets zu verstehen. Mit dieser Technik zur Datenvisualisierung können Supply-Chain-Manager:innen Schwankungen bei Lieferzeiten und Lagerbeständen verfolgen.
Tabellen bieten klassische Ansichten, bei denen die Daten mit Kopfzeilen, Zeilen und Spalten organisiert sind. Obwohl die Organisation von Daten in Tabellenform für einige Anwendungsfälle ideal ist, z. B. für die Illustration der monatlichen Verkaufszahlen, sind sie schwer zu skalieren und besitzen nicht das starke visuelle Element der anderen hier besprochenen Techniken.
Wie der Name andeutet, zeigen Kreisdiagramme Daten in einem kreisförmigen Diagramm an, wobei jedes Datensegment einen Prozentsatz des Ganzen darstellt. Mit Kreisdiagrammen können Sie die Beziehungen zwischen Teilen und dem Ganzen veranschaulichen. Sie kommen häufig zum Einsatz, um Tabellendaten zu visualisieren, z. B. um den prozentualen Anteil der Gesamteinnahmen für einzelne Produkte darzustellen.
Datenvisualisierungen werden in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt. Mit der zunehmenden Bedeutung der Big-Data-Analytics wächst auch die Notwendigkeit, die Muster, Trends und Erkenntnisse, die sich daraus ergeben, effektiv zu kommunizieren.
Business-Intelligence-Tools kombinieren die Funktionen der Data Analytics, des Data Minings und der Datenvisualisierung, um verwertbare Informationen zu liefern, die die Entscheidungsfindung verbessern. Dank der interaktiven Natur vieler Datenvisualisierungstools können Daten aus verschiedenen Quellen visualisiert werden. Hierbei können verschiedene Dashboards und Berichte erstellt werden, die weitere geschäftliche Kennzahlen wie Lagerbestände, Umsatzerlöse oder die Performance von Marketingkampagnen visuell darstellen.
Die Fertigung ist eine datenintensive Branche. Mithilfe der Datenvisualisierung können Sie die vielen Datenströme, die von Maschinensensoren, Produktionslinien und Lieferanten eingehen, sinnvoll nutzen. Datenvisualisierungstools zeigen diese Daten in übersichtlichen Dashboards und Diagrammen an und liefern so in Echtzeit die Erkenntnisse, die für die Optimierung der Produktion und das Management von Lieferanten erforderlich sind. Techniken zur Datenvisualisierung können eingesetzt werden, um schnell Engpässe zu identifizieren, die Ursache von Problemen bei der Qualitätskontrolle zu ermitteln und den Fortschritt bei der Erreichung der Produktionsziele zu verfolgen.
Die Datenvisualisierung spielt im Gesundheitswesen eine wichtige Rolle – sowohl auf Makroebene als auch auf Ebene individueller Patient:innen. Auf der Makroebene helfen Datenvisualisierungstechniken wie Diagramme sozialer Netzwerke Anbietern und Verantwortlichen im öffentlichen Gesundheitswesen dabei, besser zu verstehen, wie sich Krankheitsausbrüche in der Bevölkerung ausbreiten, wodurch es möglich wird, Trends und Muster zu erkennen, die andernfalls unentdeckt bleiben würden. Datenvisualisierung wird auch zur Überwachung der Vitalparameter von Patient:innen eingesetzt, wie z. B. Blutdruck, Puls und Herzfrequenz. Die Darstellung dieser Informationen in einem visuellen Format erleichtert es dem medizinischen Personal, zeitkritische Behandlungsentscheidungen zu treffen und deren Wirksamkeit zu bewerten.
Sportteams und Medienunternehmen verlassen sich in hohem Maße auf Datenvisualisierungen, um Interaktionen zu fördern, da sie so Fans besser ansprechen können, als es mit Statistiken im Tabellenformat möglich ist. Indem Sie Rohdaten in interaktive Infografiken und Animationen verwandeln, können Sie fesselnde Narrative schaffen, die die Errungenschaften und Herausforderungen einzelner Spieler:innen und Teams hervorheben.
