Im Kern der digitalen Transformation steht die Demokratisierung von Daten – also die Praxis, Daten in allen Abteilungen eines Unternehmens zugänglich zu machen und nicht nur der Führungsebene und dem IT-Team.
Datensätze wachsen rasant. Vergessen Sie Datenanalysen – Unternehmensleiter haben schon damit zu kämpfen, Daten überhaupt zu visualisieren und zu strukturieren. Datenvisualisierung schafft hier Abhilfe.
Siehe auch: Die besten Tools zur Datenvisualisierung
Was ist Datenvisualisierung?
Datenvisualisierung ist die grafische Darstellung von Datensätzen und Informationen. Datenvisualisierung ist ein Oberbegriff für die Visualisierung aller Arten von Daten mithilfe von Diagrammen, Grafiken und Karten.
Das übergeordnete Ziel besteht darin, Ihre Daten auf zugängliche und leicht verständliche Weise visuell darzustellen. Die Visualisierung von Daten ist ein grundlegender Schritt, um Trends zu verstehen, Muster aufzudecken und Ausreißer zu verfolgen.
Experten prognostizieren dass der Markt für Datenvisualisierung in den nächsten fünf Jahren stark wachsen wird – mit jährlichen Wachstumsraten von über 10 %, sodass bis 2027 ein Marktvolumen von 19,2 Milliarden US-Dollar erreicht wird. Die zunehmende Demokratisierung von Daten und die digitale Transformation sind zwar Ursachen für diesen Anstieg, doch ein großer Teil dieses Wachstums ist auf das zunehmende Interesse an Business Intelligence.
Welche Vorteile bietet Datenvisualisierung?
Datenvisualisierung bietet drei wesentliche Vorteile:
1. Big Data verdaulich machen
Es steht außer Frage, dass Datensätze um ein Vielfaches wachsen. Kombiniert man dies mit der zunehmenden Weiterentwicklung von IT-Systemen, die immer leistungsfähiger werden, ergibt sich für Unternehmen eine enorme Herausforderung.
Die Tatsache, dass Daten für Unternehmen zunehmend überwältigend werden, hat den Aufstieg von AIOps vorangetrieben. AIOps unterstützt Unternehmen bei verschiedenen Anwendungsfällen, etwa:
- Prädiktive Alarmierung
- Analyse der Grundursache
- Priorisierung von Ereignissen
- Prädiktive Ausfallerkennung
- Ticketverwaltung im Service Desk
Wie hängt das mit Datenvisualisierung zusammen? Tools zur Datenvisualisierung sind eine effektive Möglichkeit, Daten automatisiert zu strukturieren – und diese Automatisierung ist ein Kernbestandteil von AIOps. Dieser automatisierte Ansatz erleichtert die Erfassung großer Datensätze und anschließend auch deren Verarbeitung mithilfe von Datenvisualisierungstechniken.
2. Bessere Zugänglichkeit
Wir haben bereits erwähnt, dass große Datensätze inzwischen einer größeren Zahl von Nutzern zugänglich sind. Das zeigt, dass Datenvisualisierung ein entscheidender Faktor bei der Demokratisierung von Daten ist.
Tools zur Datenvisualisierung helfen dabei, komplexe und umfangreiche Datenpunkte zu vereinfachen und auf leicht verständliche Weise darzustellen. Diese zunehmende Zugänglichkeit kann dazu beitragen, die Kompetenzen von Mitarbeitern zu erweitern und Unternehmen effizienter zu machen.
3. Höhere Effizienz und besseres Verständnis
Das traditionelle Durchforsten von Daten war sorgfältig und zeitaufwendig. Datenvisualisierung hilft Unternehmen, Erkenntnisse deutlich schneller zu gewinnen als vor dem Aufkommen von Visualisierungstools.
Geschwindigkeit ist hier entscheidend. Diese zunehmende Skalierbarkeit bedeutet, dass Unternehmensleiter mehr Spielraum für detaillierte Analysen haben. Wenn Daten schneller strukturiert werden, haben IT-Teams und Datenwissenschaftler mehr Zeit, aus ihren gut organisierten Datenbanken komplexere Erkenntnisse abzuleiten.
Vor der Demokratisierung von Daten waren Kommunikationslücken in Unternehmen und Organisationen allgegenwärtig. Fortgeschrittene Erkenntnisse zusammenzufassen und zu erklären, kann ohne ein gemeinsames Verständnis der Bedeutung der Datensätze, auf denen diese Erkenntnisse beruhen, schwierig sein. Mit moderner Datenvisualisierungssoftware wie Tableau und Microsoft Power BI wird Datenanalyse praktisch auf jede Abteilung innerhalb Ihrer Organisation ausgeweitet.
Siehe auch: Die besten Business-Intelligence-Tools
Welche verschiedenen Arten der Datenvisualisierung gibt es?
Hier sind Beispiele für verschiedene Formen der Datenvisualisierung und ihre Anwendungsfälle:
Balkendiagramme: Diese Diagramme eignen sich am besten, um Aspekte verschiedener Gruppen zu vergleichen oder diese Aspekte im Zeitverlauf zu verfolgen. Balkendiagramme sollten verwendet werden, wenn die Veränderungen relativ groß sind.
Liniendiagramme: Eine der beliebtesten und grundlegendsten Formen der Datenvisualisierung sind Liniendiagramme. Sie werden verwendet, um Veränderungen über kurze und lange Zeiträume hinweg zu verfolgen. Liniendiagramme eignen sich besonders, um kleinere Veränderungen hervorzuheben.
Diagramme sind größtenteils sehr flexibel. Oben sehen Sie ein Beispiel für ein Liniendiagramm, das Absprungraten verfolgt; im Gegensatz dazu stellt ein Balkendiagramm die Ladezeiten von Seiten dar.
Kreisdiagramme: Kreisdiagramme sind eine weitere grundlegende Form der Datenvisualisierung und eignen sich gut, um Teile eines Ganzen zu vergleichen. Da sie nicht auf einem X-Y-Diagramm platziert werden, ist es mit einem Kreisdiagramm nicht möglich, Daten im Zeitverlauf zu verfolgen.
Diese Diagramme sind sehr grundlegende Beispiele für Datenvisualisierung. Viele moderne Tools wurden entwickelt, um komplexe Methoden für alltägliche Nutzer zugänglich zu machen. So hat beispielsweise ein Management-Trainee in der Finanzbranche Datenvisualisierungssoftware für die eigenen Anforderungen eingesetzt:
„Power BI ist in unserer Organisation eine weitverbreitete Software. Wir arbeiten mit einer riesigen Menge an Rohdaten und verarbeiten diese, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Damit können wir verstreute und ungefilterte Informationen effizient und leicht verständlich visualisieren … Insgesamt würde ich sagen, dass diese Software für jedes Unternehmen unverzichtbar ist, in dem große Datenmengen erfasst werden, um Strategien und Maßnahmen zu entwickeln“ – Management-Trainee in der Finanzbranche, Bewertung von Microsoft Power BI bei Gartner Peer Insights.
Punktdiagramme: Eine etwas fortgeschrittenere Methode der Datenvisualisierung ist die Erstellung von Punktdiagrammen. Punktdiagramme sind eine effektive Möglichkeit, die Beziehung zwischen zwei Variablen und mehreren Datensätzen zu untersuchen. Unten sehen Sie ein Beispiel für ein Punktdiagramm, das die Rentabilität in verschiedenen US-amerikanischen Städten abbildet. Beachten Sie, dass Städte mit höherer Rentabilität durch größere Kreise dargestellt werden.
Wie Sie oben sehen können, können Tools zur Datenvisualisierung verschiedene Diagramme auf derselben Seite abbilden, um ganzheitliche Erkenntnisse klarer zu vermitteln. Fortschrittliche Softwarelösungen ermöglichen es Nutzern, interaktive Diagramme zu erstellen, die Stakeholdern helfen, Erkenntnisse noch umfassender zu verstehen.
Siehe auch: Die besten Data-Mining-Techniken
Best Practices für Datenvisualisierung
Bedenken Sie, dass das Hauptziel der Datenvisualisierung darin besteht, Daten für unterschiedliche Zielgruppen interessanter, relevanter und zugänglicher darzustellen. Jede Best Practice ist letztlich speziell auf dieses Ergebnis ausgerichtet.
Zu den Best Practices gehören:
Das optimale Diagramm und die optimale Grafik auswählen: Berücksichtigen Sie Ihre Anforderungen, bevor Sie die geeignete Methode zur Visualisierung Ihrer Daten auswählen. Überlegen Sie, ob Sie Daten im Zeitverlauf verfolgen möchten oder wie viele Variablen Sie analysieren wollen. Diese Fragen können Ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen.
Vorlagen verwenden: Viele Tools zur Datenvisualisierung bieten Vorlagen, die Unternehmen direkt verwenden können. Ihre Daten sollen interessant sein, aber weichen Sie nicht zu stark von gängigen Darstellungsformen ab. Vorlagen sind eine effektive Möglichkeit, schnell zu gut präsentierten Daten und Informationen zu gelangen. Machen Sie es nicht unnötig kompliziert.
Farben gezielt einsetzen: Farbe ist eine subtile, aber äußerst effektive Möglichkeit, Daten abzubilden. Sie könnten beispielsweise einen ungewöhnlichen Punkt in Ihrem Datensatz rot einfärben, um ihn sofort von anderen Punkten zu unterscheiden. Wenn Sie Wetterdaten verfolgen, können Sie etwa Rot für Wärme und Blau für Kälte verwenden.
Daten nicht verfälschen: Wenn Nutzer es mit ihren Designs und Datenvisualisierungsdiagrammen übertreiben, können sie Erkenntnisse unbeabsichtigt verfälschen. Kreisdiagramme sollten beispielsweise immer zweidimensional sein. 3D-Kreisdiagramme sehen vielleicht interessanter aus und ziehen sogar mehr Aufmerksamkeit auf sich, aber dadurch wird es schwieriger, die einzelnen Anteile des Diagramms zu erkennen. Ein effektives Kreisdiagramm – oder jedes andere Diagramm – sollte kein Rätsel sein.
Siehe auch: Die besten Tools für Datenanalysen