Was ist Datenvisualisierung

Definition der Datenvisualisierung

Unter Datenvisualisierung versteht man die Konvertierung von Rohdaten in grafische Darstellungen wie Diagramme, Diagramme, Karten und Dashboards.

Das Hauptziel ist die klare und effiziente Kommunikation von Informationen. Es geht dabei sowohl um eine Kunst als auch um eine Wissenschaft, die Designprinzipien mit statistischem Verständnis kombiniert, um Daten zugänglicher, verständlicher und umsetzbarer zu machen.

Im Wesentlichen geht es darum, eine Geschichte mit Daten zu erzählen, die es den Zuschauern ermöglicht, schwierige Konzepte zu erfassen oder neue Muster auf einen Blick zu erkennen.

Die Datenvisualisierung basiert in hohem Maße auf sauberen, gut strukturierten und relevanten Daten in einem Data Lake oder einem Data Warehouse, um aussagekräftig und genau zu sein. Hier kommt dem ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) eine entscheidende Bedeutung zu. ETL-Prozesse extrahieren Rohdaten aus verschiedenen Quellen, wandeln sie durch Bereinigung, Standardisierung und Umformung in ein nutzbares Format um.

Bedeutung der Datenvisualisierung

Die Welt wird durch Daten angetrieben und die schiere Menge an Informationen, die für die Datenanalyse zur Verfügung steht, kann überwältigend sein. Datenvisualisierung ist von entscheidender Bedeutung, da sie die Art und Weise, wie wir mit Daten interagieren und Wert aus ihnen ableiten, grundlegend verändert:

• Klarheit in der Komplexität: Visualisierungen zeichnen sich durch die Transformation umfangreicher und komplexer Datensätze in verdauliche, intuitive Formate aus. Diese Vereinfachung ermöglicht es dem menschlichen Gehirn, Informationen leichter zu verarbeiten und zugrunde liegende Strukturen und Beziehungen leichter zu erkennen, die in Zahlen oder Tabellen kaum zu erkennen wären. Dies führt zu einem klareren Verständnis für verschiedene Zielgruppen.
   
• Förderung einer intelligenten Entscheidungsfindung: Durch die klare Darstellung von Mustern, Trends, Korrelationen und Ausreißern ermöglicht die Datenvisualisierung es Einzelpersonen und Organisationen, fundiertere, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen. Sie geht über Bauchgefühle hinaus und bietet eine solide Grundlage für strategische Planung, operative Anpassungen und die schnellere und zuversichtlichere Identifizierung neuer Möglichkeiten.
   
• Förderung effektiver Kommunikation und Zusammenarbeit: Visuelle Datendarstellungen dienen als universelle Sprache und beseitigen Barrieren zwischen technischen und nichttechnischen Akteuren. Dieses gemeinsame Verständnis trägt dazu bei, produktivere Diskussionen zu fördern, die die Teams auf gemeinsame Ziele ausrichten - und sicherstellen, dass kritische Einblicke effektiv an diejenigen vermittelt werden, die sie zum Handeln benötigen.

Gut gemachte Visualisierungen können mehr als nur Informationen präsentieren. Sie können Neugier wecken und den Betrachter dazu ermutigen, Daten intensiver zu erforschen.

Visualisierungen machen Daten ansprechender und interaktiver und bieten Anwendern die Möglichkeit, neue Fragen zu stellen, Hypothesen zu testen und unerwartete Erkenntnisse zu entdecken, die unter der Oberfläche liegen. Dies fördert einen aktiveren und investigativeren Ansatz bei der Datenanalyse.

Vorteile der Datenvisualisierung

Das Bekenntnis zur Datenvisualisierung bietet viele greifbare Vorteile für Einzelpersonen und Unternehmen, die ihre Datenbestände effektiver nutzen möchten. Sie bietet mehr Einblicke und eine bessere Möglichkeit, datengestützte Entscheidungen zu treffen:

• Beschleunigtes Verständnis und Erkenntnisse: Das menschliche Gehirn ist darauf ausgelegt, visuelle Informationen viel schneller und effektiver zu verarbeiten als Text oder numerische Tabellen.
  
  Gut durchdachte Visualisierungen verkürzen den Zeitaufwand für das Verständnis komplexer Daten erheblich und ermöglichen so eine schnellere Identifizierung kritischer Erkenntnisse, neuer Trends und umsetzbarer Informationen, die einen Wettbewerbsvorteil schaffen können.
   
• Erweitertes Data Storytelling: Visualisierungen ermöglichen die Schaffung überzeugender Narrative rund um Daten, die trockene Statistiken in ansprechende Geschichten verwandeln, die bei einem Publikum ankommen.
  
  Dies macht es einfacher, die Bedeutung der Ergebnisse zu kommunizieren, Interessengruppen zu überzeugen und auf Grundlage der präsentierten Beweise auf denkwürdige und wirkungsvolle Weise zu Maßnahmen zu inspirieren.
   
• Verbesserte Betriebseffizienz: Durch klare visuelle Hinweise auf Performance, Engpässe oder potenzielle Bereiche hilft die Datenvisualisierung Unternehmen dabei, ihre Abläufe zu optimieren und intelligentere Entscheidungen über die Ressourcenbereitstellung zu treffen.
  
  So kann die Identifizierung von Produkten mit schlechter Performance oder ineffizienten Prozessen durch visuelle Analyse direkt zu gezielten Verbesserungen und einer besseren Gesamtrendite führen.

Visuelle Tools machen Daten auch für einen breiteren Nutzerkreis verständlicher und zugänglicher, unabhängig von deren statistischem Fachwissen.

Diese Demokratisierung befähigt mehr Menschen innerhalb eines Unternehmens, für ihre Rollen relevante Daten zu erforschen, und fördert so eine Kultur der Datenkompetenz und ermöglicht verteilte Entscheidungsfindung.

Die wichtigsten Fragen der Datenvisualisierung

Die Datenvisualisierung ist besonders effektiv bei der Beantwortung grundlegender Fragen zu Daten, wie z. B.:

• Wie sind die Trends im Laufe der Zeit? (z. B. Umsatzwachstum, Schwankungen des Website-Traffics)
• Wie sind die verschiedenen Werte verteilt? (z. B. Altersverteilung der Kunden, Einkommensgruppen)
• Welche Beziehungen bestehen zwischen Variablen? (Beispiel: Korrelieren die Marketingausgaben mit dem Umsatz? Wie beeinflusst die Temperatur den Energieverbrauch?)
• Wie verläuft der Leistungsvergleich zwischen verschiedenen Kategorien oder Gruppen? (z. B. Produktverkäufe nach Region, Leistung der Schüler nach Schule)
• Wo befinden sich Ereignisse oder Entitäten geografisch? (z. B. Krankheitsausbrüche, Lagerorte)
• Was sind die Bestandteile eines Ganzen? (z. B. Aufteilung der Marktanteile, Zuweisung der Haushaltsmittel)
• Gibt es signifikante Ausreißer oder Anomalien? (z. B. ungewöhnliche Spitzen bei der Netzwerkaktivität, außergewöhnlich leistungsstarke oder leistungsschwache Ressourcen)

Durch die effektive Visualisierung von Daten können wir vom einfachen Sammeln von Informationen zu echtem Verständnis und richtigem Handeln übergehen.

Typen von Datenvisualisierungen

Sobald Sie das „Warum“ hinter der Datenvisualisierung verstanden haben, ist es wichtig, das „Was“ zu untersuchen - die verschiedenen Formen, die diese Visualisierungen annehmen können. Verschiedene Datentypen und die Geschichten, die Sie erzählen möchten, erfordern verschiedene Visualisierungsansätze, von grundlegenden Diagrammen bis hin zu moderneren Techniken.

Gängige Visualisierungstools

Das Erstellen überzeugender Datenvisualisierungen wird häufig durch eine Reihe leistungsstarker Software- und Programmierbibliotheken erleichtert.

Tools wie Tableau und Microsoft Power BI bieten benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Schnittstellen, mit denen Benutzer schnell interaktive Dashboards erstellen können.

Programmiersprachen wie Python (mit Bibliotheken wie Matplotlib, Seaborn und Plolot) und R (mit gplot2) bieten umfangreiche Anpassungs- und Steuerungsmöglichkeiten. Webbasierte Visualisierungen nutzen häufig JavaScript-Bibliotheken wie D3.js für dynamische und interaktive Grafiken.

Balken-, Kreis- und Streudiagramme

Zu den grundlegendsten und am häufigsten verwendeten Visualisierungen gehören Balkendiagramme, Tortendiagramme und Streudiagramme. Balkendiagramme eignen sich hervorragend für den Vergleich von Größen über verschiedene Kategorien hinweg oder für das Nachverfolgen von Änderungen im Zeitverlauf mithilfe von rechteckigen Balken, deren Länge proportional zu den Werten ist, die sie darstellen.

Tortendiagramme werden häufig verwendet, um Proportionen oder Prozentsätze zu veranschaulichen, indem ein Kreis in Scheiben unterteilt wird, um Teile eines Ganzen anzuzeigen. Streudiagramme (oder Streudiagramme) zeigen Werte für zwei numerische Variablen als eine Sammlung von Punkten an, was sie ideal zum Identifizieren von Korrelationen und Mustern zwischen den Variablen macht.

Zuordnen von Daten mit Grafiken

Bei der Abbildung von Daten mit Grafiken, häufig auch als Geodaten-Visualisierung bezeichnet, werden Daten mit einer geografischen Komponente dargestellt. Dies kann von Choroplethen-Maps, bei denen Bereiche im Verhältnis zu einer statistischen Variablen schattiert oder gemustert werden, bis hin zu Punkt-Maps reichen, die den Standort bestimmter Ereignisse oder Entitäten zeigen.

Überlagerte Heatmaps in geografischen Gebieten können auch schnell Konzentrationen anzeigen. Diese Techniken sind von unschätzbarem Wert, um räumliche Verteilungen, regionale Trends und standortbasierte Erkenntnisse zu verstehen, von der Verfolgung von Krankheitsausbrüchen bis hin zur logistischen Planung.

Innovative Arten der Datenvisualisierung

Über die grundlegenden Diagramme hinaus ist eine wachsende Anzahl innovativer Visualisierungstypen unerlässlich, um komplexere Datensätze, komplexe Beziehungen und multidimensionale Geschichten zu analysieren und darzustellen. Diese erweiterten Formulare gehen über einfache Vergleiche hinaus und bieten nuancierte Möglichkeiten, Daten zu untersuchen und zu verstehen.

Netzdiagramme sind beispielsweise unerlässlich, um Verbindungen und Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten, wie sozialen Netzwerken, Organisationsstrukturen oder biologischen Wegen, zu veranschaulichen. Durch die Zuordnung von Knoten (Entitäten) und Kanten (Beziehungen) werden Einflussmuster, Cluster und kritische Punkte innerhalb komplexer Systeme aufgezeigt.

Sankey-Diagramme bieten eine klare und intuitive Möglichkeit, um Flüsse und ihre Mengen zwischen mehreren Stufen oder Kategorien zu visualisieren. Sie sind besonders geeignet, um Energieübertragungen, Materialflüsse in einem Prozess oder Customer Journey-Pfade anzuzeigen, wobei die Breite der Bänder die Größe des Flusses darstellt.

Die Grenzen werden weiter verschoben durch Typen wie Streamgraphen (oder ThemeRivers), die Änderungen der volumetrischen Daten über die Zeit in verschiedenen Kategorien darstellen, oft ähnlich einem fließenden Fluss, ideal, um sich entwickelnde Trends wie die Popularität von Themen zu visualisieren. Parallele Koordinatenplots helfen beim Vergleich mehrerer Variablen für mehrere Datenpunkte gleichzeitig, um Cluster und Korrelationen zu erkennen, die in anderen Diagrammtypen verborgen sein könnten.