Was ist Datenvisualisierung?

Datenvisualisierung ist der Prozess der Verwendung visueller Elemente wie Diagramme, Grafiken oder Karten zur Darstellung von Daten. Sie übersetzt komplexe, umfangreiche oder numerische Daten in eine visuelle Darstellung, die leichter zu verarbeiten ist. Datenvisualisierungs-Tools verbessern und automatisieren den visuellen Kommunikationsprozess für Detailgenauigkeit. Sie können die visuellen Darstellungen nutzen, um aus den Rohdaten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Warum ist Datenvisualisierung wichtig?

Moderne Unternehmen verarbeiten in der Regel große Datenmengen aus verschiedenen Datenquellen, wie z. B. den folgenden:

  • Internen und externen Webseiten
  • Intelligenten Geräten
  • Internen Datenerfassungs-Systemen
  • Sozialen Medien

Rohdaten können jedoch schwer zu verstehen und zu verwenden sein. Daher bereiten Datenwissenschaftler Daten im richtigen Kontext vor und präsentieren sie. Sie geben ihnen eine visuelle Form, damit Entscheidungsträger die Beziehungen zwischen Daten erkennen und verborgene Muster oder Trends erkennen können. Datenvisualisierung erzeugt Geschichten, die Business Intelligence fördern und datengestützte Entscheidungsfindung und strategische Planung unterstützen.

Welche Vorteile bietet die Datenvisualisierung?

Einige Vorteile der Datenvisualisierung sind wie folgt:

Strategische Entscheidungsfindung

Wichtige Stakeholder und das Top-Management nutzen die Datenvisualisierung, um Daten sinnvoll zu interpretieren. Sie sparen Zeit durch schnellere Datenanalyse und die Möglichkeit, das Gesamtbild zu visualisieren. Sie können beispielsweise Muster erkennen, Trends entdecken und Erkenntnisse gewinnen, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Erhöhtes Mitarbeiterengagement

Datenvisualisierungs-Techniken sind nützlich, um Datenanalyse-Ergebnisse einem großen Team mitzuteilen. Die gesamte Gruppe kann Daten gemeinsam visualisieren, um gemeinsame Ziele und Pläne zu entwickeln. Sie können visuelle Analysen verwenden, um Ziele und Fortschritte zu messen und die Teammotivation zu verbessern. Beispielsweise arbeitet ein Verkaufsteam zusammen, um die Höhe seines Verkaufs-Balkendiagramms in einem Quartal zu erhöhen.

Welche Komponenten umfasst die Datenvisualisierung?

Datenwissenschaftler kombinieren drei Hauptkomponenten zur Visualisierung von Daten:

Geschichte

Die Geschichte repräsentiert den Zweck hinter Datenvisualisierungen. Der Datenwissenschaftler kommuniziert mit mehreren Stakeholdern darüber, was sie durch die Analyse von Daten erreichen wollen. Beispielsweise möchten sie möglicherweise Leistungskennzahlen messen oder Verkaufsmengen vorhersagen. Datenwissenschaftler und Business-Nutzer arbeiten zusammen, um die Geschichte zu identifizieren, die ihnen die Daten erzählen sollen.

Daten

Datenanalysten identifizieren dann die geeigneten Datensätze, die ihnen helfen, die Datengeschichte zu erzählen. Sie modifizieren bestehende Datenformate, bereinigen die Daten, entfernen Ausreißer und führen weitere Analysen durch. Nach der Datenvorbereitung planen sie die verschiedenen Methoden der visuellen Exploration.

Visualisierungen

Datenwissenschaftler wählen dann die Visualisierungsmethoden aus, die am besten geeignet sind, um neue Erkenntnisse zu teilen. Sie erstellen Diagramme und Grafiken, die wichtige Datenpunkte hervorheben und komplexe Datensätze vereinfachen. Sie denken über effiziente Wege nach, um Daten für Business Intelligence systematisch darzustellen.

Was sind die verschiedenen Arten von Datenvisualisierungs-Techniken?

Während Diagramme und Grafiken am häufigsten verwendet werden, können Sie verschiedene Methoden zur Datenvisualisierung verwenden. Im Folgenden werden fünf Haupttypen von Datenvisualisierungs-Methoden bereitgestellt:

Zeitliche Datenvisualisierung

Zeitliche Datenvisualisierungen werden verwendet, um lineare eindimensionale Objekte wie ein Liniengrafik, ein Liniendiagramm oder eine Zeitachse darzustellen. Beispielsweise können Sie Liniendiagramme verwenden, um Änderungen anzuzeigen, die kontinuierlich über einen bestimmten Zeitraum auftreten. Mehrere Linien im Liniendiagramm zeigen Variationen verschiedener Faktoren im selben Zeitraum.

Hierarchische Datenvisualisierung

Die hierarchische Datenvisualisierung bezieht sich auf eine Gruppe oder einen Satz von Elementen, die gemeinsame Links zu einem übergeordneten Element haben. Sie können diese Datenbäume verwenden, um Cluster von Informationen anzuzeigen. Beispielsweise können Sie Inventardatenmengen als Baum mit einem übergeordneten Knoten (Kleidung) und untergeordneten Knoten (Hemden, Hosen und Socken) anzeigen.

Visualisierung von Netzwerkdaten

Die Visualisierung von Netzwerkdaten ist nützlich, um die komplexe Beziehung zwischen verschiedenen Arten von zusammenhängenden Daten darzustellen. Beispiel:

  •  Streudiagramme, die Daten als Punkte in einem Diagramm darstellen
  • Blasendiagramme, die dem Streudiagramm einen dritten Datenfaktor hinzufügen
  • Wortwolken, die die Worthäufigkeit darstellen, indem sie Wörter unterschiedlicher Größe verwenden

Mehrdimensionale Datenvisualisierung

Die mehrdimensionale Datenvisualisierung stellt zwei oder mehr Datenvariablen als ein einziges 2D- oder 3D-Bild dar. Balkendiagramme, Tortendiagramme und gestapelte Balkendiagramme sind beliebte Beispiele für diese Visualisierungen. Beispielsweise vergleicht ein Balkendiagramm zwei oder mehr Datenfaktoren und zeigt Änderungen einer Variablen über einen bestimmten Zeitraum. Tortendiagramme visualisieren Teile des Ganzen in jeder Kategorie. 

Geodatenvisualisierung

Geodatenvisualisierungen wie Heatmaps, Dichtekarten oder Kartogramme stellen Daten in Bezug auf reale Standorte dar. Beispielsweise zeigt eine Datenvisualisierung die Anzahl der Kunden, die verschiedene Einzelhandelsfilialen besuchen.

Interaktive Visualisierung

Die interaktive Visualisierung ermöglicht Benutzern die Interaktion mit Grafiken und Diagrammen. Betrachter können Variablen in Visualisierungs-Parametern ändern, um neue Erkenntnisse zu gewinnen oder auf detaillierte Informationen zuzugreifen. Datenvisualisierungs-Software enthält typischerweise ein Dashboard für die Benutzerinteraktion mit dem System.

Was sind bewährte Methoden für die Datenvisualisierung?

Bewährte Methoden für die Datenvisualisierung verleihen Ihren Datenberichten Klarheit, Vollständigkeit und Genauigkeit.

Designelemente

Die Verwendung kreativer Designelemente kann Ihre Datenvisualisierung ansprechender gestalten. Sie können Farben, Schattierungen und Formen verwenden, um dem Abbildung mehr Details hinzuzufügen. Beispielsweise können Sie Wassertropfen-Symbole verwenden, um Datenwerte in einem Wasser-Nutzungsbericht darzustellen.

Umfassende Nachweise

Die Verwendung einer großen Datenmenge in Ihrer Analyse kann die Genauigkeit der Datenvisualisierung verbessern. Mehr Nachweise erhöhen das Vertrauen und helfen auch Ausreißern, sich abzuheben. Sie können jederzeit einen Daten-Zusammenfassungs-Bericht oder eine konsolidierte Datendarstellung für einen Überblick über eine detailliertere Visualisierung hinzufügen.

Relevante Vergleiche

Vergleiche geben den Daten einen Kontext und untermauern die Aussage, die Sie machen. Sie machen die Daten auch umsetzbarer. Beispielsweise zeigt die Anzeige aktueller Daten nach der Erprobung einer neuen Idee zusammen mit relevanten Daten vor der Erprobung dem Leser, wie die Dinge waren und wie sie sein könnten.

Was sind die Herausforderungen bei der Datenvisualisierung?

Die Datenvisualisierung stellt einige Herausforderungen dar, die zu einer falschen Darstellung von Informationen oder einer Übertreibung bei bestimmten Fakten führen können.

Übermäßige Vereinfachung der Daten

Datenwissenschaftler müssen ein Gleichgewicht zwischen Datenverständnis und Kommunikation finden. Eine übermäßige Vereinfachung der Daten kann zum Verlust wichtiger Informationen führen. Betrachten Sie zum Beispiel einen wissenschaftlichen Datenbericht über schulische Leistungen. Der Bericht zeigt ein Balkendiagramm, das anzeigt, dass die schulischen Leistungen zurückgegangen sind, während die Nutzung von Videospielen durch Schüler in den letzten zehn Jahren zugenommen hat. Der Bericht kommt zu dem Schluss, dass die Nutzung von Videospielen das Lernen negativ beeinflusst hat. Die Datenvisualisierung ist jedoch zu stark vereinfacht – sie berücksichtigt die Demografie und mehrere andere Faktoren nicht, die sich ebenfalls auf die schulische Leistung auswirken.

Übertreibung

Sie können nicht-zusammenhängende Daten visualisieren, um nicht vorhandene Korrelationen zu erstellen. Böswillige Akteure könnten solche falschen Daten verwenden, um schädliches Verhalten oder schlechte Entscheidungen zu rechtfertigen. Beispielsweise gibt ein Team zu viel für Fertigungsanlagen aus, um einen Lieferanten mit familiären Beziehungen zu unterstützen. Anschließend rechtfertigt es den Kauf, indem es Datenvisualisierungs-Berichte verwendet, die hervorheben, wie sich die Arbeitssicherheit nach der Installation der neuen Ausrüstung verbessert hat. Allerdings trugen mehrere Faktoren zur Arbeitssicherheit bei, die nichts mit der neuen Ausrüstung zu tun hatten.

Menschliche Vorurteile

Menschliche Vorurteile wirken sich negativ auf die Datenvisualisierung aus. Das Team, das Datenberichte erstellt, kann die Ergebnisse verzerren, indem es Daten vorab auswählt, die seinen persönlichen Vorstellungen entsprechen. Während Datenvisualisierungs-Tools genauer sind, kann das Team, das sie bedient, durch voreingenommene Datenauswahl und -bereinigung unwissentlich zu Verzerrungen führen. Daher ist es wichtig, dass Sie verschiedene Teams und Meinungen in Ihre Bemühungen um die Datenvisualisierung einbeziehen.

Worauf sollten Sie bei der Auswahl von Datenvisualisierungs-Software achten?

Es gibt mehrere kostenlose und kostenpflichtige Datenvisualisierungs-Tools, und die Auswahl des besten hängt von Ihren Anforderungen ab.

Unterstützung der Infrastruktur

Ihre Datenvisualisierungs-Software sollte sich in Ihre vorhandene IT-Infrastruktur und Datenbanken integrieren lassen. Sie sollte auch mehrere Datenquellen von Drittanbietern unterstützen, sodass Sie externe Daten bei Bedarf direkt importieren können.

Interaktive Berichterstellung

Interaktive Berichte verbessern die Big-Data-Analytik und helfen nichttechnischen Benutzern bei der Mustererkennung. Sie können Datenvariablen in einem interaktiven Diagramm filtern, sortieren oder verschieben, während sie Datenwerte darstellen. Sie müssen sich nicht jedes Mal auf ein technisches Team verlassen, wenn Änderungen vorgeschlagen oder erforderlich sind.

Sicherheit

Tools zur Datenvisualisierung können zusätzliche Schwachstellen in Ihrem Business-Intelligence-System schaffen. Sie sollten über starke Sicherheitsfunktionen verfügen, die den Zugriff auf nicht autorisierte Benutzer und Rollen beschränken.

Skalierbarkeit

Wir empfehlen Big-Data-Visualisierungs-Tools, die mit großen Datensätzen problemlos umgehen können. Sie sollten auch über Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI) verfügen, um Datenvisualisierungs-Aufgaben nach Maß zu automatisieren.

Wie kann AWS bei der Datenvisualisierung helfen?

AWS verfügt über zwei Haupttools zur Datenvisualisierung, mit denen Sie detaillierte Berichte zu allen Arten von Daten erstellen können.

Amazon Managed Grafana

Amazon Managed Grafana ist ein vollständig verwalteter Service für Open-Source-Grafana, eine beliebte Open-Source-Analyseplattform zum Abfragen, Visualisieren und Verstehen Ihrer Metriken, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind. Amazon Managed Grafana lässt sich nativ in AWS-Datenquellen in Ihrem AWS-Konto integrieren. Sie können aus verschiedenen vorgefertigten Visualisierungen wählen, um schnell mit der Analyse von Metriken, Protokollen und Nachverfolgungen zu beginnen, ohne ein Dashboard von Grund auf neu erstellen zu müssen.

Amazon QuickSight

Amazon QuickSight ist ein cloudnativer, Serverless-Business-Intelligence-Service, der Datenvisualisierungen, interaktive Dashboards und Datenanalytik auf der Grundlage von ML bereitstellt. Sie können damit verborgene Erkenntnisse aus Ihren Daten entdecken, genaue Prognosen erstellen und neue Möglichkeiten zur Monetarisierung entdecken. QuickSight verwendet ML, um genaue Antworten auf Fragen in natürlicher Sprache zu Daten zu generieren.

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