Datenvisualisierung

Der klassische Alltag in Unternehmen ist oft von großen Mengen an Daten geprägt. Doch was, wenn sich diese durch eine derartige Komplexität auszeichnen, dass alles etwas undurchsichtig wirkt? Wenn es nicht möglich ist, auf Basis der Daten, die zur Verfügung stehen, Entscheidungen zu treffen? Genau an dieser Stelle kommen Datenvisualisierungen ins Spiel. Sie gelten mittlerweile in zahlreichen Unternehmen als Standard, wenn es darum geht, Erkenntnisse zu nutzen, um zum Beispiel ein Projekt weiter auszubauen oder die aktuelle Ist-Situation rund um die Entwicklung der eigenen Marke zu bewerten.

Vereinfacht ausgedrückt, dient Datenvisualisierung dazu, Daten mithilfe von Tools, zum Beispiel in einer Infografik oder in einem Diagramm, so darzustellen, dass keine Fragen mehr offenbleiben. Die entsprechenden Visualisierungen wirken dann lebendiger und anschaulich. Klassische Beispiele dafür, wie praktisch diese Form von Darstellung ist, sind Statistiken. Bei ihnen handelt es sich in gewisser Weise um die „Urform“ von Datenvisualisierungen. Sie fassen Fakten, die teilweise in langen Tabellen festgehalten wurden, zusammen und helfen somit dabei, Zeit bei der Analyse der entsprechenden Daten zu sparen. Wie praktisch Graphen, Dashboards und Visualisierungen dieser Art sind, zeigt sich unter anderem darin, dass die Verwendung von Diagrammen mittlerweile in so gut wie allen Branchen angekommen ist.

Welche Vorteile bieten Datenvisualisierungen genau?

Die Datenvisualisierung hat es geschafft, zu einem wichtigen Bestandteil in der Geschichte der Digitalisierung zu werden. Wer mit Informationen in Diagrammen und Dashboards arbeitet, anstatt lange Tabellen und Auflistungen zu lesen, profitiert von einer Liste an Vorteilen. Diese zeigen sich unter anderem wie folgt:

• Visualisierungen helfen Unternehmen dabei, bei der Analyse von Daten Zeit zu sparen. Auf diese Weise können auch Entscheidungsfindungen beschleunigt werden.
• Wichtige Informationen zu einem bestimmten Thema (oder zu mehreren Themen) werden anschaulich dargestellt.
• Datenvisualisierungen können in jeder Branche eingesetzt werden, um komplexe Strukturen und Muster vereinfacht aufzuzeigen.
• Auf Basis der Datenanalyse ist es möglich, den Unternehmenserfolg positiv zu beeinflussen.
• In Folge einer explorativen Datenanalysen durch Datenvisualisierung lassen sich neue Einblicke gewinnen.
• Die nötigen Verfahren lassen sich ganz leicht in den unternehmerischen Alltag integrieren.

Sicherlich ist es unter anderem der großen Nachfrage geschuldet, dass es mittlerweile immer mehr Fachkräfte gibt, die sich auf den Bereich der Datenvisualisierung fokussiert haben. Hier geht es nicht nur darum, Informationen in eine „Form“ zu bringen und diese in ihrer Komplexität vereinfacht darzustellen. Vielmehr wissen Analyst:innen genau, wie sie ihrer Zielgruppe unter anderem auch besonders umfassende Details einfach und unkompliziert näherbringen können.

Viele Anwendungen und Informationen: Worauf sollte man bei der Datenvisualisierung achten?

Auch, wenn Unternehmen in vielfacher Hinsicht von Tools rund um Datenvisualisierung profitieren können, gilt es, einige Details zu beachten.

Vor allem die enorm große Menge an Daten kann sich in diesem Zusammenhang zu einer echten Herausforderung entwickeln. Immerhin müssen alle Informationen korrekt eingeschätzt und aufbereitet werden. Oder anders: Nicht alle Daten, die vorhanden sind, müssen zwangsläufig auch in Graphen aufgezeigt werden. Dementsprechend braucht es eine Art „Vorauswahl“. Die Antwort auf die Frage „Welche Methode eignet sich am besten, um in meiner Infografik genau das darzustellen, was ich aufzeigen möchte?“ kann dabei helfen, den Überblick zu bewahren.

Wer zu viele Daten und Ressourcen nutzt, läuft Gefahr, die Aussagekraft seiner Visualisierungen negativ zu beeinflussen.

Ein weiteres Problem: So gut wie jeder, der in der Vergangenheit schon einmal mit Daten gearbeitet hat, weiß, dass diese mitunter – je nach Thema – sehr „trocken“ sein können. Um wichtige Erkenntnisse zu transportieren, kann es sich lohnen, mit den entsprechenden Darstellungen eine Geschichte zu erzählen. Dritte sollten die Möglichkeit haben, ein Verständnis für die aufgezeigten Informationen und Trends zu entwickeln. Je anschaulicher die Visualisierungen gestaltet sind, desto höher ist in der Regel die Wahrscheinlichkeit, dass das Ergebnis der Data Visualization lange in Erinnerung bleibt.

Anschaulich und vielseitig: Wie kann man seine Data Visualization optimieren?

Unternehmen, die die Vorteile von Datenvisualisierung optimal für sich nutzen möchten, sollten einige Details beachten. Damit die Data Visualization so effektiv wie möglich wird, braucht es die richtigen Tools und eine Darstellung, die zum jeweiligen Über-Thema passt.

Besonders wichtig ist es zum Beispiel, sich für den richtigen Diagramm-Typ zu entscheiden. Unter anderem können sich Unternehmen zwischen:

• Balkendiagrammen
• Streudiagrammen
• Liniendiagrammen

entscheiden. Jede Form der Darstellung bietet besondere Vorteile und erzählt eine individuelle Geschichte. Es gibt viele weitere Typen, aber der Vorteil bei diesen Diagramm-Typen ist die Einfachheit der Visualization. So eignen sich Balkendiagramme unter anderem hervorragend, um Visualisierungen zu erstellen, die auf das Verhältnis unterschiedlicher Größen zueinander eingehen. Wer eine bestimmte Entwicklung aufzeigen möchte, entscheidet sich für das Liniendiagramm. Umgekehrt kann die Wahl der falschen Darstellung zur Folge haben, dass nicht alle Informationen, die eigentlich aufgezeigt werden sollen, in den Fokus gerückt werden.

Diejenigen, die keine Lust oder Zeit haben, personelle Ressourcen für ihre Data Visualization zur Verfügung zu stellen, können diesen Bereich wahlweise an professionelle Analyst:innen auslagern.

Marketing und Data Visualization: Eine ganz besondere Verbindung

Unternehmen aus allen Branchen können von der Visualisierung von Daten profitieren. Gerade im Bereich „Marketing“ zeigt sich jedoch immer wieder, wie wichtig es ist, Daten aufzubereiten, um diese als Gegenstand weiterer Analysen nutzen zu können.

Ein typisches Beispiel: Wer sich vorgenommen hat, das Verhalten seiner Kunden besser zu verstehen, kann besonders umfangreich von Data Visualization profitieren. Mithilfe der einschlägigen Tools lassen sich oft schnell Muster in den Gewohnheiten der Verbraucher erkennen. Worauf legen diese Wert, bevor sie sich zum Kauf entscheiden? Was erwartet die eigene Zielgruppe von „perfekter Werbung“? und welche Maßnahmen eignen sich, um die Kundenbindung noch weiter zu optimieren?

Diese und viele weitere Details lassen sich in einer übersichtlichen Infografik darstellen, sollten jedoch in regelmäßigen Abständen überarbeitet werden. Denn: Gerade im Bereich der Werbung zeigt sich immer wieder, wie schnell sich der Markt, unter anderem im Zusammenhang mit Trends, verändern kann. Umso wichtiger ist es, am Ball zu bleiben und die großen Mengen an Daten, die hier relevant werden, mit Tools und Datenvisualisierung übersichtlich darzustellen.

Auf dem Weg zur Visualisierung: Welche Schritte werden wichtig?

Wer, basierend auf den entsprechenden Daten, eine Geschichte erzählen möchte, muss oft etwas mehr Zeit einplanen. Entgegen einiger Vorurteile geht es nicht darum, lediglich Details aus Tabellen in eine Infografik zu übertragen. Die folgende „Schritt-für-Schritt“-Anleitung hilft dabei, den Weg von Datenpunkten bis hin zu deren Visualisierung noch besser nachvollziehen zu können.

1. Zunächst ist es wichtig, alle relevanten Daten zu einem bestimmten Thema zu sammeln. Eine typische Quelle, auf die viele Unternehmen in diesem Zusammenhang zurückgreifen, sind Datenbanken. Die Details, die hier gespeichert sind, bilden die Basis für die jeweilige Visualisierung.
2. Wenn feststeht, welche Daten visualisiert werden sollen, ist es an der Zeit, diese aufzubereiten. Hierzu gehört es unter anderem, doppelte Informationen zu löschen und alles in ein einheitliches Format zu bringen.
3. Im Rahmen einer Datenanalyse lassen sich Muster und Trends, aber auch Ausreißer, aufzeigen, die für das Unternehmen relevant sein könnten.
4. Nachdem alles entsprechend vorbereitet wurde, ist es wichtig, sich mit der Frage „Wie möchte ich die entsprechenden Daten darstellen?“ auseinanderzusetzen. Im Idealfall passen die Aussage der Datenvisualisierung, die Erwartungen der Zielgruppe und die Art der Visualisierung zusammen. Achten Sie darauf, anderen das Lesen der Daten so anschaulich und leicht wie möglich zu machen. Niemand sollte sich beim Anschauen von Tabellen und Diagrammen unnötige Fragen stellen müssen. Die grundlegende Aussage muss im Fokus stehen. Sie bildet dann die Basis für weiterführende Entscheidungen.
5. Basierend auf den vorbereiteten Daten und der jeweils gewählten Darstellung nutzen Analyst:innen einschlägige Tools, um Diagramme und Co. zu realisieren.
6. Am Ende ist es an der Zeit, die Ergebnisse der Data Visualization zu präsentieren und die dazugehörigen Meetings mit Mitarbeiter:innen beziehungsweise Kund:innen mit Leben zu füllen. Damit genau das möglich ist, ist es wichtig, Tabellen und andere Darstellungen nicht per Definition nicht als Selbstläufer zu sehen, sondern diese stattdessen ebenfalls zu analysieren und sich zu überlegen, wie es möglich sein kann, die Ergebnisse anschaulich aufzuzeigen. Ob hierfür lediglich mündliche Erklärungen genutzt werden oder ob sich die Verantwortlichen dazu entschließen, das Ergebnis ihrer Data Visualization einfach in eine Präsentation mit Folien einzubetten, ist jedem selbst überlassen.

Ziel sollte es immer sein, für einen hohen optischen Anspruch und eine gute Nachvollziehbarkeit zu sorgen. Auf diese Weise bleibt sichergestellt, dass alle Beteiligten (inklusive das Unternehmen selbst) von den Vorteilen und dem gebotenen Mehrwert der Data Visualization profitieren können.

Wichtige Punkte und Beispiele: Was macht eine gute Datenvisualisierung aus?

Wer sich ein wenig genauer mit dem Thema „Datenvisualisierung“ auseinandersetzt, erkennt schnell, dass es viele verschiedene Möglichkeiten gibt, Daten anschaulich zu gestalten. Wie bereits weiter oben erwähnt, ist es wichtig, sich für die richtige Diagramm Art zu entscheiden. Es gibt jedoch noch weitere Aspekte, die im Rahmen einer modernen Datenvisualisierung beachtet werden sollten.

Eine klare Aussage

Die Informationen, die über die Data Visualization übermittelt werden sollen, sollten immer klar sein. Jeder Betrachter sollte sich die Frage „Was will mir diese Darstellung sagen?“ direkt beantworten können. Sollte sich im Rahmen des Entstehungsprozesses zeigen, dass die Menge an Daten, die verarbeitet und dargestellt werden soll, zu groß ist, kann es sinnvoll sein, noch eine zweite Visualisierung zu erstellen. Zudem helfen individuelle Beschriftungen dabei, die Aussagen, die von der jeweiligen Grafik ausgehen, noch weiter zu untermauern.

Farbige Elemente

Kontrastreiche Farben helfen dem Betrachter dabei, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren. Gleichzeitig gilt es, auch in optischer Hinsicht auf ein ansprechendes Design zu achten. Als „Grundegel“ gilt in den meisten Fällen: Bitte weder zu auffällig, noch zu schlicht. Oder man wählt von Beginn an einen Visualization-Standard, wie die International Business Communication Standards (IBCS).

Die Rücksichtnahme auf die jeweilige Zielgruppe

Damit sich diejenigen, die sich mit Ihrer Visualisierung beschäftigen, angesprochen fühlen, ist es wichtig, die Darstellung an die jeweilige Zielgruppe anzupassen. Es macht durchaus einen Unterschied, ob Sie Datenvisualisierung für Ihre Mitarbeiter:innen oder für Kund:innen betreiben – unter anderem deswegen, weil beide Personengruppen über jeweils unterschiedliches Hintergrundwissen verfügen dürften. Zu guter Letzt gilt es, sich die Frage „Welche Emotionen möchte ich mit der Datenvisualisierung hervorrufen?“ zu beantworten. Geht es darum, die positiven Entwicklungen eines Unternehmens aufzuzeigen? Oder möchten Sie den Fokus der Zuschauer:innen vielleicht auf besondere Herausforderungen lenken? Antworten hierauf helfen Ihnen dabei, Datenvisualisierung noch individueller zu nutzen und genau die Aussage in den Fokus zu rücken, die Sie thematisieren möchten.

Datenvisualisierung: Welche Tools stehen zur Verfügung?

Vorweg: Der Markt rund um Datenvisualisierung und die hiermit verbundenen Möglichkeiten verändert sich kontinuierlich. Daher ist die folgende Liste rund um Beispiele für Tools nicht vollständig. Sie zeigt jedoch auf, welche Lösungen in vielen Unternehmen im Einsatz sind und welche Technologien sich in der Vergangenheit oft bewährt haben. Ergänzend hierzu ist es immer sinnvoll, einen Blick über den Tellerrand zu werfen und auch anderen Anbietern eine Chance zu geben.

SAP Analytics Cloud

Die SAP Analytics Cloud verspricht nur einen einfachen Zugang zu SAP-Daten für die unterschiedlichen Auswertungen, sondern auch die Möglichkeit für Fachbereiche eine Planung durchzuführen, Predictive-Szenarien anzuwenden oder mobil auf die Visualisierungen zuzugreifen.

Microsoft Power BI

Mit Power BI ist es möglich, vergleichsweise schnell Daten in Statistiken umzuwandeln. Besonders praktisch: Dieses Tool lässt sich einfach in verschiedene Microsoft Lösungen integrieren. Und die Version für den Desktop kann man kostenfrei herunterladen und nutzen.

Google Looker

Diese Lösung zeigt ihre Vorteile vor allem insofern, als dass es möglich ist, alle wichtigen Daten in Echtzeit abzurufen. Ideal für alle, die hin und wieder schnell Entscheidungen treffen, die aktuelle Entwicklung Ihres Unternehmens jederzeit im Auge behalten und individuelle Einstellungen vornehmen möchten.

Salesforce Tableau

Bei diesem Tool haben Sie die Möglichkeit, vergleichsweise viele Datenquellen als Grundlage zum Export zu nutzen – von Excel bis SQL-Server ist hier so gut wie alles möglich.

Datawrapper

Mit diesem Tool können Sie Datentabellen, Diagramme und Berichte erstellen. Praktisch ist, dass es zur Verwendung dieser Lösung keine weiteren Design- oder Code-Kenntnisse braucht. Basierend auf einer entsprechenden Verbindung, werden die Visualisierungen bei Bedarf in Echtzeit aktualisiert.

Daten mobil überwachen? Geht das?

Wer sich mit dem Bereich der Datenvisualisierung auseinandersetzt, erkennt schnell, dass die Leistung, mit der zahlreiche Anbieter hier mittlerweile aufwarten, bei Weitem nicht mehr mit den Services zu vergleichen ist, die vor einigen Jahren zum Standard gehörten.

Dies zeigt sich unter anderem anhand der Tatsache, dass Insights in aktuelle Entwicklungen mittlerweile nicht nur vom Desktop PC, sondern auch von mobilen Endgeräten möglich sind. Gleichzeitig ist, zum Beispiel aufgrund der rasanten Entwicklung von KI, davon auszugehen, dass sich auch in Zukunft in diesem Bereich noch vieles verändern wird. Und nach wie vor werden Unternehmen, die sich vorgenommen haben, Datenvisualisierung genau so zu nutzen, wie es zu ihrem Anspruch passt, mit der Frage „Was erwarte ich von der perfekten Software?“ konfrontiert werden.