Was ist Datenvisualisierung und warum ist sie wichtig?

Die Datenvisualisierung präsentiert Informationen klar und einfach durch die Verwendung von Diagrammen, Grafiken und Karten. Sie wandelt komplexe Daten in einfache visuelle Darstellungen um.

Bei der riesigen Menge an Daten in jeder Branche kann die Visualisierung helfen, Muster und Trends schnell zu identifizieren, was zu schnelleren und fundierteren Entscheidungen führt.

In der heutigen zunehmend datengetriebenen Welt ist es wichtiger denn je, einfache Möglichkeiten zur Untersuchung und zum Verständnis von Daten zu haben. Schließlich wächst die Nachfrage nach Datenkompetenz bei den Mitarbeitern Jahr für Jahr kontinuierlich. Mitarbeiter und Geschäftsinhaber auf allen Ebenen benötigen ein Verständnis für Daten und deren Auswirkungen.

Hier kommt die Datenvisualisierung ins Spiel. Mit dem Ziel, Daten zugänglicher und verständlicher zu machen, nutzen zahlreiche Unternehmen Datenvisualisierungen, um Daten zu analysieren und zu teilen. 

Online-Datenvisualisierungs-Tools

Bei so vielen verfügbaren Datenvisualisierungstools sollte es einfach sein, eines auszuwählen, das Ihren Anforderungen entspricht. Überlegen Sie sich vor der Entscheidung für ein Tool, ob Sie eine Open-Source-Website benötigen oder ob Sie einfach ein Diagramm in Excel oder Google Charts erstellen können. Die unten aufgeführten Standard-Datenvisualisierungstools könnten für Ihre Bedürfnisse geeignet sein. 

• Tableau

• Google Charts

• Dundas BI

• Power BI

• JupyteR

• Infogram

• ChartBlocks

• D3.js

• FusionCharts

• Grafana

Wesentliche Elemente der Datenvisualisierung

• Datenrepräsentation umfasst die Verwendung von Grafiken, Diagrammen und Infografiken zur Anzeige von Informationen. Interaktivität ermöglicht es den Benutzern, Daten zu erkunden und zu ändern, um tiefere Einblicke zu gewinnen.

• Echtzeit-Updates: Aktualisierung von Dashboards und visuellen Berichten mit den neuesten Daten

• Benutzerdefinierung umfasst die Anpassung von Bildern an unterschiedliche Zielgruppen und analytische Bedürfnisse.

• Eine Datenstory liefert Informationen in einem strukturierten, narrativ gesteuerten Stil.

Beste Praktiken für effektive Datenvisualisierung.

Um sicherzustellen, dass unsere Visualisierungen wirkungsvoll und leicht verständlich sind, verwenden wir die folgenden besten Praktiken:

• Publikumszentriertes Design: passen Sie Visualisierungen an das Wissen unseres Publikums an. Ein technisches Publikum könnte komplexe Grafiken wünschen, aber die breite Öffentlichkeit profitiert von vereinfachten Grafiken.

• Gestaltungsclarheit und Konsistenz: Wählen Sie das richtige Diagramm für unsere Daten aus und halten Sie das Design mit durchgängigen Farben, Schriftarten und Beschriftungen klar. Vermeiden Sie Unordnung, um Klarheit sicherzustellen.

• Kontext bieten: Stellen Sie immer Beschriftungen, Titel und Anerkennung der Datenquellen zur Verfügung. Dies hilft den Zuschauern, den Wert der Daten zu verstehen und Vertrauen in die Ergebnisse zu schaffen.

• Gestalten Sie Simulationen interaktiv mit Optionen wie Hinweisen und Filtern, während Sie sicherstellen, dass alle Benutzer unabhängig vom Gerät Zugang haben.

Arten der Datenvisualisierung

Daten zu visualisieren kann so einfach sein wie ein Balkendiagramm oder ein Streudiagramm, aber es wird sehr nützlich, wenn man das Medianalter der britischen Abgeordneten mit dem Medianalter der britischen Bevölkerung vergleicht. Die obige Liste gibt einige gängige Arten der Datenvisualisierungen an:

• Tabelle: Eine Tabelle ist eine Sammlung von Informationen, die als Spalten und Zeilen angezeigt werden und die leicht in Word oder Excel erstellt werden kann.

• Diagramm oder Grafik: Diese Art von Informationen wird in tabellarischer Form präsentiert, wobei die Daten entlang einer X- und Y-Achse dargestellt werden, typischerweise mit Balken, Punkten oder Linien, um Daten im Vergleich darzustellen.

• Gantt-Diagramm: Ein Gantt-Diagramm ist ein Balkendiagramm, das einen Fahrplan und Aufgaben für das Projektmanagement darstellt.

• Kreisdiagramm: Ein Kreisdiagramm unterteilt Daten in Prozentsätze, die durch "Stücke" eines Kreises dargestellt werden, die insgesamt 100 % ergeben.

• Geodatenvisualisierung: Diese Art der Visualisierung präsentiert Daten in Kartenform und verwendet Formen und Farben, um die Verbindung zwischen bestimmten Bereichen darzustellen, ähnlich einer Choroplethen- oder Wärmekarte.

• Dashboards: zeigen Daten und Visualisierungen aus geschäftlichen Gründen an und helfen Analysten, Daten zu verstehen und zu kommunizieren.

Die Bedeutung der Datenvisualisierung.

Datenvisualisierung ist entscheidend für das Verständnis und die effiziente Kommunikation von Informationen. Hier sind einige wichtige Gründe, warum sie wichtig ist:

Vereinfacht komplexe Daten: Sie reduziert komplexe Daten, indem sie sie in visuelle Formate wie Diagramme und Grafiken umwandelt, wodurch die Informationen leichter zu interpretieren sind.

Entdeckt Muster und Trends: Sie zeigt Muster und Trends, die in Rohdaten oder Tabellen schwer zu erkennen sind.

Spart Zeit: Visualisierungen ermöglichen eine schnellere Dateninterpretation, sodass Benutzer wichtige Informationen auf einen Blick identifizieren können, anstatt manuell durch Nummerierungen zu scannen.

Verbessert die Kommunikation: Sie verbessert die Kommunikation, indem sie es einfacher macht, Dateninsights anderen zu erklären, insbesondere denen, die mit den technischen Details nicht vertraut sind.

Erzählt eine klare Geschichte: Datenvisualisierungen führen das Publikum schrittweise durch die Fakten, was es einfach macht, Schlussfolgerungen zu ziehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Fazit

Datenvisualisierung ist eine effektive Technik zur Darstellung von Informationen und Daten in einer verständlichen Weise sowohl für sich selbst als auch für andere. Sie ermöglicht es Benutzern, Einblicke aus Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Es gibt so viele Visualisierungstools, die für Designer verfügbar sind, dass es schwierig sein kann, auszuwählen, welches man verwenden möchte. Die meisten Datenvisualisierungs-Tools bieten kostenlose Testversionen (wenn nicht das gesamte Tool), sodass es sich lohnt, einige auszuprobieren, bevor man sich für eines entscheidet.