Definition

Was ist Datenvisualisierung?

| Autor / Redakteur: Tutanch / Nico Litzel

(Bild: © aga7ta - stock.adobe.com)

Die Datenvisualisierung versucht mithilfe grafischer Darstellungen Muster, Trends, Abhängigkeiten und Bedeutungen von Daten zu veranschaulichen. Dank der bildlichen Darstellung wird die Analyse der Daten vereinfacht. Diagramme sind beispielsweise ein Hilfsmittel der Datenvisualisierung.

Die Datenvisualisierung nutzt computerunterstützte Methoden zur Darstellung von Daten. Dank der grafischen Abbildungen lassen sich Daten analysieren und neue Erkenntnisse gewinnen. Auch Trends, Muster oder Zusammenhänge werden durch die bildliche Darstellung einfacher sichtbar.

Bei der Datenvisualisierung handelt es sich um ein interdisziplinäres Gebiet, das Methoden, Algorithmen und Ergebnisse der Statistik, Informatik, des Data Mining und kognitiver Wissenschaften nutzt. Betrachter der grafischen Darstellung erhalten einen schnellen Einblick der in den Daten enthaltenen Informationen. Grundsätzlich lässt sich bei der Visualisierung unterscheiden, ob sie für die Gewinnung neuer Erkenntnisse oder für die Präsentation von Informationen genutzt werden soll. Durch den geschickten Einsatz grafischer und optischer Effekte lässt sich die Wahrnehmung des Betrachters in bestimmte Richtungen lenken oder sogar manipulieren. Im Business-Intelligence-Umfeld sind Werkzeuge zur Datenvisualisierung wichtiger Bestandteil der Lösungen. Auch Big-Data-Anwendungen nutzen Techniken und Tools der Datenvisualisierung.

Die Vorteile der Datenvisualisierung

Die Datenvisualisierung ermöglicht es, sich bei der Auswertung und Präsentation von Daten auf das Wesentliche zu konzentrieren. Die Entscheidungsfindung lässt sich dadurch erleichtern. Während die Auswertung von Daten, die in reiner Tabellenform vorliegen, aufwendig und zeitraubend ist, sind mit der Datenvisualisierung enorme Zeiteinsparungen realisierbar. Oft ist auf den ersten Blick erkennbar, welche Informationen und Zusammenhänge die Daten bereithalten.

Sind die Daten in verschiedenen Datenbanken und Unternehmensbereichen verteilt, ist eine rein textbasierte Auswertung noch aufwendiger. Grafiken gestatten eine schnelle Zusammenfassung der verschiedenen Daten und deren direkte aussagekräftige Darstellung. Gerade wenn es darum geht, Trends aus den vorliegenden Daten zu erkennen und abzuleiten, bieten bildliche Darstellungen wesentlich mehr Möglichkeiten. Ein weiterer Vorteil der Datenvisualisierung ist, dass Mitarbeiter mithilfe der Visualisierungstools selbst Auswertungen erstellen können, ohne über spezielle technische Kenntnisse verfügen zu müssen. Im Unternehmen entsteht eine bessere Datentransparenz und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen wird verbessert.

Sind die erstellten Grafiken optisch ansprechend und leicht zu verstehen, fällt es selbst themenfremden Personen leichter, die Daten zu interpretieren. Zusammenhänge lassen sich so darstellen, dass die verschiedenen Zielgruppen sie schnell verstehen. Interaktive Grafiken bieten viele weitere Darstellungs- und Anpassungsmöglichkeiten. Selbst komplexeste Zusammenhänge können verständlich präsentiert werden.

Die verschiedenen Möglichkeiten der Datenvisualisierung

Moderne Tools der Datenvisualisierung, wie sie heute im Unternehmen zum Einsatz kommen, bieten vielfältige Visualisierungsmöglichkeiten. Diese reichen von einfachen Standarddiagrammen, über Infografiken, geografische Karten, Heatmaps, Fiebergrafiken bis hin zu interaktiven Grafiken. Interaktive Funktionen erlauben es dem Anwender, die Darstellung den spezifischen Vorgaben anzupassen. Selbst Animationen oder Videos können für die Präsentation von Daten und ihren Zusammenhängen eingesetzt werden.

Diagramme als einfache Form der Datenvisualisierung

Eine sehr beliebte und einfache Form der Datenvisualisierung stellen Diagramme dar. Sie besitzen unter den Anwendern eine hohe Akzeptanz und lassen ein schnelles Erkennen von Sachverhalten zu. Im Vergleich zu rein tabellarischen Darstellungen bieten sie viele Vorteile. Dazu zählen die Möglichkeiten farblicher Hervorhebung von Informationen, grafischer Darstellung von Zeitverläufen und schnellerem Erkennen von komplexen Zusammenhängen.

Als Nachteile gegenüber der tabellarischen Darstellung lässt sich aufführen, dass die grafischen Daten nicht exakt ablesbar sind und die Gefahr der optischen Manipulation besteht. Abhängig von den vorliegenden Daten und der gewünschten Präsentation der Informationen ist ein geeigneter Diagrammtyp zu wählen. Mögliche Diagrammtypen sind beispielsweise:

  • Das Säulendiagramm,
  • das Balkendiagramm,
  • das Liniendiagramm,
  • das Kurvendiagramm,
  • das Punktediagramm oder
  • das Tortendiagramm.

Jeder Diagrammtyp von hat bestimmte Besonderheiten, die ihn für die Darstellung von Informationen und Aussagen besser oder schlechter geeignet machen. Durch Transformation lassen sich die Daten in verschiedene Diagrammtypen überführen und auf unterschiedliche Weise präsentieren. Wichtige Bestandteile für ein einfaches Verstehen und Interpretieren der Daten jedes Diagramms sind die Achsenbeschriftungen, Achseneinteilungen, Diagrammtitel, Titel der einzelnen Datenreihen und Legenden.

Probleme der Datenvisualisierung im Big-Data-Umfeld

Besondere Herausforderungen für die Datenvisualisierung bestehen im Big-Data-Umfeld. Durch die riesigen vorliegenden Datenmengen entsteht eine besondere Notwendigkeit für einen Überblick über die Daten und ihre Informationen. Sollen viele Daten visualisiert werden, kann sich das als sehr schwierig erweisen. Ursache hierfür ist, dass aufgrund der vielen unterschiedlichen Daten die Erkennbarkeit von Zusammenhängen, Trends und Strukturen leidet. Zudem steigt mit der Anzahl von Daten die Schwierigkeit der Navigation. Es müssen Funktionen bereitgestellt werden, mit denen das Hineinzoomen in Datenbereiche ermöglicht wird, um an Detailinformationen zu gelangen. Schnell kann dadurch aber die Orientierung der Anwender und der Blick auf das große Ganze verlorengehen.

Kommentare werden geladen....

Kommentar zu diesem Artikel abgeben

Anonym mitdiskutieren oder einloggen Anmelden

Avatar
Zur Wahrung unserer Interessen speichern wir zusätzlich zu den o.g. Informationen die IP-Adresse. Dies dient ausschließlich dem Zweck, dass Sie als Urheber des Kommentars identifiziert werden können. Rechtliche Grundlage ist die Wahrung berechtigter Interessen gem. Art 6 Abs 1 lit. f) DSGVO.
  1. Avatar
    Avatar
    Bearbeitet von am
    Bearbeitet von am
    1. Avatar
      Avatar
      Bearbeitet von am
      Bearbeitet von am

Kommentare werden geladen....

Kommentar melden

Melden Sie diesen Kommentar, wenn dieser nicht den Richtlinien entspricht.

Kommentar Freigeben

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Freigabe entfernen

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Aktuelle Beiträge zu diesem Thema

Tibco aktualisiert BI-Flaggschiff Spotfire

Nachbericht Tibco Now 2018

Tibco aktualisiert BI-Flaggschiff Spotfire

Tibco Software, ein Spezialist für Daten- und Prozessintegration sowie von Big Data Analytics, hat auf seiner internationalen Anwenderkonferenz Tibco Now in Las Vegas zahlreiche Neuheiten für seine Flaggschiffprodukte präsentiert. Zudem vertieft der Pionier des Informationsbusses seine Kooperation mit Partnern wie AWS und treibt seine IoT-Angebote voran. lesen

TIBCO erweitert Connected Intelligence Cloud

Blockchain, Smart Contracts und exklusives Debüt auf AWS

TIBCO erweitert Connected Intelligence Cloud

TIBCO Software (TIBCO) ergänzt die Connected Intelligence Cloud um Funktionen für Business Event Processing (BEP), API-Lifecycle-Management und Visual Analytics. Zudem erweitert der Anbieter seine Partnerschaft mit AWS und bietet per TIBCO LABS Einblick in aktuelle Entwicklungen. lesen

Die Wahl der richtigen IoT-Plattform ist geschäftskritisch

Kommentar von Jan Rodig, Tresmo

Die Wahl der richtigen IoT-Plattform ist geschäftskritisch

Das Internet der Dinge (IoT) nimmt Fahrt auf. Inzwischen werden immer mehr Anwendungsszenarien entwickelt, die echten Nutzen bringen – von der effektiveren Steuerung großer Industrieanlagen bis hin zu datengetriebener vorausschauender Wartung. Doch die Umsetzung von IoT-Projekten erfordert umfangreiche und sorgfältige Vorüberlegungen, denn die Wahl der IoT-Plattform hat weitreichende Konsequenzen. lesen

Digitaler Zwilling – schneller Zugang ins IIoT

Kommentar von Benjamin Ullrich, Elunic

Digitaler Zwilling – schneller Zugang ins IIoT

Die virtuelle und die reale Welt wachsen immer weiter zusammen – so auch im Industrial Internet of Things (IIoT). Damit Unternehmen aus dem produzierenden Gewerbe den Anschluss an den Fortschritt ihrer Branche nicht verpassen oder womöglich noch von der Konkurrenz überholt werden, ist der Einsatz eines digitalen Zwillings, also eines virtuellen Abbilds einer Maschine oder Anlage, empfehlenswert. lesen

Vorteile moderner BI-Lösungen im Enterprise Product Costing

Kommentar von Alexander M. Swoboda, Facton

Vorteile moderner BI-Lösungen im Enterprise Product Costing

Komplexe Prozesse und unzureichende Datenqualität sind die größten Hürden bei der Analyse und Bewertung von Produktkosten. Business Intelligence (BI) überwindet diese Barrieren spielend. Aus riesigen Datenmengen filtern moderne BI-Lösungen intuitiv die wichtigsten Erkenntnisse. Unternehmen stehen aktuelle, detaillierte und entscheidungsrelevante Informationen zur Verfügung. lesen

Business Intelligence Tools

E-Book von BigData-Insider

Business Intelligence Tools

Ab sofort steht das E-Book „Business Intelligence Tools“ von BigData-Insider für registrierte Leser kostenlos zum Download bereit. lesen

Software für den Kampf gegen Antipersonenminen

Kommentar von Elisabeth Vinek, GICHD

Software für den Kampf gegen Antipersonenminen

Das Genfer Internationale Zentrum für Humanitäre Minenräumung (GICHD) arbeitet eng mit Minenräumorganisationen und weiteren Akteuren zusammen, um die Auswirkungen von Minen, Streumunition und sonstigen explosiven Kriegsmunitionsrückständen zu reduzieren. Die Datenanalyse mithilfe des neuen Mine Action Intelligence Tool (MINT) ist eine zentrale Voraussetzung dafür, dass diese Aufgabe effektiv erledigt werden kann. lesen

Udacity kündigt Data Science Nanodegree an

Online-Kurs für Datenwissenschaftler

Udacity kündigt Data Science Nanodegree an

Im Rahmen der The-Next-Web-Konferenz in Amsterdam hat die Lernplattform Udacity ein neues Data Science Nanodegree vorgestellt. Der Online-Kurs soll die nächste Generation an Data Scientists ausbilden. lesen

SAS setzt auf analytische Betrugsbekämpfung

Neue Geschäftsdivision gegründet

SAS setzt auf analytische Betrugsbekämpfung

Der Softwarehersteller SAS hat eine neue Division für analytische Betrugsbekämpfung ins Leben gerufen. „SAS Fraud & Security Intelligence“ ist bereits aktiv und wird von Finanzdienstleistern wie der Société Générale oder der isländischen Landsbankinn genutzt. lesen

copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Infos finden Sie unter www.mycontentfactory.de (ID: 44992801 / Definitionen)