Definition Was ist Datenvisualisierung?
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.
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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.
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