Was ist die größte Herausforderung von Big Data? Ganz klar, die Lieferung neuer Erkenntnisse und Insights aus riesigen Datenmengen. Oft sieht es dabei so aus, als würde man nach der sprichwörtlichen Nadel im Heuhaufen suchen. Mit Datenvisualisierungen finden Sie genau die Nadel, die Sie benötigen. Wir verraten Ihnen, wie das funktioniert.

Was ist Datenvisualisierung?

Datenvisualisierung (engl. data visualization) ermöglicht Ihnen, Beziehungen, Muster und Trends von Daten zu veranschaulichen und daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Daten beeinflussen Geschäftsentscheidungen und sollten daher Teil der Business-Intelligence-Maßnahmen sein, damit Unternehmen entsprechend agieren können.[GH2]  Die Visualisierung von Daten funktioniert mithilfe von Datenpunkten. Grafiken, Diagramme, Plots und andere Bilder lassen sich davon ableiten.

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Warum ist die Visualisierung von Daten wichtig?

Datenvisualisierung macht sich Big Data und die Cloud zunutze, um Entscheidungsträgern neue und aussagekräftige Insights zu liefern. Die Visualisierung von Daten ist eine effiziente Methode, neues Wissen zu entdecken und dieses mit anderen Menschen zu teilen. Sind die Daten erstmal Teil der Business Intelligence, können Entscheider Handlungsempfehlungen geben.

Datenvisualisierung ist eine der leistungsfähigsten Methoden, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und sie anderen involvierten Personen deutlich zu vermitteln. Da Bilder eine Geschichte erzählen und dabei helfen, ein Narrativ rund um die Daten zu entwickeln, sind Datenvisualisierungen essenziell dabei, das Verständnis und die Verwendung von Daten zu unterstützen.

Gelungene Datenvisualisierung – Beispiele

Datenvisualisierung ist die Kunst, komplexe Zusammenhänge klar darzustellen. Die meisten B2B-Käufern kennen dahingehend die Forrester- Welle:

Forrester Wave iPaaS

Die Forrester-Welle (2018) für Big-Data-Plattformen

Die Forrester-Welle beinhaltet einen unvoreingenommenen Vergleich verschiedener B2B-Anbieter. In der Grafik sind die jeweiligen Unternehmen und die Stärke ihres aktuellen Produktangebots sowie ihrer Produktstrategie erkennbar. Die Größe der einzelnen Graphen zeigt die Marktpräsenz jedes Unternehmens an. Auf einen Blick können Käufer also sehen, wer die Big Player und wie sie aufgestellt sind.

Auch Statista arbeitet mit Datenvisualisierung (auf Grundlage von Daten des Statistischen Bundesamtes), um die Auswertung von Daten verständlicher zu machen. Das folgende Beispiel zeigt, wie sich die Bevölkerung in Deutschland in den nächsten Jahren entwickeln wird:

Wie funktioniert Datenvisualisierung?

Datenvisualisierung funktioniert am besten in einer Selfservice-Umgebung, wo die Datenarchitektur so konfiguriert ist, dass sie Daten an Entscheidungsträger liefert.

Allgemein bedeutet Selfservice folgendes:

Verschiedene interne und externe Datensysteme generieren Reports, indem sie Daten beispielsweise in einer Excel-Tabelle kombinieren und diese nach neuen Insights durchsuchen. In einer modernen Selfservice-Umgebung entwerfen Datenarchitekten dann Pipelines, um die Daten in eine Visualisierungsplattform zu übertragen. Datenanalysten automatisieren auf diese Weise manuelle Arbeit und erhalten Zugang zu mehr Datenquellen. Mit Selfservice-Analysen ist es Analysten möglich, Daten schnell zu beschaffen, sie zu kombinieren und sie auszuwerten.

Wenn Sie z. B. eine große Datenmenge verarbeiten, können Sie mithilfe einer Korrelationsmatrix schnell die Stärke der Beziehungen zwischen den Variablen erkennen. Auf diese Weise können Sie faszinierende Erkenntnisse entdecken, die bei der Analyse von Daten in einer Tabelle eventuell nicht offensichtlich sind.

Bevor Sie sich mit neuen Erkenntnissen befassen, sollten Sie sichergehen, dass das bereits vorhandene Wissen korrekt dargestellt wird. Datenanalysten haben im Allgemeinen ein gutes Verständnis ihrer Daten und werden offensichtliche Signale erkennen. Sind diese Signale nicht ersichtlich, liefern die Daten möglicherweise kein vollständiges Bild. In diesem Fall ist es an der Zeit, sich an die Datenarchitekten zu wenden, um sicherzustellen, dass die Daten aus den richtigen Quellen stammen.

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Was sind die Vorteile von Datenvisualisierung?

Mit den richtigen Daten können Unternehmen die vielen Vorteile der Datenvisualisierung nutzen. Hier sind vier Vorteile, die Ihnen die Visualisierung von Daten bringt:

  1. Lieferung wichtiger Insights
  2. Beschleunigung der Entscheidungsprozesse
  3. Entwicklung eines Narrativs rund um die Daten
  4. Optimierung des Unternehmenserfolgs

1. Datenvisualisierung liefert wichtige Insights

Die Visualisierung von Daten vereinfacht den Prozess der Datenanalyse, indem sie große Mengen an Daten in aufschlussreiche Grafiken und Diagramme verwandelt. Für Entscheidungsträger sind diese viel aussagekräftiger als Texte oder bloße Zahlen. Ein einzelnes Diagramm kann komplexe Datensets veranschaulichen und unentdeckte Beziehungen, Muster und Trends aufdecken. Auf diese Weise lassen sich auch Abweichungen und Sonderfälle identifizieren.

2. Die Visualisierung von Daten beschleunigt Entscheidungsprozesse

Unternehmen müssen immer schneller Geschäftsentscheidungen treffen, um schnell zu Ergebnissen zu gelangen. Datenvisualisierung beschleunigt die Analyseprozesse. Unternehmen, die Datenanalyse nutzen, haben daher gegenüber der Konkurrenz einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil –  denn je schneller Sie Ihre Daten verstehen, desto schneller können Sie agieren.

3. Datenvisualisierung verwandelt Daten in ein Narrativ

Computer eignen sich hervorragend für die Verarbeitung großer Datenmengen – das menschliche Gehirn jedoch nicht. Unser Gehirn liebt Farben und Muster. Es kann visuelle Darstellungen viel schneller verarbeiten als eintönige Zeilen und Spalten gefüllt mit unübersichtlichen Daten, denn ein Bild sagen mehr als tausend Worte (oder Zahlen).

Wenn Sie Ihre Daten mittels Visualisierungen eine Geschichte erzählen lassen, wird Ihr Publikum – egal, ob Geschäftsführung, Vorgesetzte oder potenzielle Käufer – die Informationen schneller verarbeiten und sich überzeugen lassen.

4. Datenvisualisierung trägt zum Erfolg ihres Unternehmens bei

Fast jeder Business-Bereich nutzt Daten, um wichtige Entscheidungen zu treffen. Die Anforderungen an datenbasierte Geschäftsprozesse entwickeln stetig sich weiter. Dank Big Data Tools sind Datenanalysen keine reine Domäne der IT mehr, sondern sind auch für Business Professionals durchführbar. Die Fähigkeit, Daten zu verstehen, wird also immer wichtiger. Wer die Kunst der Datenvisualisierung versteht, kann ganz oben mitspielen.

Die Geschichte der Datenvisualisierung

Turiner Papyrus: Das älteste Beispiel für die Visualisierung von Daten

Die Geschichte der Datenvisualisierung ist unerwartet lang. Sie erstreckt sich bis ins antike Ägypten. Um 1160 v. Chr. ließ Ramses IV eine Karte anfertigen, auf der er Steinbrüche, Mienen und andere Ressourcen auf einem 15 km langen Landstreifen verortete. Der Turiner Papyrus ist wahrscheinlich das älteste bekannte Beispiel für Datenvisualisierung. Die Karte ist mit Anmerkungen versehen und zeigt die aus den Steinbrüchen gewonnen Blöcke, die Verteilung der verschiedenen Steinarten (in Schwarz und Pink) sowie die Vielfalt des örtlichen Gerölls mittels brauner, grüner und weißer Punkte.

Fragmente des Turiner Papyrus: Das älteste Beispiel für Datenvisualisierung

Mit Datenvisualisierung gegen den Tod

Florence Nightingale war die Erfinderin der modernen Krankenpflege und eine der ersten Datenanalystinnen. Während des Krimkriegs in den 1850er-Jahren glaubten die Menschen, dass die hohe Todesrate der Soldaten auf den Kampfeinsatz zurückzuführen sei. Nightingale aber sammelte Daten und zeigte, dass viele Todesfälle mit den Pflegepraktiken zusammenhingen. Sie verwendete Datenvisualisierung, um ihren Standpunkt zu illustrieren.

Jeder Keil zeigt die Anzahl der Todesfälle pro Monat: Rot stellt die Verwundeten dar, Schwarz zeigt „alle anderen“ Ursachen auf und Blau repräsentiert Todesfälle durch vermeidbare/zu heilende Krankheitsverläufe.

Napoleon als Datenanalyst

Ein weiteres berühmtes Beispiel für historische Datenvisualisierung ist Minards Karte von Napoleons Russlandfeldzug. Napoleon begann seinen Feldzug gegen Moskau an der polnisch-russischen Grenze mit 470.000 Soldaten. Er kehrte jedoch nur mit 10.000 Soldaten zurück. Eine dicke rote Linie zeigt den Marsch nach Moskau. Sie verdünnt sich, um den Verlust der Truppen auf dem Weg nach Moskau darzustellen. Eine dünnere schwarze Linie zeigt den Verlust der Soldaten auf dem Rückweg Richtung Polen. Unterhalb der Karte verbindet eine Linie die winterlichen Temperaturen mit bestimmten Zeitpunkten während des Marschs. Mit den Temperaturen fielen anscheinend auch die Soldaten.

Erkennbar sind die zurückgelegte Entfernung sowie Breiten-, Längen- und Ortsangaben des Marsches zu bestimmten Zeitpunkten.

Datenvisualisierung und die Cloud

Die Cloud existiert, um große Datenmengen zu bewältigen. Daher ist es sinnvoll, dort eine Datenvisualisierung vorzunehmen. Da Datenintegration  in einer Cloud schneller und einfacher funktioniert, fügen viele Anbieter ihren cloudbasierten Versionen mehr Tools zur Datenvisualisierung hinzu als ihren On-Premise-Versionen.

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Umfangreiche Selfservice-Analysen und Datenvisualisierungen sind nur dank der Cloud möglich. Es ist die einzige sinnvolle Plattform für die Beschaffung und Analyse von Echtzeitdaten. Zudem enthält die Cloud einen zentralen Aufbewahrungsort, der dafür sorgt, dass es sich unzählige Datenkopien an verschiedenen Orten gibt. Sofern Unternehmen alles an einem Ort speichern, können sie ortsungebunden jederzeit auf dieselben Daten zuzugreifen.

Viele Daten sind unstrukturiert und benötigen für ihre Archivierung eine große Menge an Speicherplatz, um sie zu organisieren und zu speichern. Ein Cloud-Speicher ist weitaus günstiger als der Erwerb von On-Premises-Hardware, die Unternehmen selbst warten müssen. So können Unternehmen einfacher und schneller ihre Daten speichern und bei Bedarf Ihr Speicherpaket skalieren.

Big-Data-Visualisierung – Was Sie bei Tools beachten müssen

Visualisierungstools dienen der Veranschaulichung von Big Data. Die Grafikformen, in der Daten dargestellt werden, können Unternehmen selbst auswählen. Leistungsstärkere Datenvisualisierungstools bieten aber auch Algorithmen, die automatisch das beste Format für die jeweiligen Daten aussuchen. Viele Tools bieten beide Varianten an.

Die Tools zur Datenvisualisierung unterscheiden sich in ihren Eigenschaften, ihrer Komplexität und den damit verbundenen Kosten. Wenn das Ziel eine Selfservice-Analyse oder eine Visualisierung ist, lohnt es sich, cloudbasierte Optionen zu testen. Am besten suchen Sie das passende Tool für Big-Data-Visualisierung nach Ihren individuellen Anforderungen aus und recherchieren diesbezüglich tiefergehend.

Ist das Dashboard individuell anpassbar?

Das Herzstück jedes Tools ist das Dashboard. Dieses sollte einfach und intuitiv anzupassen sein, damit Nutzer die Daten aus verschiedenen Perspektiven betrachten können. C-Level-Nutzer brauchen zum Beispiel eher eine Überblicksansicht, während Mitarbeiter aus der Datenanalyseabteilung eher tiefergehende Einblicke in spezifische Bereiche benötigen.

Suchen Sie am besten nach Drag-and-Drop-Oberflächen, mit denen Sie schnell und einfach Daten sowohl hinzufügen als auch löschen können. Nebenbei können Sie sich über die neusten Insights informieren sowie verschiedene Visualisierungen testen.

Kann das Tool interaktive Reporte erstellen?

Reporte sind ein gängiger Weg, um Informationen zu teilen. Die besten Tools zur Datenvisualisierung ermöglichen es Ihnen, ständig neue Informationen einem Report hinzuzufügen. Indem Sie Ihren Report in unterschiedlichen Datensets und Visualisierungen formatieren können, sorgen Sie dafür, dass er aus der Masse heraussticht.

Sind lokale Daten verfügbar?

Wenn geografische Standorte für Ihr Unternehmen wichtig sind, sollten Standortinformationen in Ihrem Visualisierungstool integriert sein. Die besten Tools bieten leistungsstarke Möglichkeiten für den Vergleich von:

  • Internen Sales-Daten
  • Internen Daten bzgl. Betriebsablauf
  • Allgemeinen Geschäftsdaten

Dabei sollte es stets möglich sein, standortspezifische Faktoren wie Wirtschaftsklima, Lebenshaltungskosten, Bildungsniveau etc.in den analytischen Vergleich einzubeziehen.

Ist das Tool auch mobil nutzbar?

Entscheidungsträger sind ständig unterwegs. Der Zugriff auf Business Intelligence auf einem Tablet, Smartphone oder einem anderen Gerät kann daher von entscheidender Bedeutung sein. Überprüfen Sie die mobile Funktionalität des Tools, um sicherzugehen, dass diese Ihren Anforderungen entsprechen.

Können Sie in Echtzeit auf die Daten zugreifen?

Der Zugriff und die Analyse von Daten in Echtzeit ist für viele Unternehmen ein Muss. Wenn Sie Echtzeitdaten verwenden, müssen Sie nach cloudbasierten Tools suchen, die diese verarbeiten können.

Big-Data-Visualisierung: Bringen Sie Unternehmen nach vorn

Unternehmen verarbeiten Daten, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Die Datenvisualisierung ist eine leistungsstarke Methode, um unentdeckte Beziehungen, Muster und Trends schnell zu erkennen und zu kommunizieren. In einer modernen Datenumgebung ist die Visualisierung von Daten der schnellste Weg, um nach verborgenem Wissen zu suchen.

Dieses „verborgene“ Wissen in Form von unstrukturierten und strukturierten Daten befindet sich in Data Warehouses oder Data Lakes. Die schnelle und aufschlussreiche Datenvisualisierung funktioniert am besten in Kombination mit einer Datenarchitektur (z. B. Warehouses oder Lakes), die sie unterstützt. Talend Data Fabric gibt jedem Mitarbeiter die Möglichkeit, Daten schnell für zuverlässige Insights aufzubereiten.

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