Datenvisualisierung

Bei der Datenvisualisierung (Data Visualization) handelt es sich um grafische Darstellungen von Daten oder Informationen in einem Diagramm, einer Grafik oder einem anderen visuellen Format. In einer Welt von grossen Datenmengen (Big Data) werden immer grössere Datensätze analysiert und interpretiert, um datengesteuerte Entscheidungen treffen zu können.

Stehen Sie vor diesen Herausforderungen?

  • Die Anforderungen an die Visualisierungen sind nicht klar

  • Sie visualisieren Metriken, die Ihre Stakeholder nicht verstehen

  • Ihre Metriken und Visualisierungen geben nicht ihre Geschäftsziele oder Anwendungsfälle Ihrer Stakeholder wieder

  • Sie haben schöne, coole Visualisierungen, die Ihren Stakeholdern nicht den gewünschten Mehrwert bieten

  • Ihre Dashboards versuchen zu viele Fragen auf einmal zu beantworten

Welchen Nutzen bringt Datenvisualisierung?

Die Datenvisualisierung ist nicht mehr nur wichtig für Data Scientists (Datenwissenschaftler) und Data Analysts (Datenanalysten), sondern nimmt eine zentrale Rolle auch in anderen Bereichen und Funktionen eines Unternehmens ein. Zum Beispiel in der Finanzabteilung, im Marketing, in Technologie-Bereichen oder in der Supply Chain.

Eine Datenvisualisierung hilft bei der Erkennung und dem Verständnis von Trends, Ausreissern (Outliers) und Mustern (Patterns).

Darum ist die Datenvisualisierung wichtig in jedem Unternehmen und wird mit der steigenden Anzahl an Daten zunehmend wichtiger.

Datenvisualisierung - Nexplore Bern

Optimale Darstellung Ihrer Unternehmensdaten

Von Natur aus werden unsere Augen von Farben und Mustern angezogen. Wir unterscheiden sehr schnell zwischen Kontrasten (hell oder dunkel), Farben (Rot oder Blau) oder Formen (Quadrat oder Kreis) und unsere Kultur ist durch Kunst, Werbung, Film und Fernsehen visuell geprägt.

Datenvisualisierungen nehmen diese natürliche, kulturellen Gegebenheiten auf, als eine weitere visuelle Kunstform, die unsere Fähigkeiten visuelle Botschaften leicht und schnell zu verarbeiten.

Bei der Betrachtung eines Diagramms können wir somit schnell Trends, Ausreisser und Muster erkennen, die wir in einer grossen Datentabelle nicht erkennen würden.

Datenvisualierung - Best Practices

Daten präzise und verständlich zu visualisieren ist eine Kunstform, die auf einfachen Regeln basiert.

Unsere Erfahrungen aus der Praxis:

Bevor mit der Visualisierung begonnen wird, sollte man die Audience oder Stakeholder kennen. Ausserdem ist es ratsam mit einfachen Visualisierungen zu starten.

Farben verwenden ist wichtig und richtig. Trotzdem sollte man sich auf möglichst wenige Farben beschränken und diese konsistent nutzen. Zusätzlich lohnt es sich bei der gleichzeitigen Verwendung verschiedener Farben auf möglichst hohe Kontraste zu achten.

Innerhalb von Visualisierungen ist es wichtig mit einer geringen Farbsättigung (Reinheitsgrad der Farbe) zu arbeiten und lieber Pastelltöne verwenden.

Bei Key Performance Indicators (Leistungsindikatoren; kurz KPIs) sollten hingegen gesättigte Farben verwendet werden, um Veränderungen hervorzuheben.

Weiter verwendet man am Besten die Farben der Verkehrsampel (Rot, Gelb, Grün) um grössere Probleme oder Möglichkeiten hervorzuheben.

Um die natürliche Leserichtung unserer Kultur zu nutzen, sollten Visualisierung in ihrer Wichtigkeit absteigend von oben links nach unten rechts angeordnet sein. Aussagekräftige, schnell zu erfassende Vergleiche werden am Besten gegenüber einer Vorperiode oder einem Ziel (Target) dargestellt.

Zwischen den einzelnen Elementen eines Dashboards sollte genug Weissraum eingesetzt werden, um die Lesbarkeit positiv zu beeinflussen. Weiter ist auf die Ausrichtung von Text und Zahlen zu achten. Zahlen werden immer Rechts ausgerichtet, Text immer Links. Auch das Format des gesamten Reports oder Dashboards sollte an gängige Displaygrössen und Bildverhältnissen angepasst sein.

Erfolgt die Distribution digital, als Web-Applikation oder über eine native Applikation, sollten interaktive Filter und Drilldowns hinzugefügt werden, um dem interessierten Stakeholder die Möglichkeit zu bieten Daten selber tiefer zu analysieren (Self-Service-BI).

Nexplore Jens Hüpperling

Wir beraten Sie gerne und finden gemeinsam den Weg zur optimalen Visualisierung Ihrer Daten.

Jens Hüpperling – Solution Consulting