Bei der Datenvisualisierung werden Informationen in einen visuellen Kontext, wie beispielsweise eine Karte oder ein Diagramm, übersetzt, um das menschliche Verständnis und die Erkenntnisgewinnung zu erleichtern. Das Hauptziel der Datenvisualisierung besteht darin, Muster, Trends und Ausreißer in großen Datensätzen leichter identifizieren zu können. Neben diesem Begriff können auch andere Begriffe wie Informationsgrafiken, Informationsvisualisierung und statistische Grafiken synonym verwendet werden.
Die Visualisierung von Daten ist ein Schritt im Data-Science-Prozess. Dieser besagt, dass Daten nach ihrer Erfassung, Verarbeitung und Modellierung visualisiert werden müssen, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Neben der Datenvisualisierung gibt es die umfassendere Disziplin der Datenpräsentationsarchitektur (Data Presentation Architecture, DPA), die sich damit befasst, wie Daten effizient identifiziert, lokalisiert, manipuliert, formatiert und bereitgestellt werden können.
Die Datenvisualisierung ermöglicht es uns, Informationen effizient und allgemeinverständlich zu vermitteln. Sie kann Unternehmen außerdem dabei unterstützen, Einflussfaktoren auf das Kundenverhalten zu ermitteln, Handlungsfelder zu identifizieren, die mehr Aufmerksamkeit erfordern, Daten für Stakeholder besser im Gedächtnis zu verankern, den optimalen Zeitpunkt und Ort für den Einsatz bestimmter Maßnahmen festzulegen und Absatzmengen zu prognostizieren.
1. Aufnahme enormer und komplexer Datenmengen
Sobald wir diese Technologie eingeführt haben, können wir enorme Datenmengen in kürzester Zeit erfassen. Der Grund dafür ist, dass die Verarbeitung aufbereiteter Bilder im Gehirn viel einfacher ist als die Erstellung eigener Visualisierungen aus Text oder Zahlen. Zudem erkennen wir die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Datenpunkten viel besser, wenn wir ihre visuellen Darstellungen betrachten. Was wir sehen, verarbeiten wir schneller.
2. Hilft bei der Entscheidungsfindung
Geschäftstreffen, die visuelle Daten analysieren, sind oft kürzer und führen effektiver zu Einigungen als solche, die sich nur auf Text oder Zahlen konzentrieren. Datenvisualisierung beschleunigt Entscheidungsfindung und ermöglicht es den Betrachtern, bessere Erkenntnisse über Muster und Trends zu gewinnen.
3. Bessere Einbindung der Zielgruppe
Zuschauer fühlen sich unbestreitbar stärker angesprochen, wenn sie dank einer guten visuellen Darstellung einen Bezug zu den Daten herstellen können. Bilder rufen unmittelbare Reaktionen hervor, daher kann die Datenvisualisierung die Bewertung und das Handeln unterstützen.
Visualisierung fördert zudem die Kommunikation und die Zusammenarbeit, da verschiedene Beteiligte die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse einsehen, wertschätzen und darüber diskutieren können. Wir gehen heute davon aus, dass Daten auf einfache und visuelle Weise präsentiert werden sollten.
- Die Fähigkeit, Informationen schnell aufzunehmen, Erkenntnisse zu gewinnen und rasch Urteile zu fällen;
- Ein einfacher Informationsaustausch, der die Möglichkeiten aller Beteiligten zur Einbringung von Ideen verbessert;
- Da Daten leichter zugänglich und verständlicher sind, besteht ein geringerer Bedarf an Datenwissenschaftlern ;
- Eine verbesserte Fähigkeit, schnell auf Ergebnisse zu reagieren, was zu schnellerem Erfolg und weniger Fehlern führt.
Die Geschwindigkeit, mit der Entscheidungen getroffen werden, ist im Geschäftsleben entscheidend. Antworten auf bekannte Fragen und Indizien sollten schnell gefunden werden. Bei unbekannten Möglichkeiten sollte jedoch genügend Raum für die Untersuchung der vorhandenen Fakten mit weniger zeitaufwändigen Methoden vorhanden sein.
Folglich sind die beiden Hauptzwecke jedes Datenvisualisierungstools:
- Erläuterung: Visuelle Darstellungen, die den Verbrauchern nützliche Informationen für den täglichen Bedarf liefern (z. B. das tägliche Verkaufsvolumen in verschiedenen Regionen).
- Exploration: Den Nutzern ein multidimensionales Bild eines Datensatzes bieten, das sie erkunden, Fragen stellen und dabei Erkenntnisse gewinnen können (z. B. die Leistung eines Unternehmens, gemessen anhand verschiedener Merkmale über einen bestimmten Zeitraum).
Das menschliche Gehirn verarbeitet Bilder in rasender Geschwindigkeit, und Datenvisualisierungen bilden da keine Ausnahme. Der Grund dafür liegt darin, dass Auge und Gehirn die sogenannten präattentiven visuellen Qualitäten eines Bildes – Farbe, Form, räumliche Anordnung und Bewegung –, aus denen eine Datenvisualisierung besteht, in weniger als einer halben Sekunde erfassen.
Diese Strukturkomponenten können zur Erstellung einer Vielzahl von Visualisierungen verwendet werden. Sie lauten wie folgt:
- Visualisierungen von Zeitreihen, wie Liniendiagramme und Flächendiagramme, zeigen, wie sich eine oder mehrere Variablen im Laufe der Zeit verändern.
- Rangfolge und Vergleich verschiedener Formen von Balkendiagrammen, wie z. B. horizontale/vertikale, gruppierte und gestapelte Balkendiagramme.
- Kreisdiagramme werden verwendet, um Daten in Prozent darzustellen.
- Streudiagramme und Blasendiagramme können Ihnen helfen, die Beziehung zwischen zwei oder drei Variablen zu verstehen.
- Geokartierungsdarstellungen wie Choroplethenkarten (eine schattierte oder mit Mustern gefüllte Karte) sind nützlich, um die Datenerfassung nach geografischen Regionen zu vergleichen oder zu segmentieren.
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