Datenvisualisierung – aus großen Datenmengen Erkenntnisse ziehen 

<h2 class="c-blog_head" id=1. Was ist Datenvisualisierung?" data-headline="1. Was ist Datenvisualisierung?"><span class="first_id_number"></span>1. Was ist Datenvisualisierung?</h2>

Eine Ansammlung von Daten, auch als Data Lake bezeichnet, ist erst einmal nur eine Zusammenfassung von Informationen, der jedoch noch keine Erkenntnisse entnommen werden können. Hier kommt die Datenvisualisierung ins Spiel. Die sogenannte Data Visualization unterstützt Sie dabei, innerhalb der Daten sowohl Trends als auch Muster oder Beziehungen sichtbar zu machen und diese für die Auswertung und weitere Entscheidungen nutzen zu können.

<h2 class="c-blog_head" id=2. Warum ist Datenvisualisierung so wichtig?" data-headline="2. Warum ist Datenvisualisierung so wichtig?"><span class="first_id_number"></span>2. Warum ist Datenvisualisierung so wichtig?</h2>

Die Ansammlung von großen Datenmengen (Big Data) ist für Unternehmen wertvoller Input, der jedoch noch differenziert werden muss. Durch die Veranschaulichung von Mustern und Trends ist es möglich, aus Big Data Insights zu erhalten, die dabei helfen, neue Erkenntnisse zu gewinnen. Zudem ist durch die Visualisierung erkennbar, welche Daten sinnvoll in Programme integriert werden können, um im Rahmen von Business Intelligence Handlungsempfehlungen herausgeben zu können.

<h2 class="c-blog_head" id=3. Vorteile von Datenvisualisierung" data-headline="3. Vorteile von Datenvisualisierung"><span class="first_id_number"></span>3. Vorteile von Datenvisualisierung</h2>

Eine Ansammlung von Daten ist für ein Unternehmen insofern noch nicht hilfreich, als dass aus dieser Menge erst einmal die Daten herausgefiltert werden müssen, die auch bei individuellen Handlungen und Entscheidungen maßgeblich sind. Die Datenvisualisierung löst diese Problematik und bringt gleich mehrere Vorteile mit sich:  

• Über die Visualisierung der Daten können aus großen Datenmengen aufschlussreiche Insights gewonnen werden.  
• Entscheidungsprozesse lassen sich mit Hilfe der Ergebnisse aus Visualisierungen beschleunigen.  
• Der Unternehmenserfolg kann durch eine effektive Nutzung der Daten optimiert werden.  
• Werden aus Daten visuelle Darstellungen, kann die Verarbeitung im menschlichen Gehirn einfacher erfolgen.  
• In der Visualisierung werden Daten aus verschiedenen Datenquellen zusammengestellt.  
• Trends und Muster lassen sich schneller erkennen, dadurch erhöht sich auch die Schnelligkeit bei der Entscheidungsfindung im Unternehmen.  

<h2 class="c-blog_head" id=4. Dashboarding vs. Data Visualization" data-headline="4. Dashboarding vs. Data Visualization"><span class="first_id_number"></span>4. Dashboarding vs. Data Visualization</h2>

Dashboarding und Datenvisualisierung sind zwei eng miteinander verbundene Konzepte im Bereich der Datenanalyse.

Unter Datenvisualisierung versteht man die Darstellung von Daten in einem grafischen oder visuellen Format, z. B. in Form von Diagrammen, Schaubildern und Karten, um das Verständnis und die Analyse der Daten zu erleichtern. Sie kann verwendet werden, um Trends, Muster und Erkenntnisse in den Daten hervorzuheben sowie Ausreißer und Anomalien zu identifizieren.

Dashboarding hingegen ist der Prozess der visuellen Darstellung von Leistungskennzahlen (Key Performance Indicators, KPIs) und anderen wichtigen Metriken, die den Mitarbeitenden helfen, Fortschritte zu verfolgen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. In Dashboards werden die Daten in der Regel in einem zusammengefassten und interaktiven Format angezeigt, so dass die Benutzer die Möglichkeit haben, die Details zu vertiefen und die Daten aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten.

Während sich die Datenvisualisierung also auf die aussagekräftige Darstellung von Daten konzentriert, geht es beim Dashboarding darum, einen Überblick über die wichtigsten Metriken und KPIs zu geben, und zwar auf eine Art und Weise, die leicht zu verstehen ist und nach der man handeln kann.

Sowohl die Datenvisualisierung als auch das Dashboarding sind wichtige Werkzeuge in der Datenanalyse und werden oft zusammen verwendet, um einen umfassenden Überblick über die Daten zu erhalten.

<h2 class="c-blog_head" id=5. Beispiele von Datenvisualisierung in der Praxis" data-headline="5. Beispiele von Datenvisualisierung in der Praxis"><span class="first_id_number"></span>5. Beispiele von Datenvisualisierung in der Praxis</h2>

Die Datenvisualisierung kann, wie eben bereits im Unterschied zwischen Dashboarding und Data Visualization benannt, durch unterschiedliche Formen erfolgen. Die Erstellung von Dashboards sowie die Verarbeitung der Daten auf Karten, in Tabellen, Diagrammen oder in Graphen und Infografiken stehen dabei im Fokus. Hier kommt es darauf an, welche Daten visualisiert werden sollen und welche Form der Darstellung für die weitere Entscheidungsfindung relevant ist.  

Methoden der Datenvisualisierung anhand von Beispielen aus der Praxis

Innerhalb der einzelnen Möglichkeiten für die Visualisierung von Daten können unterschiedliche Methoden zum Einsatz kommen. Anhand von Beispielen aus der Praxis lässt sich erkennen, welche Methoden die Daten besonders gut ersichtlich aufarbeiten:  

1. Liniendiagramme: Die Verwendung von Liniendiagrammen für die Visualisierung erfolgt vor allem für eine schnelle und präzise Darstellung von Gesamttrends. Möchten Sie beispielsweise wissen, in welcher Altersgruppe sich die meisten Kunden Ihres Unternehmens bewegen, ist ein Liniendiagramm eine effektive Methode der Datenvisualisierung.  

2. Balkendiagramme : Sollen verschiedene Werte miteinander verglichen werden, lassen sich diese Werte übersichtlich in einem Balkendiagramm darstellen. Setzen Sie zusätzlich verschiedene Farben für die Darstellung der Werte ein. Dadurch wird die Übersichtlichkeit noch erhöht.  

3. Kreisdiagramme: Um bei einzelnen Werten darstellen zu können, wie hoch deren Anteil am Ganzen ist, lohnt sich die Verwendung von Kreisdiagrammen. Ein Kreis stellt die Gesamtheit von 100 % dar. Am Beispiel von Marketingmaßnahmen umfasst der Kreis beispielsweise Werbung vor Ort, Social Media sowie E-Mail-Marketing. Im Kreisdiagramm wird dargestellt, wie hoch der Anteil der jeweiligen Bereiche am gesamten Marketing ist.  

4. Pivot-Tabellen: Besonders effektiv für die Extrahierung von Kennzahlen ist der Einsatz von Pivot-Tabellen für die Datenvisualisierung. Diese Methode der Datenvisualisierung ist vor allem dann sinnvoll, wenn es nicht nur um Trends, sondern um genaue Zahlen geht.  

5. Maps: Die Datenvisualisierung in Maps ist hilfreich, wenn Sie gerne geografische Standorte in einer Übersicht darstellen möchten. Auf einer Karte als Grundlage werden die Daten in Form von farblichen Abhebungen oder auch in unterschiedlichen Kreisgrößen dargestellt. So lässt sich beispielsweise darstellen, woher die meisten Besucher Ihrer Webseite nach Standort kommen.  

6. Dashboard: Das Dashboard wird gerne als Sonderfall der Datenvisualisierung angegeben. Hier ist es möglich, mehrere der oben genannten Methoden nebeneinander darzustellen und so eine umfassende Übersicht an verschiedenen Werten zu erhalten. Fassen Sie beim Dashboarding beispielsweise den gesamten Umsatz eines Unternehmens, die profitabelsten Indikatoren sowie die Werte aus den einzelnen Quartalen in unterschiedlichen Diagrammen zusammen und erstellen Sie eine Übersicht der Diagramme auf einem Dashboard

<h2 class="c-blog_head" id=6. Anwendungsfälle der Datenvisualisierung" data-headline="6. Anwendungsfälle der Datenvisualisierung"><span class="first_id_number"></span>6. Anwendungsfälle der Datenvisualisierung</h2>

Die Datenvisualisierung kann in unterschiedlichen Anwendungsfällen zum Einsatz kommen:  

• Unternehmensleistung: In Bezug auf die Unternehmensleistung gibt es die Möglichkeit, direkte Konkurrenten oder Konkurrenzprodukte zu visualisieren, eine Überwachung der Kennzahlen zu initiieren oder auch eine Validierung der Lieferanten zu erstellen.  

• Supply Chain: Die Lieferkette Ihres Unternehmens beschäftigt sich mit dem Warenbedarf. Planungen sowie Verwaltungen aller notwendigen Bestellungen, Analysen zu den Kosten der Beschaffung sowie eine Optimierung der Logistik lassen sich durch eine Datenvisualisierung leichter umsetzen.  

• Finanzen: Die Datenvisualisierung im Rahmen der Finanzen bezieht sich unter anderem auf eine Übersicht über die Daten zum Haushalt sowie die schnelle Erkennung möglicher Risiken. Zudem lassen sich die Bereiche leichter erkennen, in denen besonders hohe Ausgaben oder Einnahmen zu verzeichnen sind.  

• Recruiting & HR: Für eine noch höhere Effizienz in den Bereichen Human Ressources und Recruiting, kann eine Datenvisualisierung Aufschlüsse über das Klima im Unternehmen geben und so eine Basis für neue Maßnahmen zur Mitarbeiterbindung zu erstellen. Ebenfalls eine Option ist es, die Leistungen in den einzelnen Abteilungen visuell darzustellen und zu vergleichen, Diversität oder Altersstruktur im Unternehmen zu analysieren. Sie möchten mehr zum Thema HR-Datenvisualisierung erfahren? Schauen Sie sich gerne unsere interne Lösung “People Analytics Platform” an.  

• Marketing & Sales: Über die Datenvisualisierung lässt sich aus den Daten eruieren, wie gut die Kundenbindung ist. Auch mögliche Planungen sowie Erfolgsmessung aktueller Kampagnen kann erfolgen. Eines der meistgenutzten Analytics bzw. Dashboarding Tools im Marketing Umfeld ist Google Analytics bzw. Google Datastudio.

• Fertigung: Möchten Sie einen Überblick über die Zahlen aus der Fertigung aus einer Vielzahl an Daten erhalten, ist die Visualisierung hier ebenfalls eine gute Wahl. Innerhalb der einzelnen Betriebsphasen kann beispielsweise eine Analyse dazu erfolgen, wie effizient die Anlagen arbeiten. Mögliche Mängel, die während des Prozesses der Produktion entstehen, sind ebenfalls erkennbar. Relevant ist die Datenvisualisierung zudem im Rahmen der Abschätzung zukünftiger Anlagenleistungen.  

• Sicherheit: Die Unternehmenssicherheit lässt sich durch die Datenvisualisierung übersichtlich darstellen. Möglich sind so Durchführungen von Bedrohungsanalysen anhand der Erkennung von Datenlecks.  

<h2 class="c-blog_head" id=7. Wie finde ich das passende Datenvisualisierungs-Tool für meine Anforderungen?" data-headline="7. Wie finde ich das passende Datenvisualisierungs-Tool für meine Anforderungen?"><span class="first_id_number"></span>7. Wie finde ich das passende Datenvisualisierungs-Tool für meine Anforderungen?</h2>

Es stehen verschiedene Datenvisualisierungs-Tools zur Verfügung. Bei der Auswahl ist es wichtig, vorab eine Erstellung Ihrer Anforderungen durchzuführen. Dadurch ist es möglich, sich für das Tool zu entscheiden, das Ihren individuellen Anforderungen entspricht. Tools, die besonders häufig von Unternehmen genutzt werden, sind Microsoft Power BI, SAP Analytics Cloud sowie IBM Cognos Analytics with Watson.  

Unterschiede und Gemeinsamkeiten der drei Tools:

Datenintegration: Alle drei Plattformen bieten robuste Datenintegrationsfunktionen, mit denen Benutzer eine Verbindung zu einer Vielzahl von Datenquellen herstellen können, einschließlich Cloud-basierter und lokaler Datenbanken, Tabellenkalkulationen und Unternehmensanwendungen.

KI-gestützte Analysen: IBM Cognos Analytics with Watson ist mit leistungsstarken KI-gestützten Analysen ausgestattet, die die Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen und andere fortschrittliche Technologien nutzen, um Anwendern zu helfen, schnell und einfach Erkenntnisse zu gewinnen. Auch Power BI und SAP Analytics Cloud bieten KI-gestützte Funktionen, mit denen Anwender Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen können, IBM Cognos Analytics with Watson ist diesbezüglich allerdings noch besser aufgestellt.  

Kollaboration: SAP Analytics Cloud und Power BI ermöglichen es Teams, in Echtzeit zusammenzuarbeiten, indem sie Einblicke, Anmerkungen und Kommentare zu Dashboards und Berichten austauschen, während IBM Cognos Analytics zwar über Funktionen zur Zusammenarbeit verfügt, jedoch nicht in Echtzeit.

Benutzeroberfläche: Power BI und SAP Analytics Cloud haben schlanke und moderne Benutzeroberflächen, die einfach zu bedienen und zu navigieren sind, während IBM Cognos Analytics eine traditionellere Oberfläche hat, die für neue Benutzer etwas überwältigend sein kann.

Bereitstellung: Power BI und SAP Analytics Cloud sind beides Cloud-basierte Lösungen, die als Services bereitgestellt werden, während IBM Cognos Analytics sowohl vor Ort als auch in der Cloud bereitgestellt werden kann, was den Benutzern mehr Flexibilität bietet.

Letztendlich hängt die Wahl zwischen IBM Cognos Analytics with Watson, Power BI und SAP Analytics Cloud von Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen, Ihrem Budget und Ihren Präferenzen ab. Jede Plattform hat ihre eigenen Stärken und Schwächen, so dass es sich lohnt, jede Plattform genauer anzusehen, um festzustellen, welche für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist.

<h2 class="c-blog_head" id=8. Welche Funktionen müssen Datenvisualisierungs-Software erfüllen?" data-headline="8. Welche Funktionen müssen Datenvisualisierungs-Software erfüllen?"><span class="first_id_number"></span>8. Welche Funktionen müssen Datenvisualisierungs-Software erfüllen?</h2>

Folgende Funktionen müssen durch eine gute Datenvisualiserungssoftware abgedeckt sein:

1. Individualisierung: Über das Dashboard der Software führen Sie die Befehle für die Visualisierung aus. Es ist besonders hilfreich, wenn Sie diese Übersicht individuell anpassen können. Dadurch besteht die Option, die Visualisierungen nach verschiedenen Kriterien und Filtern zu prüfen und aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten.  

2. Reporting: Durch Reports werden Informationen kompakt zusammengefasst und geteilt. Über angepasste Reports haben Sie einen Überblick über angepasste Informationen oder Änderungen bei den Datensätzen.  

3. Mobile Verwendung: In der heutigen Zeit erfolgt ein großer Teil der Arbeit im Unternehmen über mobile Endgeräte. Umso wichtiger ist es, dass das Tool in der Lage ist, Visualisierungen so zu konzipieren, dass sie auch bei der mobilen Verwendung zum Einsatz kommen und eine optimale Übersicht bieten.  

4. Zugriff auf Echtzeit-Daten: Ein direkter Zugriff auf Echtzeit-Daten sorgt dafür, dass die Visualisierungen immer auf dem aktuellen Stand sind. Hier ist es notwendig, eine Lösung zu nutzen, die cloudbasiert arbeitet.