Wir leben in einer Zeit der Daten. Doch die schiere Menge an Information, die jeden Tag auf uns hereinprasselt, ist riesig, darin den Überblick zu bewahren, eine Herausforderung. Mit Datenvisualisierung behält man den Überblick. Unser Gehirn ist von Natur aus darauf ausgelegt, Bilder schneller zu erfassen und zu verarbeiten als Zahlen oder Worte. Warum also nicht diese Eigenschaft nutzen, um komplexe Datenmengen greifbar zu machen? Ein Bild sagt bekanntlich mehr als tausend Worte – oder wie in diesem Fall – mehr als tausend Zahlen.
Besonders im Unternehmenskontext, in dem auf Basis von Daten wichtige strategische Entscheidungen getroffen werden, erweist sich Datenvisualisierung als nützliches Werkzeug. Sie macht riesige Datenmengen greifbar und verständlich, Muster und Trends erkennbar und erzählt Geschichten über Datensets, die ihre Komplexität auf die wichtigsten Erkenntnisse herunterbricht. So steht sie an der Basis einer datengetriebenen Organisation.
Grundlagen der Datenvisualisierung
Was ist Datenvisualisierung?
Datenvisualisierung verwandelt komplexe und unübersichtliche Rohdaten in visuelle Elemente wie Grafiken, Diagramme, Plots oder Karten, die zentrale Erkenntnisse intuitiv ersichtlich und einprägsam darstellen.
Außerdem ermöglicht die Datenvisualisierung Beziehungen, Muster und Trends in den Daten zu identifizieren und darzustellen, auf dessen Grundlage beispielsweise strategische Entscheidungen getroffen werden können. Das macht Daten besser verständlich und interpretierbar.
Ein einfaches Beispiel verdeutlicht dies: Es wird ein Bericht über die Verkaufszahlen von Produkt A und Produkt B des letzten Monats gefordert. Eine Tabelle mit nüchternen Zahlen würde zwar alle Informationen enthalten, aber einen Trend zu erkennen, wäre mühsam. Schon ein einfaches Balkendiagramm hingegen offenbart auf einen Blick: Produkt A war der klare Verkaufsschlager. Diese visuelle Darstellung prägt sich deutlich besser ein als eine Zahlentabelle.
Mit Datenvisualisierungstools kann der Prozess größtenteils automatisiert und die Datengenauigkeit verbessert werden.
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Warum ist Datenvisualisierung wichtig?
Datenvisualisierung ist nicht nur für Datenteams wichtig. Vielmehr können sämtliche Abteilungen vom Top-Management bis zu einzelnen Mitarbeitenden von ihren Vorteilen profitieren:
Schnelle Informationsaufnahme und Effizienz: Datenvisualisierung stellt die wichtigsten Punkte aus der riesigen Fülle an gesammelten Daten so dar, dass sie schnell begriffen werden. So muss sich nicht durch Zahlen gewühlt werden. Es wird schnell und intuitiv ersichtlich.
Muster und Trends: Datenvisualisierung ermöglicht die visuelle Entdeckung von Beziehungen, Mustern und Trends und deren Darstellung – ganz ohne Textwüsten.
Entscheidungsfindung: Datenvisualisierung unterstützt bei der Entscheidungsfindung. Sie präsentiert wichtige Erkenntnisse aus den Daten bei Stakeholdern und hilft so, die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Kommunikation von datenbasierten Erkenntnissen: Über Datenvisualisierungstechniken lassen sich Ergebnisse effizienter kommunizieren, da sie so klarer und intuitiv verständlicher präsentiert werden als in ellenlangen Tabellen mit Werten unter kryptischen Abkürzungen. Bilder erzählen Geschichten und veranschaulichen Ideen, die aus Daten abgeleitet werden können.
Grundlegende Techniken der Datenvisualisierung
Die grundlegendsten Techniken zur Datenvisualisierung sind uns aus unserem Alltag bereits bekannt. Hier geht es beispielsweise um Tabellen, Kreis-, Linien- oder Balkendiagramme. Grob lassen sich Techniken zur Datenvisualisierung in fünf Bereiche unterteilen:
| Technik | Erläuterung |
|---|---|
| Zeitlich | Darstellung von Daten über einen bestimmten Zeitraum, identifiziert Trends und Muster im Laufe der Zeit (Bsp.: Liniendiagramm, Zeitachsen) |
| Hierarchisch | Darstellung von Daten mit einer (natürlichen) Ordnung oder Hierarchie (Bsp.: Organigramme, Stammbäume) |
| Netzwerkdaten | Darstellung komplexer Beziehungen zwischen verschiedenen Arten von Daten (Bsp.: Streu- und Blasendiagramme, Wortwolken) |
| Mehrdimensional | Darstellung von zwei oder mehr Datenvariablen in einer Übersicht (Bsp.: Balkendiagramme, Histogramme, Kreisdiagramme) |
| Geodatenvisualisierung | Darstellung geografischer Daten und Muster (Bsp.: Heatmaps, Dichtekarten, Kartogramme) |
Datenvisualisierung in der Praxis
Anwendungsfälle der Datenvisualisierung
Datenvisualisierung spart Zeit und führt zu besseren Entscheidungen. Deshalb wird sie in Unternehmen, je nach Abteilung, sehr vielfältig eingesetzt. Denn: Ein besseres Verständnis der Daten hilft in allen Bereichen.
Im Marketing und Vertrieb hilft Datenvisualisierung, Kaufgewohnheiten, demografische Merkmale und Kundenfeedback zu analysieren und zu verstehen. Heatmaps der Unternehmenswebsite geben Aufschluss über das Nutzungsverhalten und zeigen u. a., wo Besucher:innen am häufigsten klicken oder wie weit sie scrollen. Rote Bereiche signalisieren hohe Aktivität, blaue geringe. So wird sofort ersichtlich, welche Bereiche der Website besonders interessant für Nutzer:innen sind und wo noch Optimierungspotenzial besteht.
Die HR-Abteilung nutzt Datenvisualisierung, um Mitarbeitende besser zu verstehen und zu fördern. Wer nimmt an Weiterbildungen teil? Wie zufrieden sind die Mitarbeitenden? Wie viele Mitarbeitende verlassen das Unternehmen? Visuell aufbereitet können Tendenzen, Trends und Fluktuationen schnell erfasst und in Beziehung zueinander gesetzt werden.
Der Financebereich setzt beispielsweise auf Informationen zu Umsatz- und Gewinnentwicklung, sowie Kostenstrukturen für seine Finanzberichte. Grafisch aufbereitet, lassen sich Umsatzentwicklungen und Geldflüsse auf einen Blick darstellen.
In der Produktion zeigt die Datenvisualisierung, z. B. in einem Dashboard mit Echtzeit-Daten die Auslastung verschiedener Maschinen. Farbige Ampeln signalisieren, wo alles glatt läuft (grün) und wo es Probleme gibt (rot). So können Produktionsleiter:innen schnell eingreifen, wenn Engpässe drohen.
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Best Practices: Effektive Datenvisualisierung
Was macht eine gute Datenvisualisierung aus?
Die folgenden Schritte können als Wegweiser bei der Erstellung effektiver Datenvisualisierungen dienen.
- Datenbasis: Visualisierungen sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Es muss sichergestellt werden, dass die notwendigen Daten in der gewünschten Qualität (aktuell und korrekt) vorliegen und zugänglich sind.
- Publikum: Es sollte die Zielgruppe und der Zweck der Visualisierung berücksichtigt werden. Geht es um die Ideenfindung, eine Veranschaulichung von Daten oder visuelle Entdeckung? Welche Art der Darstellung wünscht sich die Zielgruppe und welche Erkenntnisse sollen daraus abgeleitet werden? Anhand des Publikums kann das Ziel für die Visualisierung klar definiert werden.
- Visualisierungsmethode: Nun kann die geeignete Methode ausgewählt werden. Es kann sich zum Beispiel an der untenstehenden Tabelle zu Visualisierungsmethoden nach Anwendungszweck orientiert werden.
- Visualisierungstool: Es gibt eine Vielzahl von Visualisierungstools. Für kleinere Aufgaben genügt Microsoft Excel. Sobald es komplexer wird, braucht es andere Tools. Dezidierte Tools zur Datenvisualisierung sind tableau, Zoho Analytics oder Qlik Sense. Oft sind Datenvisualisierungstools auch direkt in Business-Intelligence-Lösungen eingebaut. Beispiele hierfür sind Microsoft Power BI oder Amazon Quicksight.
- Einfachheit bewahren: Kommen im Laufe der Erstellung neue Informationen hinzu, dann sollten diese nur mit Bedacht in die Visualisierung aufgenommen werden. Das Wichtigste bleibt die Zugänglichkeit.
- Feedback: Iteratives Vorgehen und regelmäßiges Einholen von Feedback verbessern die Datenvisualisierung und passen sie besser an die Bedürfnisse der Zielgruppe an.
Einige Visualisierungsmethoden nach Anwendungszweck
Die richtige Visualisierungsmethode ist entscheidend, um Daten effektiv zu kommunizieren und Erkenntnisse zu gewinnen. Verschiedene Methoden eignen sich für unterschiedliche Arten von Daten und Fragestellungen. Hier eine Übersicht gängiger Visualisierungstechniken und ihrer typischen Einsatzgebiete:
| Visualisierungsmethode | Anwendungszweck |
|---|---|
| Liniendiagramm | Trends und Muster im Lauf der Zeit |
| Flächendiagramm | Zeitliche Abläufe, Ergänzung von Liniendiagrammen |
| Balkendiagramm | Bspw. Rangfolgen oder Gegenüberstellen verschiedener Daten |
| Kreisdiagramm | Darstellung der Zusammensetzung eines Ganzen, Größenverhältnisse zwischen verschiedenen Datenkategorien |
| Histogramm | Darstellungen von Häufigkeitsverteilungen |
| Streudiagramm (Scatter Plot) | Darstellung von Korrelationen oder Mustern zwischen zwei Variablen |
| Blasendiagramm | Darstellung von Korrelationen oder Mustern zwischen drei oder vier Variablen |
| Heatmap | Muster und Trends in großen Datenmengen darstellen |
| Treemaps | Vergleich von Kategorien durch Flächengröße |
Beispiele gelungener Datenvisualisierung
Eine Form des Balkendiagramms ist das Histogramm, welches zur Darstellung von Häufigkeitsverteilungen eingesetzt wird. Im untenstehenden Histogramm wird beispielsweise ein Überblick über die Bearbeitungszeiten von Kundenanfragen in einem fiktiven Unternehmen gegeben.
Beispiel für ein einfaches Histogramm zur Bearbeitungszeit von Kundenanfragen
Eine Heatmap repräsentiert die Häufigkeit oder die Intensität von bestimmten Datenpunkten durch Farben. Typischerweise werden hierbei warme Farben (orange, rot) für hohe Werte und kühle Farben (blau, grün) für niedrige Werte verwendet. Die Heatmap wird für vielfältige Zwecke herangezogen zum Beispiel bei der Wetterberichterstattung. Ein populäres Beispiel ist auch das Tracking und die Darstellung von Spielerbewegungen im Profifußball. Im Unternehmenskontext wird sie bei der Visualisierung von Nutzerverhalten (z. B. Klicks, Scroll- oder Mauszeigerbewegungen) auf Websites eingesetzt. Einige Beispiele sind hier aufgeführt.
Bei gelungenen Datenvisualisierungen geht es darum Geschichten aus den Zahlen aufscheinen zu lassen. Am besten gelingt dies mit Visualisierungen, die überraschend sind oder den Betrachtenden zum Handelnden machen, also ein gewisses Maß an Interaktivität bereitstellen. Exzellente Beispiele für Visualisierungen dieser Art finden sich hier.
FAQ: Datenvisualisierung
Was ist Datenvisualisierung?
Datenvisualisierung verwandelt komplexe und unübersichtliche Rohdaten in visuelle Elemente wie Grafiken, Diagramme, Plots oder Karten, die die zentralen Erkenntnisse intuitiv ersichtlich und einprägsam darstellen.
Wie hilft Datenvisualisierung dabei, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen?
Diagramme, Heatmaps und dergleichen machen Muster, Trends und Anomalien leichter erkennbar. Datenvisualisierung hilft, Zusammenhänge und Beziehungen zu erkennen, die sonst verborgen bleiben könnten.
Welche Herausforderungen gibt es bei der Datenvisualisierung?
Die erste Herausforderung ist häufig die schiere Menge an Daten, die vorliegt. Weitere Herausforderungen sind beispielsweise eine zu starke Vereinfachung der Daten, die zum Verlust wichtiger Informationen führen kann, sowie menschliche Vorurteile, die die Datenauswahl beeinflussen. Außerdem besteht die Gefahr der Übertreibung oder der Darstellung falscher Korrelationen.
