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Was ist Datenvisualisierung?

Daten-Visualisierung ist ein bereichsübergreifendes Gebiet, das Statistik, Datenanalyse, Grafikdesign und Informatik miteinander verbindet. Sie konzentriert sich auf die visuelle Darstellung von Daten, was bei der Entschlüsselung und dem Verständnis komplexer Datensätze hilft. Durch eine Vielzahl von visuellen Elementen wie Diagrammen, Grafiken und Karten bieten Daten-Visualisierungstools eine leicht zugängliche Möglichkeit, Trends, Ausreißer und Muster in Daten zu sehen und zu verstehen.

Diagramm zur Daten-Visualisierung

Diese Praxis ist besonders wichtig im Zeitalter von Big Data, wo täglich riesige Mengen an Informationen verarbeitet und analysiert werden. Neben der visuellen Erkundung von Daten spielt die Daten-Visualisierung eine entscheidende Rolle bei datengestützten Entscheidungen. Sie spielt in Dashboards und Berichtssystemen eine wichtige Rolle, um Erkenntnisse und Trends effektiv zu vermitteln.

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Warum ist Daten-Visualisierung wichtig?

Daten-Visualisierung ist ein leistungsstarkes Tool, das dabei hilft, komplexe und oft überwältigende Datenmengen zu verstehen. Sie ermöglicht Unternehmen, Muster, Trends, Korrelationen und Anomalien in Datensätzen schnell zu erkennen, indem Beziehungen zwischen Variablen aufgedeckt werden, die sonst möglicherweise nicht sofort offensichtlich sind.

Hier sind einige der wichtigsten Vorteile der Daten-Visualisierung:

Einfache, verständliche Informationen

Informationen, die in visueller Form präsentiert werden, z. B. als Graph oder Diagramm, sind leichter zu verstehen, als wenn sie in Textform präsentiert würden. Dadurch wird Daten-Visualisierung zu einem unschätzbaren Werkzeug, um komplexe Informationen kurz und effektiv zu präsentieren.

Aktuelle Erkenntnisse

Die Daten-Visualisierung kann die Zeit, die für die Bewertung und das Verständnis von Datensätzen benötigt wird, erheblich reduzieren. Dies hilft Unternehmen dabei, zeitnahe Erkenntnisse in ihre Daten zu erhalten, sodass sie schnell Chancen nutzen oder auf Risiken reagieren können.

Beziehungen herstellen

Daten-Visualisierung kann dabei helfen, Beziehungen zwischen Variablen aufzudecken, die vorher vielleicht nicht offensichtlich waren. Dies ermöglicht es Unternehmen, ein tieferes Verständnis ihrer Daten zu erlangen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Bessere Kommunikation

Visuelle Darstellungen von Daten sind für Menschen einfacher zu verstehen als Tabellen und Tabellenkalkulationen. Das macht sie zu einem effektiven Instrument, um komplexe Informationen auf eine Weise zu kommunizieren, die einem breiteren Publikum zugänglich ist.

Möglichkeiten interaktiv erkunden

Daten-Visualisierungstools bieten in der Regel interaktive Funktionen, wie Drill-Down-Funktionen oder die Möglichkeit, sich verschiedene Datensegmente anzusehen. Dadurch können Unternehmen ihre Daten leicht untersuchen und potenzielle Gelegenheiten identifizieren, die sie sonst vielleicht verpasst hätten.

Was sind die Arten der Daten-Visualisierung?

Daten-Visualisierung gibt es in vielen Formen; es gibt zahlreiche Arten, die verwendet werden können, um Informationen effektiv zu kommunizieren. Hier sind einige der gängigsten Arten von Daten-Visualisierungen:

Balkendiagramm

Balkendiagramme werden am häufigsten verwendet, um Artikel zwischen verschiedenen Kategorien zu vergleichen. Sie bestehen aus Balken unterschiedlicher Länge, wobei die Länge proportional zu den Werten ist, die sie darstellen. Balkendiagramme eignen sich hervorragend zum Anzeigen von Trends und zum Vergleich von Datensätzen im Zeitverlauf.

Bereiche-Chart

Bereiche-Charts ähneln Liniendiagrammen, aber der Bereich zwischen der gezeichneten Linie und der Achse ist mit Farben oder Schattierungen gefüllt. Dadurch können Betrachter das Ausmaß der Veränderungen im Laufe der Zeit leichter erkennen.

Candlestick-Diagramm

Candlestick-Diagramme sind eine Art Finanz-Diagramm, die verwendet werden, um Preisbewegungen im Laufe der Zeit darzustellen. Sie bestehen aus vier Werten: den Eröffnungs-, Schlusskurs, Höchst- und Tiefstkurs für einen bestimmten Zeitraum.

Boxplot

Boxplots werden verwendet, um Datensätze zu vergleichen und Ausreißer zu identifizieren. Sie bestehen aus einem zentralen Kästchen mit zwei Linien, die sich von beiden Seiten erstrecken und den Median und das untere/obere Quartil darstellen.

Bubble-Chart

Bubble-Charts werden normalerweise verwendet, um Datensätze mit drei Variablen darzustellen. Sie bestehen aus Kreisen oder Blasen, deren Größe den Werten entspricht, die sie darstellen.

Säulendiagramm

Säulendiagramme ähneln Balkendiagrammen, aber anstatt Balken anzuzeigen, zeigen sie Spalten an. Sie werden für Vergleiche verwendet, bei denen eine Variable im Laufe der Zeit oder in verschiedenen Kategorien mit einer anderen verglichen wird.

Kombinationsdiagramm

Kombinationsdiagramme sind ein Diagrammtyp, der zwei oder mehr verschiedene Diagrammtypen kombiniert. Sie eignen sich hervorragend zum Anzeigen von Datendimensionen in demselben Diagramm und um komplexe Zusammenhänge leichter verständlich zu machen.

Ringdiagramm

Ringdiagramme ähneln Kreisdiagrammen, aber statt eines vollständigen Kreises haben sie nur ein Loch in der Mitte. Sie können zum Vergleich oder zum Anzeigen mehrerer Variablen im gleichen Diagramm verwendet werden.

Trichter-Diagramm

Trichter-Diagramme werden verwendet, um den Verlauf der Daten in verschiedenen Phasen zu zeigen. Sie bestehen aus einer Reihe von Rechtecken oder Dreiecken, die zum Ende hin immer kleiner werden.

Gantt-Chart

Gantt Charts werden verwendet, um Projektzeitpläne und Aufgaben im Zeitverlauf darzustellen. Sie bestehen aus einem Balken, der jede Aufgabe und ihre Dauer darstellt, sodass Start- und Enddaten und der Projektfortschritt leicht visualisiert werden können.

Gauge-Chart-Diagramm

Gauge Charts sind eine Art von Diagramm, das verwendet wird, um den aktuellen Wert einer Metrik anzuzeigen. Sie bestehen aus einem Bogen oder Kreis mit einer Nadel, die auf den entsprechenden Wert in der Tabelle zeigt.

Histogramm

Histogramme werden verwendet, um die Verteilung der Daten über einen Wertebereich anzuzeigen. Sie bestehen aus Rechtecken, deren Höhe proportional zur Häufigkeit der Beobachtungen innerhalb jedes Klassenintervalls ist.

Kagi-Diagramm

Kagi-Diagramme sind eine Art Finanzdiagramm, das verwendet wird, um Trends bei Preisbewegungen zu identifizieren. Sie bestehen aus vertikalen Linien, sogenannten Kagi-Linien, die durch horizontale Segmente miteinander verbunden sind, wenn sich die Fokusvariable in eine der beiden Richtungen bewegt.

Liniendiagramm

Liniendiagramme werden am häufigsten verwendet, um Veränderungen im Laufe der Zeit zu verfolgen oder verschiedene Kategorien zu vergleichen. Sie bestehen aus Punkten, die durch Linien verbunden sind, wobei die Punkte in der Regel die Werte für eine bestimmte Variable darstellen.

Logarithmisches Diagramm

Logarithmische Diagramme werden verwendet, um Datensätze anzuzeigen, die einen großen Wertebereich haben. Sie bestehen aus zwei Achsen, eine ist logarithmisch und die andere linear, was den Vergleich der Werte erleichtert, die sich in ihrer Größe stark unterscheiden.

Kartendiagramm

Kartendiagramme werden verwendet, um Daten auf einer geografischen Karte anzuzeigen. Sie bestehen in der Regel aus farbigen Regionen, die die mit den einzelnen geografischen Gebieten verbundenen Werte darstellen.

Marimekko-Diagramm

Marimekko-Diagramme sind eine Art Säulendiagramm, das verwendet wird, um die Proportionen zwischen verschiedenen Kategorien zu vergleichen. Sie bestehen aus einer Reihe von Rechtecken, wobei die Größe jedes Rechtecks dem Verhältnis entspricht, das dargestellt wird.

Knoten-Diagramm

Knoten-Diagramme werden verwendet, um hierarchische Daten wie Familienstammbäume oder Organisationsstrukturen darzustellen. Sie bestehen aus Knoten, die durch Linien miteinander verbunden sind, die Beziehungen zwischen ihnen anzeigen.

Paralleles Koordinatensystem

Parallele Koordinatendiagramme werden verwendet, um verschiedene Datensätze anzuzeigen. Sie bestehen aus mehreren Achsen, die verschiedene Variablen darstellen, die durch Linien miteinander verbunden sind; sie stellen die mit jeder Achse verbundenen Werte dar.

Pareto-Diagramm

Pareto-Diagramme werden verwendet, um die wichtigsten Faktoren in einem Datensatz zu identifizieren. Sie bestehen aus zwei Teilen: einem Balkendiagramm und einem Liniendiagramm, wobei die Balken die Häufigkeit darstellen und die Linie die Gesamtsummen darstellt.

Tortendiagramm

Kreisdiagramme werden verwendet, um die Proportionen zwischen verschiedenen Kategorien zu vergleichen. Sie bestehen aus einem Kreis, der in Scheiben unterteilt ist, wobei jede Scheibe das Verhältnis repräsentiert, das dargestellt wird.

Pyramiden-Diagramm

Pyramiden-Diagramme werden verwendet, um hierarchische Daten anzuzeigen, ähnlich wie Knotendiagramme. Sie bestehen aus einer Reihe von Rechtecken, die nach oben hin immer kleiner werden, wobei jedes Rechteck eine andere Ebene in der Hierarchie darstellt.

Radar-Diagramm

Radar-Diagramme werden verwendet, um mehrere Variablen auf derselben Karte zu vergleichen. Sie bestehen aus mehreren Achsen, die verschiedene Variablen darstellen, die durch Linien miteinander verbunden sind, welche die mit jeder Achse verbundenen Werte darstellen.

Punktediagramm

Punktediagramme werden verwendet, um Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen zu identifizieren. Sie bestehen aus Punkten, die die Werte für zwei oder mehr Variablen darstellen, die anschließend verwendet werden können, um Muster und Korrelationen zu identifizieren.

Spline-Diagramm

Spline-Diagramme ähneln Liniendiagrammen, aber statt gerader Linien verwenden sie gekrümmte Splines. Das erleichtert die Erkennung von Trends und Muster in Datensätzen, die viel Rauschen oder Variabilität aufweisen.

Gestapeltes Diagramm

Gestapelte Diagramme werden verwendet, um Datengruppen wie Prozentsätze oder Gesamtwerte zu vergleichen. Sie bestehen aus einer Reihe von Säulen, die übereinander gestapelt sind, wobei die Höhe den Wert repräsentiert, der dargestellt wird.

Treemap-Diagramm

Treemap-Diagramme werden verwendet, um hierarchische Daten anzuzeigen, ähnlich wie Knotendiagramme. Sie bestehen aus rechteckigen Kästchen, wobei jedes Kästchen eine andere Hierarchie-Ebene darstellt; und die Größe des Feldes gibt den Wert an, der dargestellt wird.

Wasserfalldiagramm

Wasserfall-Diagramme werden oft verwendet, um Finanzdaten wie Umsatzeinbußen oder Kosten im Zeitverlauf anzuzeigen. Sie bestehen aus Säulen oder Balken mit Höhen, die die Gesamtsumme jedes Werts darstellen, sodass Änderungen von Werten oder Trends im Laufe der Zeit leicht zu erkennen sind.

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Best Practices der Daten-Visualisierung

Bei der Erstellung von Daten-Visualisierungen gibt es mehrere Best Practices, die Sie beachten sollten. Dazu gehören:

Auswahl der richtigen Daten-Visualisierung für Ihre Daten

Nicht jedes Daten-Visualisierungstool ist für jede Datenart geeignet. Die Datenart, die Sie haben (z. B. kategorisch, numerisch, ordinal) und der Zweck Ihrer Visualisierung (z. B. Werte vergleichen, eine Verteilung anzeigen) sollten die von Ihnen gewählte Visualisierung bestimmen. Balkendiagramme eignen sich zum Beispiel hervorragend, um kategorische Daten zu vergleichen, wohingegen Liniendiagramme hervorragend dazu geeignet sind, Trends im Zeitverlauf darzustellen. Die Art der Visualisierung strategisch zu wählen, die Sie verwenden, kann die Klarheit und Wirkung Ihrer Daten-Darstellung erheblich verbessern.

Kennen Sie Ihre Zielgruppe

Bei der Gestaltung von Daten-Visualisierungen ist es entscheidend, Ihr Publikum zu verstehen. Die Komplexität, das Design und die Wahl Ihrer Visualisierung sollten auf dem Grad der Vertrautheit und dem Verständnis Ihres Publikums mit den präsentierten Daten basieren. Zum Beispiel könnten Sie für eine technische Zielgruppe komplexere Visualisierungen mit mehr Datenpunkten verwenden, während Sie sich für eine nicht technische Zielgruppe für einfachere, unkompliziertere Visualisierungen entscheiden könnten. Versuchen Sie immer, Ihre Visualisierungen so intuitiv und leicht verständlich wie möglich zu gestalten, unabhängig von der Zielgruppe.

Verwendung von Visualisierungsbibliotheken

Die Implementierung von Techniken zur Daten-Visualisierung kann zeitaufwändig und schwierig sein. Eine hilfreiche Möglichkeit, den Prozess der Erstellung von Visualisierungen zu vereinfachen, ist die Verwendung einer Bibliothek oder eines Toolkits. Bibliotheken bieten leistungsstarke Komponenten, die es einfach machen, ansprechende und funktionale Daten-Visualisierungen schnell zu erstellen, ohne Code von Grund auf neu schreiben zu müssen.

Verwendung von Farbe, Größe und Form, um Emotionen hervorzurufen oder Aufmerksamkeit zu erregen

Wenn Sie Farbe, Größe und Form in Ihren Visualisierungen verwenden, achten Sie auf deren psychologische Auswirkungen. Farben können Emotionen hervorrufen und Wahrnehmungen beeinflussen; daher sollten sie sorgfältig ausgewählt werden. Zum Beispiel kann die Verwendung warmer Farben wie rot oder orange die Aufmerksamkeit auf bestimmte Teile des Diagramms lenken, während kühle Farben wie blau oder grün beruhigend wirken können. Größe und Form können auch verwendet werden, um verschiedene Datenpunkte darzustellen oder eine Hierarchie zu erstellen. Die übermäßige oder missbräuchliche Verwendung dieser Elemente kann jedoch zu Verwirrung oder Fehlinterpretation der Daten führen. Bemühen Sie sich immer um ein Gleichgewicht, das Klarheit und einfache Interpretation gewährleistet.

Auf Textbeschriftungen und Tool-Tipps achten

Textbeschriftungen und Tool-Tipps sind wichtige Elemente der Daten-Visualisierung, da sie zusätzlichen Kontext und Informationen über Ihre Daten bieten. Textbeschriftungen sollten klar, präzise und strategisch positioniert sein, um das Verständnis zu unterstützen, ohne die Visualisierung zu überladen. Tool-Tipps, die angezeigt werden, wenn der Nutzer mit der Maus über einen Teil der Visualisierung fährt, können zusätzliche Details für bestimmte Datenpunkte oder Elemente enthalten. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Schriftgröße und Farbe Ihrer Beschriftungen und Tool-Tipps lesbar sind und mit dem Gesamtdesign Ihrer Visualisierung harmonieren.

Vermeidung irreführender oder ungenauer Visualisierungen

Irreführende oder ungenaue Daten-Visualisierungen können jedem Unternehmen schaden. Um dies zu vermeiden, ist es wichtig, dass Sie Ihre Visualisierungen überprüfen, bevor Sie sie veröffentlichen. Alle falschen Diagramme oder Graphen sollten sofort durch genauere ersetzt werden. Außerdem sollten Sie immer überprüfen, ob die Visualisierung die zugrundeliegenden Daten genau wiedergibt und sie in keiner Weise falsch darstellt.

Visualisierungen testen, um sicherzustellen, dass sie effektiv sind

Die Effektivität Ihrer Visualisierung hängt davon ab, wie gut sie ihrem Publikum die gewünschte Botschaft vermittelt. Daher ist es wichtig, Ihre Visualisierungen zu testen und zu verfeinern, bis sie so klar und effektiv wie möglich sind. Das könnte bedeuten, Kollegen oder andere Stakeholder zu bitten, sie auf ihre Richtigkeit zu überprüfen, oder Nutzertests mit echten Nutzern durchzuführen, um Feedback darüber zu erhalten, wie die Visualisierung interpretiert wird.

Dashboards und Berichte in der Daten-Visualisierung

Dashboards und Berichte sind wichtige Komponenten der Daten-Visualisierung. Dashboards bieten einen ganzheitlichen Überblick über die Leistung eines Unternehmens, sodass Nutzer Trends und Ausreißer schnell erkennen können. Auf der anderen Seite sind Berichte eingehendere Analysen, die verwendet werden, um in bestimmte Bereiche oder Zeitrahmen einzutauchen.

So tragen Dashboards zur Daten-Visualisierung bei

Dashboards sind eine großartige Möglichkeit, Daten in einem interaktiven, visuellen Format zu präsentieren. Sie können verwendet werden, um wichtige Leistungskennzahlen (KPIs) zu überwachen, Fortschritte beim Erreichen von Zielen zu verfolgen und Ergebnisse zwischen verschiedenen Orten oder Zeiträumen zu vergleichen. Dashboards bieten auch Drill-Down- und Filterfunktionen, die es Nutzern ermöglichen, sich auf bestimmte Interessenbereiche zu konzentrieren. Darüber hinaus können sie in Echtzeit Updates zu KPIs bereitstellen und so Unternehmen dabei helfen, auf dem Laufenden zu bleiben und schnell fundierte Entscheidungen zu treffen.

So tragen Berichte zur Daten-Visualisierung bei

Berichte bieten einen detaillierteren Einblick in Daten als Dashboards.Dashboards bieten zwar einen Überblick über die Leistung, aber Berichte können verwendet werden, um bestimmte Bereiche oder Zeitrahmen detaillierter zu untersuchen.Berichte sind auch nützlich, um Korrelationen zwischen Datenpunkten zu identifizieren oder Prognosen für zukünftige Leistungen zu erstellen.Darüber hinaus können sie verwendet werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die es Unternehmen ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Abläufe zu verbessern.

Wenn es um Dashboards und Berichte geht, gibt es mehrere Best Practices, die Sie beachten sollten. Dazu gehören:

Auswahl der richtigen Datenquellen

Bei der Erstellung von Dashboards und Berichten ist die Auswahl der richtigen Datenquellen wichtig. Dazu gehört die Auswahl von Daten, die für das vorliegende Problem relevant sind, und die Sicherstellung, dass die Daten korrekt und aktuell sind. Darüber hinaus sollten Sie auch berücksichtigen, welche Art von Datenquellen benötigt werden, z. B. externe oder interne Datenquellen.

Intuitive Benutzeroberflächen entwerfen

Das Design Ihres Dashboards und Ihrer Berichtsoberfläche ist entscheidend für die Interaktion und das Verständnis der Nutzer. Die Elemente der Benutzeroberfläche sollten leicht zu verstehen und zu verwenden sein und eine klare Beschriftung und Navigation haben. Außerdem sollten Sie sich bemühen, die wichtigsten Informationen auf einen Blick sichtbar zu machen. Die Benutzeroberfläche einfach und übersichtlich zu halten, hilft Nutzern dabei, sich auf die wichtigsten Datenpunkte zu konzentrieren, ohne überfordert zu werden.

Automatisierung nutzen

Die Automatisierung von Routineaufgaben kann Zeit sparen, Fehler reduzieren und Ressourcen freisetzen. Die Automatisierung stellt auch sicher, dass die Berichte korrekt und aktuell sind, und ermöglicht es den Nutzern, sich auf wertvollere Aktivitäten zu konzentrieren. Bei der Automatisierung von Aufgaben im Zusammenhang mit Berichten und Dashboards ist es wichtig sicherzustellen, dass die Automatisierungsprozesse zuverlässig und überprüfbar sind.

Gewährleistung der Sicherheit

Datensicherheit ist von größter Bedeutung, wenn es um Berichte und Dashboards geht. Daher ist es wichtig sicherzustellen, dass nur autorisierte Nutzer Zugriff auf die Daten haben. Darüber hinaus sollten alle Daten soweit möglich verschlüsselt werden, und es sollten geeignete Maßnahmen zum Schutz vor böswilligen Aktivitäten ergriffen werden.

Fazit

Daten-Visualisierung ist ein unverzichtbares Werkzeug für eine effektive Entscheidungsfindung und Kommunikation. Durch die Nutzung der leistungsstarken Kombination aus Dashboards und Berichten können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse in ihre Abläufe, Trends und mehr gewinnen. Mit den richtigen Strategien und Best Practices können Unternehmen effektive Visualisierungen erstellen, die aussagekräftige Erkenntnisse in ihre Daten bieten.

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