Datenvisualisierung: Darum ist es sinnvoll, Daten zu visualisieren

In Zeiten von Big Data, Business Intelligence, Datenanalysen und Data Science, ist es von hoher Bedeutung, große Datenmengen zu analysieren und auszuwerten anstatt sie lediglich anzusammeln. Denn dies ist entscheidend, um die Daten in sog. actionable Insights umzuwandeln, d. h. auf diesen Erkenntnissen basierende Maßnahmen abzuleiten, die den Unternehmenserfolg vorantreiben.

Jedoch stellt die Auswertung selbst und die Ableitung von datenbasierten Handlungsempfehlungen eine große Herausforderung für Unternehmen dar. Diese haben häufig Probleme, alle Daten manuell richtig auszuwerten und komplexe Datenanalysen durchzuführen.

In diesem Beitrag möchten wir aufzeigen, warum die Datenvisualisierung eine sinnvolle Lösung ist und welche Vorteile diese mit sich bringt. Mit diesen Erkenntnissen können Marketer positive Ergebnisse fördern und negatives Verhalten vermeiden und so den Nutzen für ihre Kunden und ihr Unternehmen maximieren.

Datenvisualisierung und was man darunter versteht

Datenvisualisierung bezeichnet die grafische Darstellung und visuelle Aufbereitung von Daten. Sie erfolgt nach der Datenanalyse und hilft, komplexe Informationen verständlich und optisch darzustellen. Mithilfe spezieller Datenvisualisierungs-Tools lassen sich große Datenmengen auswerten und übersichtlich präsentieren.

Durch die Visualisierung können nicht nur verschiedene Datensätze miteinander verknüpft und generelle Zusammenhänge zwischen diesen erkannt werden, sondern auch Muster, Trends sowie Extremwerte und Ausreißer aufgezeigt werden. Verschiedene Darstellungsformen – wie Diagramme, Heatmaps oder interaktive Dashboards – ermöglichen eine an den jeweiligen Datensatz angepasste Darstellung. Das fördert nicht nur eine schnellere und vereinfachte Analyse, sondern auch die Entscheidungsfindung auf Basis der Daten.

Warum Datenvisualisierung so wichtig ist

Wenn ein Unternehmen eine große Menge an Daten generiert, sammelt und diese auswertet, kann es schwierig sein, die wichtigsten Erkenntnisse aus der Datenanalyse schnell zu erfassen. Ohne eine visuelle Darstellung sind Muster, Trends und Zusammenhänge in Rohdaten oft schwer zu erkennen. Durch die grafische Aufbereitung wird das Extrahieren von Erkenntnissen nicht nur vereinfacht, sondern auch beschleunigt. Das wiederum erleichtert die Ableitung von Handlungsempfehlungen– eine wichtige Grundlage für fundierte Geschäftsentscheidungen.

Des Weiteren ist die Datenvisualisierung eine hilfreiche Methode, um anderen involvierten Personen die gewonnenen Erkenntnisse verständlich darzulegen und zu vermitteln. Auch Personen ohne tiefgehende Fachkenntnisse innerhalb oder außerhalb des Unternehmens können aufbereitete Informationen auf diese Weise besser erfassen und interpretieren. So wird sichergestellt, dass sowohl Fachleute als auch Entscheidungsträger auf derselben Datengrundlage arbeiten und strategische Entscheidungen effizienter treffen können.

Wie die Visualisierung von Daten funktioniert

Wie funktioniert die Datenvisualisierung in der Praxis? Entsprechende Tools greifen auf verschiedene Datenquellen zu – beispielsweise relationale Datenbanken oder Cloud-Speicher. Nach dem Import der Daten stehen dem Nutzer zahlreiche verschiedene Visualisierungsoptionen zur Verfügung, um Muster und Zusammenhänge nach den eigenen Vorstellungen sichtbar zu machen. Viele moderne Tools unterstützen diesen Prozess mit automatischen Empfehlungen und Vorlagen, die je nach der Art der Daten die passende Darstellungsform vorschlagen. So können Informationen effizient aufbereitet und individuell und verständlich präsentiert werden.

Unterschiedliche Arten der Datenvisualisierung

Je nachdem, welche Daten visualisiert werden sollen, kann aus verschiedensten Darstellungsmöglichkeiten die Richtige ausgewählt werden. Viele Datenvisualisierungs-Tools bieten auch eine automatische Auswahl an, nachdem die zu visualisierenden Daten ausgewählt wurden. Diese Funktion kann besonders hilfreich sein, wenn man über keine Analysefähigkeiten verfügt und sich unsicher ist, welche Darstellung die richtige ist.

Bei der Auswahl der Darstellung sind folgende Aspekte zu klären:

• ZIEL: Was ist das Ziel der Visualisierung? Sollen Daten nur dargestellt oder miteinander verglichen werden?
• ZIELGRUPPE: Für wen ist die Grafik bestimmt? Ist es ein Kollege vom Fach oder ein Laie?
• ZEITRAUM: Wie kleinschrittig/detailliert muss die Darstellung sein? Welche Zeitspannen werden dargestellt? Was ist sinnvoll?

Darüber hinaus kann aus unterschiedlichen Visualisierungsmöglichkeiten ausgewählt werden, zum Beispiel:

• Tabellen
• Diagramme (Venn, Balken, Säulen, Flächen, Kreis/Torten, Wasserfall, Linien, Baum/Netzwerk, Netz)
• Karten (Heatmaps, Weltkarten)
• Infografiken
• Word Clouds
• Zeitachsen
• Trichter
• Und viele mehr… 

Live-Visualisierungen & Co.: Die Wirkung interaktiver Datenvisualisierung

Des Weiteren bieten moderne Dashboarding Tools oft die Möglichkeit interaktive Live-Visualisierungen zu kreieren. Hierbei ist der Benutzer in der Lage, durch das Setzen von Filtern und Anwenden von verschiedensten Kriterien das im Dashboard Dargestellte zu beeinflussen und nach seinem Bedarf anzupassen. Mit solchen Interaktiven Marketing Dashboards können bestimmte Bereiche zum Beispiel ausgewählt und die entsprechenden Daten genauer unter die Lupe genommen werden.

Ein großer Vorteil ist hierbei die zusätzliche Flexibilität: Anstatt sich auf vordefinierte Berichte zu verlassen, können Nutzer durch interaktive Dashboards genau die Informationen extrahieren, die sie benötigen. Das fördert ein tieferes Verständnis komplexer Zusammenhänge und hilft, schnell auf Veränderungen zu reagieren. Besonders im Business-Umfeld sorgt diese Dynamik für eine bessere Transparenz, optimierte Prozesse und eine datengetriebene Strategieentwicklung.

Vorteile einer übersichtlichen Datenvisualisierung

Eine klare und strukturierte Datenvisualisierung bringt zahlreiche Vorteile für Unternehmen und Entscheidungsträger. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Schnelle Erfassung komplexer Daten: Informationen aus verschiedenen Quellen – wie Datenbanken oder Unternehmensbereichen – können übersichtlich zusammengeführt und verständlich aufbereitet werden.
• Erkennen von Zusammenhängen und Trends: Durch die visuelle Darstellung lassen sich Muster, Beziehungen, Trends sowie Extremwerte und Ausreißer leichter identifizieren. Dadurch können fundierte Entscheidungen getroffen werden.
• Bessere Verständlichkeit für alle Zielgruppen: Eine optisch ansprechende Grafik erleichtert es (themenfremden) Betrachtern das Thema zu verstehen und die Daten zu interpretieren. Zudem beweisen Studien, dass eine durchschnittliche Person sich Sachen am ehesten merken kann, wenn sie diese sieht.
• Effizientere Entscheidungsprozesse: Handlungsempfehlungen basierend auf den aktuellen Erkenntnissen können ausgesprochen werden, wodurch Entscheidungsprozesse verkürzt und beschleunigt werden, was sich wiederum positiv auf den Unternehmenserfolg auswirkt.
• Erhöhte Transparenz und Kommunikation: Datenvisualisierung unterstützt eine klare und einheitliche Darstellung von Informationen, sodass Teams, Abteilungen und Führungskräfte auf einer gemeinsamen Informationsbasis arbeiten können.
• Zeitersparnis durch automatisierte Analysen: Viele moderne Visualisierungs-Tools bieten automatische Aktualisierungen und Echtzeit-Dashboards, wodurch manuelle Analysen reduziert und Zeitressourcen geschont werden.

Nützliche Datenvisualisierungs-Tools und deren Möglichkeiten

Am Markt gibt es verschiedenste, dedizierte Datenvisualisierungs-Tools, welche meistens eine vergleichbare Basis-Funktionspalette aufweisen, sich dann aber über entscheidende zusätzliche Funktionen differenzieren. Diese sind wiederum ausschlaggebend für die endgültige Entscheidung der Nutzer.

Welches Tool das Passende ist, hängt von den individuellen Anforderungen des jeweiligen Unternehmens ab. Basierend auf der Art der Daten, die eingepflegt werden, schlagen einige Tools sogar automatisch Empfehlungen für die Datenvisualisierung vor. Dies kann besonders hilfreich sein, wenn man beispielsweise keine vertieften Kenntnisse in diesem Bereich hat oder sich unsicher ist, welche Darstellung geeignet ist. Viele Software-Lösungen und Tools zur Datenvisualisierung ermöglichen es auch unerfahrenen Mitarbeitern, die nicht über Programmierkenntnisse verfügen, entsprechende Datenvisualisierungen zu erstellen.

Worauf Sie bei der Wahl eines Datenvisualisierungs-Tools achten sollten

Bei der Auswahl eines geeigneten Datenvisualisierungs-Tools sollten Sie stets darauf achten, dass es benutzerfreundlich, flexibel und kompatibel mit Ihren Datenquellen ist. Wichtige Kriterien sind eine intuitive Bedienung, vielfältige Visualisierungsmöglichkeiten und die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Zudem sollte das Tool interaktive Funktionen bieten, damit Nutzer Daten individuell analysieren können. Achten Sie unbedingt auch auf Integrationsmöglichkeiten mit bestehenden Systemen sowie Sicherheitsstandards, um den Schutz sensibler Informationen zu gewährleisten.

Beispiele für gelungene Datenvisualisierung

Im Folgenden möchten wir einige besonders aussagekräftige Beispiele für Datenvisualisierungen vorstellen:

Venn-Diagramm

Ein Venn-Diagramm bietet die Möglichkeit, Überschneidungen zwischen Selektionen darzustellen. Somit können nicht nur Gemeinsamkeiten aufgezeigt werden, sondern auch Cross-Sell Potenziale ermittelt und visuell dargestellt werden.

Pareto-Analyse

Um herauszufinden, welche Handlungen im Unternehmensalltag den größten Mehrwert bieten, d.h. beispielsweise welche Produkte den höchsten Umsatz generieren, eignet sich eine Pareto-Analyse. Sie wird ganz nach dem Motto „Wie kann ich mit möglichst wenig Aufwand einen möglichst großen Nutzen erreichen?“ durchgeführt. Dadurch wird die Priorisierung von bestimmten Aktivitäten erleichtert. Weitere Praxis-Beispiele für eine Pareto-Analyse haben wir für Sie in diesem Blogbeitrag zusammengefasst.

Entscheidungsbaum

Eine weitere Visualisierungsmöglichkeit, welche sich von herkömmlichen Darstellungsoptionen abhebt, ist der Entscheidungsbaum. Dieser Baum stellt einen Entscheidungsprozess, d. h.  hierarchisch aufeinanderfolgende Entscheidungen, dar und unterteilt sukzessiv die Basis-Analysemenge in zahlreiche weitere Analysegruppen. Für diese weitere Einteilung werden relevante Merkmale ausgewählt, sodass die einzelnen Gruppen den ausgewählten Variablen entsprechend immer homogener werden.

Fazit: Datenvisualisierung mit Apteco testen!

Datenvisualisierung bietet zahlreiche Vorteile – von einer besseren Übersicht über Zusammenhänge bis hin zur erleichterten Interpretation und Ableitung von Maßnahmen. Mit den passenden Visualisierungstechniken lassen sich selbst komplexe Daten verständlich aufbereiten. Moderne Tools bieten dafür flexible Lösungen, die sich an individuelle Anforderungen anpassen. Wer datenbasierte Entscheidungen effizienter treffen möchte, sollte auf eine durchdachte Visualisierungsstrategie setzen.

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