Wie bringt die Datenvisualisierung einem Unternehmen einen Mehrwert?

Datenvisualisierung Definition

Datenvisualisierung ist definiert als eine grafische Darstellung von Daten. Sie dient dazu, den Kontext und die Bedeutung von Informationen zu verstehen, indem sie Muster, Trends und Korrelationen aufzeigt, die in reiner Textform schwer zu interpretieren sind.

Diese visuellen Darstellungen können in Form von Diagrammen, Kreisdiagrammen, Heatmaps, Sparklines und vielem mehr erfolgen.

Was sind die Vorteile der Datenvisualisierung?

In der BI, oder Business Intelligence, ist die Datenvisualisierung bereits ein unverzichtbares Merkmal. Mit dem Aufkommen von Big Data wird die Datenvisualisierung sogar noch wichtiger, um den Datenbürgern zu helfen, die Millionen von Daten, die täglich generiert werden, sinnvoll zu nutzen. Sie hilft nicht nur, die Daten in einer leicht verständlichen visuellen Darstellung aufzubereiten, sondern ermöglicht es den Mitarbeitern auch, Zeit zu sparen und effizienter zu arbeiten.

In gewisser Weise ermöglicht die Datenvisualisierung auch die Demokratisierung von Daten für jeden innerhalb einer Organisation. Damit sehen Data Leaders wie Chief Data Officers in dieser Disziplin eine Möglichkeit, intuitive Entscheidungsfindung durch Datenanalyse zu ersetzen. So können sie eine data driven Kultur in ihren Unternehmen evangelisieren.

Wie können Sie mehr Nutzen aus modernen Datenvisualisierungsplattformen ziehen?

Die meisten Unternehmen, die Datenvisualisierungstools einsetzen, haben Schwierigkeiten, ihre Daten so darzustellen, dass der Wert der Daten maximiert wird. Moderne Datenvisualisierungstools werden jedoch erweitert, um neue Anwendungsfälle einzubeziehen. Mit diesen Tools können Unternehmen Möglichkeiten für wichtige Datenanalysen finden und kommunizieren. Ihre Stärken sind:

Bessere Kommunikation und besseres Verständnis der Daten

Die Datenvisualisierung ermöglicht es den Mitarbeitern, auch denjenigen, die keine Ahnung von Daten haben, Daten in neuen, interaktiven Formaten zu verstehen, zu analysieren und mit ihnen zu kommunizieren. Dieser Wille der Unternehmen, data driven zu werden, führt dazu, dass sie ihre Organisationen besser informieren und trainieren , um zu verstehen, wie man Datenvisualisierungstools und ihre relevanten Formate verwendet. Diese Formate können Heatmaps, Blasendiagramme, Baumdiagramme, Wasserfalldiagramme, usw. sein.

Weitere Interaktionen zur Datenanalyse

Die Datenberichterstattung wird in Unternehmen immer kollaborativer und die Präsentation von Daten zu einer täglichen Aufgabe. Daher wird die Datenvisualisierung immer "reaktionsfähiger", so dass sie sich an jedes Gerät und jeden Ort, an dem die Daten geteilt werden, anpassen kann. Diese Tools öffnen sich für Web- und Mobiltechniken, um Datengeschichten zu teilen und Daten kollaborativ kennenlernen . Darüber hinaus sind es großformatige Bildschirme, die ein allgemeineres Verständnis für die Daten schaffen, zum Beispiel in Management-Meetings.

Unterstützung des Data Storytelling

Beim Data Storytelling geht es eher um die Vermittlung von Erkenntnissen als um die Überwachung oder Analyse ihrer Entwicklung. Unternehmen wie Data Telling und Nugit haben sich darauf spezialisiert. Durch den Einsatz von Infografiken können Datenvisualisierungsplattformen Data-Storytelling-Techniken unterstützen, um den Managementteams die Bedeutung der Daten zu vermitteln. Solche Darstellungen wecken die Aufmerksamkeit der Menschen und helfen ihnen, sich später besser an die Informationen zu erinnern.

Eine automatische Datenvisualisierung

Datennutzer erwarten zunehmend, dass ihre Analysesoftware mehr für sie tut. Erweiterte Datenvisualisierung ist sehr nützlich, wenn man sich nicht sicher ist, welches visuelle Format für den Datensatz , den man kennenlernen oder analysieren möchte, am besten geeignet ist. Diese automatischen Funktionen sind am besten für Citizen Data Scientists geeignet, die ihre Zeit mit der Analyse von Daten und der Suche nach neuen Anwendungsfällen verbringen, anstatt sie zu visualisieren.

Gartners wichtigste Analyse- und BI-Plattformen

Laut Gartner sind die führenden Analyse- und business intelligence :

• • Microsoft: Power BI von Microsoft ist ein anpassbares Datenvisualisierungs-Toolset, das Ihnen einen vollständigen Überblick über Ihr Unternehmen bietet. Es ermöglicht Mitarbeitern die Zusammenarbeit und den Austausch von Berichten innerhalb und außerhalb ihrer Organisation und die Erkennung von Trends, sobald diese auftreten. Klicken Sie für weitere Informationen.

• • Tableau: Tableau hilft Menschen, Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Sie ermöglichen es Benutzern, kennenlernen mit grenzenlosen visuellen Analysen kennenlernen , Dashboards zu erstellen, Ad-hoc-Analysen durchzuführen und vieles mehr. Erfahren Sie mehr über Tableau.

• • Qlik: Mit Qlik können Anwender intelligente Visualisierungen erstellen und per Drag & Drop umfangreiche Analyse-Apps entwickeln, die durch Vorschläge und Automatisierung durch KI beschleunigt werden. Lesen Sie mehr über Qlik.

• • ThoughtSpot: ThoughtSpot ermöglicht es Nutzer , granulare Einblicke aus Milliarden von Datenzeilen zu erhalten und mit Hilfe von KI-Technologie Erkenntnisse aus Fragen zu gewinnen, an die Sie vielleicht nicht gedacht hätten. Klicken Sie für weitere Informationen über ThoughtSpot

Schlussfolgerung: Warum sollten Unternehmen Datenvisualisierung nutzen?

Die Hauptgründe, warum Datenvisualisierung für Unternehmen wichtig ist, sind unter anderem:

• Die Daten sind leichter zu verstehen und zu merken.
• Die Visualisierung von Datentrends und -beziehungen geht schneller.
• Die Nutzer können Daten entdecken, die sie vorher nicht sehen konnten.
• Datenverantwortliche können bessere, data driven Entscheidungen treffen.

Über Actian Corporation

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