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Data Visualization

grafische Darstellung von Daten

Einführung: Was ist Data Visualization?

Data Visualization ist die grafische Darstellung von Daten. Sie dient dazu, komplexe Datenmengen für Menschen leichter verständlich und aussagekräftiger zu machen. Durch die Verwendung von visuellen Elementen wie Diagrammen, Grafiken und Karten können Beziehungen, Muster und Trends in Daten leichter erkannt werden.

In Unternehmen ist Data Visualization ein wichtiges Werkzeug für die datengestützte Entscheidungsfindung. Sie kann dazu beitragen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie Entscheidungsträgern einen besseren Einblick in die Unternehmensdaten verschafft. Data Visualization wird hierzu oft beim Dashboarding eingesetzt.

Hauptvorteile für Unternehmen: Was bringt Data Visualization?

Zu den Vorteilen von Data Visualization für Unternehmen gehören unter anderem:

 

  • Verbesserte Entscheidungsfindung: Data Visualization kann zu besseren Entscheidungen führen, da Unternehmensdaten besser verstanden werden.
  • Erhöhte Effizienz: Durch verbesserte Transparenz und vereinfachte Zusammenarbeit kann Data Visualization die Effizienz von Unternehmensprozessen erhöhen.
  • Verbesserte Kommunikation: Data Visualization kann dazu beitragen, dass Unternehmen ihre Daten effektiver mit Kunden und anderen Stakeholdern kommunizieren.

Hauptfunktionen: Was leisten Data-Visualization-Tools?

In der Regel bieten Data-Visualization-Tools den folgenden Funktionsumfang:

 

  • Datenaggregation: Daten aus verschiedenen Quellen aggregieren und konsolidieren
  • Datenanalyse: Daten analysieren sowie Trends und Muster erkennen
  • Data Visualization: Daten in eine visuelle Darstellung umwandeln, die für Menschen leichter verständlich ist

Workflow: Was sind die 5 Schritte für Data Visualization?

Die Data Visualization zielt darauf ab, komplexe Datenmengen in einem visuellen Format darzustellen, um sie leichter verständlich und interpretierbar zu machen. Hierfür sind in der Regel fünf grundlegende Prozessschritte erforderlich, wobei Data Visualization ein iterativer Prozess ist. Die Fünf Schritte im Überblick:

 

  1. Datenbeschaffung: Zunächst sind die benötigten Daten zu beschaffen, etwa durch Datenbankabfragen, Datenimporte aus verschiedenen Quellen oder durch manuelle Datenerfassung. Hierbei müssen die Daten korrekt, aktuell und relevant für die beabsichtigte Analyse sein.
  2. Datenbereinigung und -vorbereitung: Oft sind die gesammelten Daten unvollständig, inkonsistent oder enthalten Fehler. In diesem Schritt werden die Daten bereinigt und vorbereitet, indem fehlende Werte ergänzt, Duplikate entfernt und Datenformate standardisiert werden. Evtl. sind die Daten auch zu transformieren oder zu aggregieren, um sie für die Visualisierung geeignet zu machen.
  3. Datenanalyse: Vor der Visualisierung erfolgt oftmals eine Analyse, um Trends, Muster oder Anomalien zu identifizieren. Dies kann durch statistische Analysen, Datenexploration oder andere Analysemethoden geschehen. Von den Ergebnissen dieser Analyse hängt ab, welche Art von Visualisierung am besten geeignet ist, um die Daten effektiv darzustellen.
  4. Auswahl des Visualisierungstyps: Abhängig von der Art der Daten und der beabsichtigten Kernaussage gibt es verschiedene Arten von Visualisierungen, wie z.B. Balken-, Linien- oder Tortendiagramme, Heatmaps und viele andere. Die Wahl des richtigen Visualisierungstyps ist entscheidend, um die Daten aussagekräftig zu kommunizieren und Missverständnisse zu vermeiden.
  5. Erstellung/Verfeinerung der Visualisierung: Mit Hilfe von Data-Visualization-Tools (siehe Punkt „Tools“ weiter unten auf dieser Seite) oder -bibliotheken wird die eigentliche Visualisierung erstellt, überprüft und gegebenenfalls verfeinert, um sicherzustellen, dass sie klar, präzise und für das beabsichtigte Publikum verständlich ist.

Allgemeine Herausforderungen: Worauf ist bei Data Visualization zu achten?

Bei Data Visualization ist auf die Datenqualität zu achten, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Auch die Datenmenge kann zu einer Herausforderung werden, wenn sie die Komplexität der Visualisierung erhöht. Zudem sollte das Augenmerk auf einem geeigneten Visualisierungsdesign liegen, d.h., die Visualisierung muss so gestaltet sein, dass sie für die Zielgruppe leicht verständlich und aussagekräftig ist.

Technologische Herausforderungen: Was muss die IT für Data Visualization leisten?

Die IT-Abteilungen von Unternehmen müssen sich beim Thema „Data Visualization“ unter anderem um folgende Aspekte kümmern:

 

  • Datenintegration: Die Daten, die für die Visualisierung verwendet werden, müssen aus verschiedenen Quellen integriert werden können.
  • Datenspeicherung: Für die Speicherung der zu visualisierenden Daten ist ausreichend Speicherplatz bereitzustellen.
  • Datensicherheit: Die IT-Abteilung muss die verwendeten Daten vor unbefugtem Zugriff schützen.

Einsatzbereiche in Unternehmen: Wie wird Data Visualization genutzt?

Data Visualization kann in Unternehmen in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden, darunter:

 

  • Marketing: Markttrends analysieren und Marketingkampagnen optimieren
  • Vertrieb: die Vertriebsleistung überwachen und Vertriebsstrategien verbessern
  • Kundenservice: Kundenverhalten analysieren und den Kundenservice verbessern
  • Produktion: die Produktionsleistung überwachen und die Produktqualität verbessern
  • Finanzen: Finanzdaten analysieren und Finanzentscheidungen unterstützen

Zielgruppen für die Nutzung: Für wen lohnt sich der Einsatz von Data Visualization?

Data Visualization ist für Unternehmen aller Größen und Branchen geeignet, wobei Unternehmen, die große Mengen an Daten erheben und analysieren, besonders profitieren.

Innerhalb von Unternehmen kann Data Visualization von einer Vielzahl von Zielgruppen genutzt werden, darunter von EntscheidungsträgerInnen, AnalystInnen, Vertriebs- oder KundendienstmitarbeiterInnen, sowie in allen Bereichen, in den die regelmäßige Visualisierung von Daten einen Arbeitsbeitrag leistet oder Verbesserungen ermöglicht.

Technologien: Welche Tools werden für Data Visualization verwendet?

Es gibt eine Vielzahl an Tools für Data Visualization auf dem Markt. Die beste Wahl hängt von den spezifischen Anforderungen, dem Budget und dem vorhandenen technischen Know-how ab. Bekannte Werkzeuge zur Datenvisualisierung sind Tableau, Qlik und natürlich Power BI.

Microsoft Power BI:

Power BI ist ein beliebtes Datenvisualisierungstool, das Teil der Microsoft Power Platform ist. Es bietet eine einfache und intuitive Benutzeroberfläche und eine Vielzahl von Funktionen, die für die Datenvisualisierung in Unternehmen geeignet sind (siehe Abbildung).

ie Oberfläche von Power BI mit verschiedenen Data-Visualization-Möglichkeiten

Die Oberfläche von Power BI mit verschiedenen Data-Visualization-Möglichkeiten (Quelle: Microsoft)

Welche Vorteile welches Tool bietet und wo die Unterschiede liegen, erfahren Sie hier:

Implementierung

Die Implementierung von Data Visualization in Unternehmen kann auf verschiedene Weise erfolgen. Eine Möglichkeit ist die Verwendung eines dedizierten Data Visualization-Tools (siehe oben). Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung einer allgemeinen Business Intelligence-Plattform, die Data-Visualization-Funktionen enthält.

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