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Während die Informationsproduktion von Tag zu Tag zunimmt, gestaltet sich auch die Analyse, Untersuchung und Auswertung von Informationen immer komplexer. Es wird zunehmend schwieriger, aus den Daten im Rahmen der internen und externen Geschäftsprozesse von Unternehmen aussagekräftige Erkenntnisse zu ziehen, große Datenmengen zu verarbeiten oder sie in traditioneller Form als Fließtext darzustellen. Aus diesem Grund beschreiten Unternehmen verschiedene Wege, um ihre umfangreichen Datenbestände leicht und schnell verständlich zu machen. Die Datenvisualisierung sticht hierbei als eine dieser Lösungen hervor. Wir haben das Thema der Datenvisualisierung, die als eine der Methoden zur Verarbeitung von Big Data in Unternehmen eingesetzt wird, für Sie zusammengefasst.
Was ist Datenvisualisierung?
Die Datenvisualisierung ist eine Methode, die es ermöglicht, insbesondere große Datenmengen verständlich und leicht analysierbar zu machen, indem numerische Daten mit grafischen Elementen in visueller Form dargestellt werden. Daten, die durch visuelle Elemente wie Punkte, Linien oder Balken kodiert werden, lassen sich wesentlich leichter erfassen. Datenvisualisierungstechniken können je nach Verwendungszweck der Daten als allgemeine Diagramme wie Kreis- oder Balkendiagramme eingesetzt oder über Methoden wie Karten, Zeitachsen und Histogramme aufbereitet werden.
Welche Arten und Eigenschaften der Datenvisualisierung gibt es?
Bei der Erstellung von Datenvisualisierungen gewinnen aufgrund visueller Definitionen grafikdesignerische Fähigkeiten an Bedeutung; zudem wird sie wegen ihrer grundlegenden Eigenschaften auch als ein Zweig der deskriptiven Statistik betrachtet. Mit anderen Worten: Es kommen mehrere Disziplinen gemeinsam zum Einsatz. Die Methode der Datenvisualisierung, die in vielen Business-Intelligence-Tools enthalten ist, spielt bei der Interpretation von Daten in der erweiterten Analytik eine wichtige Rolle. Während Datenvisualisierung einerseits als wissenschaftliche Methode beschrieben wird, vertreten einige auch die Ansicht, dass es sich um eine Kunstform handelt. Während über neue Ausdrucksformen und Produktionsmethoden diskutiert wird, die durch den Einfluss künstlicher Intelligenz auf die Kunst entstehen, dauern die Debatten darüber an, ob Datenvisualisierung als moderne Kunstform anerkannt oder abgelehnt werden sollte. Betrachtet man all diese Eigenschaften, lässt sich sagen, dass die zur Erfassung komplexer Phänomene genutzte Datenvisualisierung eine interdisziplinäre Struktur aufweist.
Erstellung der Datenvisualisierung
Datenvisualisierungstools sind meist mit Datenquellen wie Datenbanken verbunden und werden durch die Verarbeitung von in der Cloud gespeicherten Daten erstellt. Datenvisualisierung wird grundsätzlich in zwei Gruppen unterteilt: Infografiken und Dataviz. Infografiken dienen der grafischen Informationsvermittlung, indem Texte, Bilder, Grafiken, Diagramme und Videobilder zu Daten zusammengeführt werden, um sie grafisch aufzubereiten. Da sie nicht rein automatisiert am Computer generiert werden, sind sie im Vergleich zu Dataviz-Grafiken aufwendiger und entwickeln sich bei großen Datenmengen zu einer spürbaren Arbeitsbelastung für den Ersteller. Die andere Methode, die Dataviz-Grafiken, weist eine algorithmische Struktur auf und wird überwiegend computergestützt erstellt. Sie bietet bei hohen Datenmengen Vorteile gegenüber Infografiken, da ihre Anpassung an sich verändernde Daten praktischer ist. Daher wird sie für Big Data bevorzugt. Für den entsprechenden Artikel: Link
Vorteile der Datenvisualisierung
Die Datenvisualisierung wird von Unternehmen genutzt, um Daten aus Umfragen, Einkäufen oder Kampagnen sowie große, arbeitskraftspezifisch gesammelte und in Cloud-Systemen gespeicherte Datenmengen zu interpretieren. Daher werden die von Unternehmen im Branding- oder Institutionalisierungsprozess benötigten Informationen analysiert und zur Entscheidungsfindung sowie als Grundlage für die Entwicklung entsprechender Kampagnen herangezogen. Auf diese Weise fungiert sie als eine Art Roadmap bei der Umsetzung datenbasierter Erkenntnisse in geschäftliche Aktivitäten oder bei der Steuerung der Arbeitskräfte. Sie verschafft dem Unternehmen sowohl im Kommunikations- als auch im Vertriebsbereich wertvolle Einblicke (Insights). Diese Einblicke ermöglichen es, auf potenzielle Krisen vorbereitet zu sein oder präventive Maßnahmen zu ergreifen, damit bestimmte Probleme gar nicht erst entstehen. Zudem hilft sie unter Marktbedingungen, in denen globaler Wettbewerb Schnelligkeit erfordert, betriebliche Abläufe zu beschleunigen. Die visuelle Interpretation von Daten schafft insbesondere bei multinationalen Unternehmen oder Akteuren des Außenhandels den Vorteil, Sachverhalte in einer einzigen universellen Sprache ausdrücken zu können.
Quellen: Artut, S. (2019). Yapay Zeka Olgusunun Güncel Sanat Çalışmalarındaki Açılımları . İnsan ve İnsan , 6 (22) , 767-783 . DOI: 10.29224/insanveinsan.478162
*GÜRLER, Arif & Yilmaz, Ahmet & Tekerek, Mehmet. (2018). Veri Görselleştirme ve İnfografikler. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 21. 131-148. 10.17780/ksujes.391274. * https://www.oracle.com/tr/business-analytics/what-is-data-visualization/ Zugriffsdatum: 16. 11. 2022 https://powerbi.microsoft.com/tr-tr/data-visualization/ Zugriffsdatum: 16. 11. 2022
