Datenvisualisierung: Definition, Vorteile und Beispiele

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Datenvisualisierung ist eine leistungsstarke Möglichkeit für Anwender, insbesondere Datenexperten, Daten so darzustellen, dass sie leicht interpretiert werden können. Sie hilft dabei, mit Daten eine Geschichte zu erzählen, indem sie Tabellen mit Zahlen in beeindruckende Grafiken und Diagramme verwandelt.

Erfahren Sie mehr über Datenvisualisierung, einschließlich Definition, Vorteile, Beispiele, Arten und Tools. Wenn Sie die notwendigen Fähigkeiten für Ihren Beruf erwerben möchten, können Sie auch Online Kurse erkunden, die Sie von überall aus absolvieren können.

Was ist Datenvisualisierung?

Datenvisualisierung ist die Darstellung von Informationen und Daten mithilfe von Diagrammen, Grafiken, Karten und anderen visuellen Hilfsmitteln. Diese Visualisierungen ermöglichen es uns, Muster, Trends oder Ausreißer in einem Datensatz leicht zu erkennen.

Durch die Datenvisualisierung werden Daten auch ohne technische Kenntnisse der breiten Öffentlichkeit oder bestimmten Zielgruppen zugänglich gemacht. Beispielsweise könnte eine staatliche Gesundheitsbehörde eine Karte der geimpften Regionen bereitstellen.

Der Zweck der Datenvisualisierung besteht darin, fundierte Entscheidungen zu unterstützen und einer ansonsten nichtssagenden Datenbank eine anschauliche Bedeutung zu verleihen.

Vorteile der Datenvisualisierung

Datenvisualisierung kann in nahezu allen Bereichen eingesetzt werden, beispielsweise in der Politik, im Finanzwesen, Marketing, Einzelhandel, in der Bildung, im Sport, in Geschichtswissenschaften und mehr. Zu den Vorteilen der Datenvisualisierung gehören:

• Storytelling: Menschen fühlen sich von Farben und Mustern in Kleidung, Kunst und Kultur, Architektur und vielem mehr angezogen. Bei Daten ist das nicht anders – Farben und Muster ermöglichen es uns, die Geschichte in den Daten zu visualisieren.

• Zugänglichkeit: Informationen werden auf zugängliche und leicht verständliche Weise für verschiedene Zielgruppen weitergegeben.

• Beziehungen visualisieren: Es ist einfacher, die Beziehungen und Muster innerhalb eines Datensatzes zu erkennen, wenn die Informationen in einem Diagramm oder einer Grafik dargestellt werden.

• Erkundung: Besser zugängliche Daten bedeuten mehr Möglichkeiten zur Erkundung, Zusammenarbeit und zur Information umsetzbarer Entscheidungen.

Datenvisualisierung und Big Data

Unternehmen sammeln „Big Data“ und synthetisieren diese zu Informationen. Datenvisualisierung hilft dabei, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen – beispielsweise eine Heatmap, die Regionen veranschaulicht, in denen Personen nach psychischer Hilfe suchen. Zur Synthese all dieser Daten kann Visualisierungssoftware in Kombination mit Datenerfassungssoftware eingesetzt werden.

Datenvisualisierungstools

Es gibt zahlreiche Datenvisualisierungstools, die Ihren Anforderungen entsprechen. Bevor Sie sich für eines entscheiden, prüfen Sie, ob Sie eine Open Source Website benötigen oder einfach ein Diagramm mit Excel oder Google Charts erstellen können. Die folgenden gängigen Datenvisualisierungstools könnten Ihren Anforderungen entsprechen. 

• Tableau 

• Google Charts

• Dundas BI

• Power BI

• Jupyter

• Infogram

• ChartBlocks

• D3.js

• FusionCharts

• Grafana

Beginnen Sie mit einem kostenlosen Tool

Unabhängig vom jeweiligen Bereich kann die Verwendung visueller Darstellungen zur Veranschaulichung von Daten enorm hilfreich sein. Tableau bietet ein kostenloses Tool, mit dem jeder beeindruckende Visualisierungen für Schulprojekte, gemeinnützige Organisationen oder kleine Unternehmen erstellen kann. 

Arten der Datenvisualisierung

Die Visualisierung von Daten kann so einfach sein wie ein Balken- oder Streudiagramm, wird aber besonders aussagekräftig, wenn man beispielsweise das Durchschnittsalter des Bundestages im Vergleich zum Durchschnittsalter der Deutschen analysiert. Gängige Arten der Datenvisualisierung sind:

• Tabelle: Eine Tabelle besteht aus in Zeilen und Spalten angezeigten Daten, die einfach in einem Word Dokument oder einer Excel Tabelle erstellt werden können.

• Diagramm oder Grafik: Informationen werden tabellarisch dargestellt, wobei die Daten entlang einer x- und y-Achse, üblicherweise mit Balken, Punkten oder Linien, dargestellt werden, um Daten im Vergleich darzustellen. Eine Infografik ist ein spezieller Diagrammtyp, der Bilder und Texte zur Veranschaulichung der Daten kombiniert.

• Ganttdiagramm: Ein Ganttdiagramm ist ein Balkendiagramm, das einen Zeitplan und Aufgaben darstellt und speziell im Projektmanagement verwendet wird.

• Kreisdiagramm: Ein Kreisdiagramm unterteilt Daten in Prozentsätze, die in „Stücken“ eines Kreises dargestellt werden und zusammen 100 % ergeben. 

• Georäumliche Visualisierung: Daten werden in Kartenform mit Formen und Farben dargestellt, die die Beziehung zwischen bestimmten Orten veranschaulichen, beispielsweise eine Choroplethen- oder Heatkarte.

• Dashboard: Daten und Visualisierungen werden normalerweise zu Geschäftszwecken angezeigt, um Analysten das Verständnis und die Präsentation der Daten zu erleichtern.

Beispiele für Datenvisualisierung

Mithilfe von Datenvisualisierungstools können verschiedene Diagramme und Grafiken erstellt werden, um wichtige Daten zu veranschaulichen. Einige Beispiele für Datenvisualisierung in der Praxis:

• Datenwissenschaft: Datenwissenschaftler und Forscher haben Zugriff auf Bibliotheken mit Programmiersprachen oder Tools wie Python oder R, mit denen sie Muster in Datensätzen verstehen und identifizieren können. Tools unterstützen diese Datenexperten dabei, effizienter zu arbeiten, indem sie Forschungsergebnisse mit Farben, Diagrammen, Linien und Formen kodieren.

• Marketing: Durch die Verfolgung von Daten wie Web Traffic und Social Media Analysen können Marketingfachleute analysieren, wie Kunden ihre Produkte finden und ob es sich um Early Adopters oder eher um Spätkäufer handelt. Diagramme und Grafiken können Daten für Marketingfachleute und Stakeholder zusammenfassen, um diese Trends besser zu verstehen. 

• Finanzen: Anleger und Berater, die sich auf den Kauf und Verkauf von Aktien, Anleihen, Dividenden und anderen Rohstoffen konzentrieren, analysieren die Preisentwicklung im Zeitverlauf, um zu bestimmen, welche Anlagen kurz- oder langfristig lohnenswert sind. Liniendiagramme helfen Finanzanalysten bei der Visualisierung dieser Daten und ermöglichen die Anzeige von Monaten, Jahren und sogar Jahrzehnten.

• Gesundheitspolitik: Politische Entscheidungsträger können Choroplethenkarten nutzen, die farblich nach geografischen Gebieten (Nationen, Staaten, Kontinente) unterteilt sind. Sie können diese Karten beispielsweise nutzen, um die Sterblichkeitsraten von Krebs oder Ebola in verschiedenen Teilen der Welt darzustellen. 

Treffen Sie wichtige Geschäftsentscheidungen, indem Sie diese mit Datenanalysen untermauern. Das Data Analytics Zertifikat von Google kann Ihre Fähigkeiten verbessern:

Jobs, die Datenvisualisierung verwenden

Von Marketing bis Datenanalyse ist Datenvisualisierung eine Fähigkeit, die in vielen Branchen von Nutzen sein kann. Der Ausbau Ihrer Fähigkeiten in der Datenvisualisierung kann in folgenden Berufen hilfreich sein:

• Datenvisualisierungsanalyst: Als Datenvisualisierungsanalyst (oder -spezialist) sind Sie für die Erstellung und Bearbeitung visueller Inhalte wie Karten, Diagramme und Infografiken aus großen Datensätzen verantwortlich. 

• Ingenieur für Datenvisualisierung: Ingenieure und Entwickler für Datenvisualisierung sind Experten sowohl im Umgang mit Daten mit SQL als auch in der Unterstützung von Produktteams bei der Erstellung benutzerfreundlicher Dashboards, die Storytelling ermöglichen.

• Datenanalyst: Ein Datenanalyst sammelt, bereinigt und interpretiert Datensätze, um Fragen zu beantworten oder geschäftliche Probleme zu lösen.

Daten sind allgegenwärtig. In kreativen Berufen wie als Grafikdesigner, Content Stratege oder Social Media Experte kann Ihnen Fachwissen zur Datenvisualisierung bei der Lösung anspruchsvoller Probleme helfen. Als E-Mail Marketer können Sie Dashboards zur Analyse erstellen oder als Kommunikationsdesigner Infografiken gestalten.

Auf der anderen Seite können Datenexperten von Fähigkeiten zur Datenvisualisierung profitieren, um mithilfe von Daten wirkungsvollere Geschichten zu erzählen.

Tauchen Sie ein in die Datenvisualisierung

Datenvisualisierung hilft Ihnen, eine Geschichte mit Daten so zu erzählen, dass sie für Ihr Publikum leichter verständlich ist. Lernen Sie die Grundlagen der Datenvisualisierung mit der Spezialisierung Datenvisualisierung mit Tableau der University of California Davis. Nutzen Sie die Ressourcenbibliothek von Tableau, um Best Practices für Datenvisualisierung und Storytelling anhand von Beispielen aus der Praxis und aus der Journalistenwelt zu erlernen. Tableau ist eines der angesehensten und zugänglichsten Tools zur Datenvisualisierung. 

Weitere Informationen zur Datenvisualisierung mit Excel und Cognos Analytics finden Sie in der Spezialisierung Datenanalyse und Grundlagen der Datenvisualisierung von IBM.