Was ist Datenvisualisierung?

Datenvisualisierung bezeichnet die grafische Darstellung von Daten, die Nutzern helfen, ihren Kontext und Bedeutung zu verstehen. Die interaktive Datenvisualisierung ermöglicht Unternehmen einen Drill-Down durchführen, um Details zu untersuchen, Muster und Ausreißer zu identifizieren und die zu verarbeitenden Daten neu auszuwählen und/oder auszuschließen.

Was bewirkt die Datenvisualisierung für Benutzer?

Die Datenvisualisierung ist oft der erste Schritt, wenn es darum geht, Analysen zu verstehen und zu vermitteln. Das liegt daran, dass Menschen Daten besser verstehen, wenn sie grafisch anstatt numerisch dargestellt sind. Wenn Daten visualisiert werden, können aufkommende Trends einfacher erkannt und neue Erkenntnisse daraus abgeleitet werden.

Als ziemlich intuitives Format ist die Datenvisualisierung eine leistungsstarke Methode, um ein Ergebnis zu kommunizieren, was eine einfachere Zusammenarbeit und schnellere Innovation ermöglicht. Mit der Allgegenwärtigkeit von Daten wird die Datenvisualisierungstechnik auch zunehmend über mehrere Disziplinen hinweg genutzt.

Die 3 wichtigsten Funktionen von Datenvisualisierungssystemen

Erfüllung dringender Geschäftsanforderungen mit Datenvisualisierung

Visuelle Analytik:

Mit KI-basierter visueller Analytik und Dashboards können schnell und einfach hochwertige Erkenntnisse generiert und geliefert werden. Diese Dashboards ermöglichen jeder einzelnen Person in Ihrem Unternehmen, Erkenntnisse für eine bessere Entscheidungsfindung zu nutzen — mit intelligenter Datenentdeckung, Data Wrangling, raumbezogener Analyse und prädiktiver Analytik mit einem Klick.

Eingebettete Analytik:

Eingebettete Analytik ist die Fähigkeit, Einblicke in den Kontext zu liefern, den Geschäftsanwendungen, Mitarbeiter und Kunden bereits nutzen. Sie ist von entscheidender Bedeutung. Dazu muss das System in der Lage sein, interaktive Berichte und Visualisierungen nahtlos in Ihr Produkt oder Ihren Service zu integrieren.

Unternehmens-Reporting:

Das System sollte Ihre Unternehmens-Reporting-Plattform modernisieren und auf kostengünstige Weise pixelperfekte Berichte liefern. Durch die Generierung von Berichten, die Ihre Daten aus mehreren Quellen verbinden, können Sie wichtige Erkenntnisse im gesamten Unternehmen liefern.

Die Vorteile der Datenvisualisierung

Gewinnen Sie schnellere Erkenntnisse

Sie ermöglicht allen Nutzern, aus Daten schnell und einfach wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Mit Datenvisualisierung können Trends unkompliziert erkannt und Ausreißer schneller identifiziert werden. Die Informationen helfen, die Entwicklung des Unternehmens besser zu verstehen sowie sich ergebende Chancen und Risiken zu erkennen.

Treffen Sie schnellere, intelligentere Entscheidungen

Organisationen können schnelle datengestützte Entscheidungen mit Visualisierungen treffen, die Echtzeit-Daten auf wertvolle, informative Weise darstellen. Durch das Verständnis der Informationen und die Zusammenarbeit mit anderen können Sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen und Muster in Ihren Daten erkennen. Die Zeiten, in denen man sich für schnelle Entscheidungen auf sein Bauchgefühl verlassen musste, sind längst vorbei.

Advanced Analytics für jedermann

Jetzt können noch mehr Mitarbeiter in Ihrer Organisation von benutzerfreundlichen interaktiven Dashboards mit integrierten raumbezogenen, prädiktiven Analysen auf einem Klick und Stream-Analysen profitieren und tiefere Einblicke gewinnen, verborgene Muster erkennen und wertvolle Geschäftschancen nutzen.

Verbessern Sie den Wert Ihrer Produkte und Services

Daten bergen einen unglaublichen Wert, doch die meisten Nutzer haben weder die Zeit noch die Geduld, den Umgang mit einem spezialisierten Business-Intelligence-Tool zu erlernen. Sorgen Sie dafür, dass Ihre Nutzer Daten ganz bequem und intuitiv nutzen können, indem Sie Analysefunktionen in Ihre Anwendungen und Geschäftsprozesses einbetten.

Investieren Sie weniger Zeit für benutzerdefinierte Analyseanfragen

Ersparen Sie Ihren technischen Teams das Schreiben von benutzerdefiniertem Code für jeden Bericht oder jede Visualisierung und die Durchführung repetitiver, zeitintensiver Aufgaben. Stattdessen sollten sie sich darauf konzentrieren, Ihre Kernprodukte oder -services zu entwickeln. Ermöglichen Sie deshalb Ihren Usern, Daten eigenständig zu visualisieren und Antworten daraus zu erhalten.

Arten von Datenvisualisierungen

Allgemeine Arten der Datenvisualisierung

• Diagramme
• Tabellen
• Graphen
• Diagramme
• Karten
• Infografik
• Dashboards

Spezifische Arten der Datenvisualisierung

• Bereiche-Chart
• Bubble-Chart
• Candlestick-Diagramm
• Säulendiagramm
• Kombinationsdiagramm
• Donut-Diagramm
• Trichter-Diagramm
• Gantt-Chart
• Gauge-Chart
• Geografisches Diagramm
• Histogramm
• Kagi-Diagramm
• Liniendiagramm
• Logarithmisches Diagramm
• Marimekko-Diagramm
• Pareto-Diagramm
• Tortendiagramm
• Pyramiden-Diagramm
• Radar-Diagramm
• Punktediagramm
• Spline-Diagramm
• Gestapeltes Diagramm
• Treemap-Diagramm
• Wasserfall-Diagramm

Der beste Ansatz zur Datenvisualisierung

Führungskräfte von Unternehmen, die intensiv in die Datenvisualisierung investieren, erwarten Ergebnisse von ihrer Investition. Oft fehlt es den erstellten Visualisierungen jedoch an Wert oder sie sind für das Unternehmen nutzlos. Um wertvolle Datenvisualisierungen zu generieren, benötigen Sie Design Thinker, Data Wrangler und Fachexperten. Man kann sich nicht nur auf eine Person verlassen. Stattdessen müssen qualifizierte Teams gebildet werden, um Daten aussagekräftiger darzustellen. Das wird erreicht, indem wir Menschen mit Fähigkeiten und Tools verbinden, die zu hervorragenden Leistungen beitragen.

Die Wirkung interaktiver Datenvisualisierung

Dank interaktiver Datenvisualisierung können Nutzer häufiger wertvolle Informationen abrufen. Dies hilft Entscheidungsträgern dabei, die Gefahren zu vermeiden, die mit Ahnungen und Vermutungen in zeitkritischen Situationen verbunden sind. Mit interaktiven Datenvisualisierungsfunktionen generieren Nutzer Erkenntnisse, die zu besseren Entscheidungen führen.

Top-Anwendungsszenarien für die Datenvisualisierung

• Überwachung der Kundendaten
• Überprüfung der Leistungskennzahlen
• Identifizierung von Marktchancen
• Storytelling
• Analyse von Beziehungen
• Bewertung der Veränderung im Laufe der Zeit
• Trendspotting
• Vergleich historischer Daten
• Bereitstellung eines umfassenden Überblicks