Data Visualization Tools ermöglichen es dir, deine Rohdaten in Form von Grafiken oder Infografiken darzustellen, um sie leichter verständlich zu machen.
Mit dem Aufkommen von Big Data und der Vervielfachung der Datenquellen greifen Unternehmen immer häufiger auf Datenvisualisierung oder Data Visualization Tools zurück. Diese visuellen Darstellungen erleichtern das Verständnis von Rohdaten und helfen so bei der Entscheidungsfindung.
Die Vorteile von Data Visualization Tools
Du hast gerade die Datenanalyse deines Unternehmens abgeschlossen und musst sie deinen Kollegen, deinem Management oder einer Gruppe von Investoren präsentieren?
Vergiss die Excel-Tabelle und verwende stattdessen Data Visualization! Die Datenvisualisierung bietet dir eine Reihe von Techniken, mit denen du rohe und oft komplexe Daten in leicht zugängliche visuelle Darstellungen umwandeln kannst. Indem du diese Rohdaten zugänglich und verständlich machst, sparst du deinen Mitarbeitern Zeit und erleichterst ihnen die Entscheidungsfindung.
Was sind die wichtigsten Data Visualization Tools?
Datenvisualisierungstools, die hauptsächlich zur Erstellung von Dashboards und Berichten zur Datenanalyse verwendet werden, werden oft nicht ausreichend genutzt. Während die Diagramme von Google Analytics als gute Indikatoren für die Leistung unserer Websites bekannt sind, gibt es auch andere Tools, die uns helfen, die Rohdaten in unseren Excel-Tabellen besser zu verstehen.
MicroStrategy ermöglicht die Analyse von Daten mithilfe visueller Darstellungen und ist ein wertvoller Bestandteil von Unternehmensanalysen und -berichten.
Das System bietet eine einzigartige integrierte Plattform mit zahlreichen Optionen, die je nach Benutzerrolle verfügbar sind oder nicht. Das Tool ist direkt über das Internet und über Mobilgeräte zugänglich, sodass jeder von überall aus darauf zugreifen kann.
Microsoft Power BI ist eine Suite von Analysewerkzeugen, die hauptsächlich auf Azure, dem Cloud-Manager der amerikanischen Firma, betrieben wird. Power BI verfügt auch über ein Werkzeug zur Darstellung von Daten und generiert Ad-hoc-Analysen. Die Nutzer haben auch ein kostenloses Datenanalyse-Tool und kostenlose mobile Datenvisualisierungs-Apps zur Verfügung.
Data Storytelling: Mit deinen Daten eine Geschichte erzählen
Es reicht nicht aus, ein paar Diagramme und Histogramme auf einem Bildschirm zu zeigen, damit deine Zuhörer die Bedeutung deiner Daten verstehen. Um das Verständnis deiner Präsentation zu erleichtern, ist es am besten, sie in Form einer Geschichte zu organisieren.
Mithilfe dieser Geschichte kannst du die Aufmerksamkeit auf die wichtigsten Elemente deiner Präsentation lenken, die Beziehungen zwischen den verschiedenen Rohdatensätzen erklären und die Auswirkungen einer bestimmten Datenquelle auf eine andere erläutern. Aber Achtung, Data Storytelling kann nicht improvisiert werden. Hier sind einige Regeln, die du beachten solltest, damit die Geschichte, die du erzählst, von deinen Mitarbeitern richtig verstanden wird:
Passe die Visualisierung deiner Daten an dein Publikum und die Botschaft, die du vermitteln willst, an.
Das Profil deiner Gesprächspartner zu kennen, ist extrem wichtig, bevor du mit der Darstellung deiner Daten beginnst.
Je nach ihrer Erfahrung mit Daten werden sie unterschiedlich auf die Grafiken reagieren, die du ihnen präsentierst. Stelle also sicher, dass dein Publikum die gleiche grafische Sprache spricht wie du! Erinnere dich an den Zweck deiner Präsentation und zeige nur die Informationen, die für die Vermittlung deiner Botschaft relevant sind, damit du dein Publikum nicht mit zu vielen Informationen überschüttest und seine Aufmerksamkeit ablenkst.
Wähle die richtige Visualisierung, die du mit deinen Daten verknüpfen kannst.
Für eine effektivere visuelle Darstellung solltest du die richtigen Grafiken aus der schier unendlichen Auswahl verwenden. Zu den am häufigsten verwendeten Grafiken gehören das Balkendiagramm, Diagramme, die Punktwolke oder auch das Kreisdiagramm (auch Tortendiagramm genannt).
Die Bedeutung von Text bei der Visualisierung verstehen
Auch wenn wir über Datenvisualisierung sprechen, dürfen wir die Bedeutung von Text nicht vergessen… In vielen Fällen sind Beschriftungen entscheidend, um die Organisation von Diagrammen zu verstehen. Titel, Untertitel und erläuternde Texte geben der Visualisierung ebenfalls einen Kontext und erleichtern dem Leser das Verständnis. Achte darauf, kurze Sätze zu verwenden, dich nicht zu wiederholen und Schriftarten und Farben lesbar zu halten.
Farben richtig einsetzen
Lass uns über Farbe sprechen! Sie ist wichtig, um deiner Präsentation Leben einzuhauchen und zum Gesamtverständnis des Lesers beizutragen.
Umgekehrt bedeutet ein roter Pfeil in der allgemeinen Vorstellung etwas Steriles. Andererseits kann die falsche Verwendung dieser Farben den Leser leicht in die Irre führen und ihm die falschen Informationen vermitteln.
Die Berücksichtigung dieser Regeln ist entscheidend für das richtige Verständnis deiner Datenanalyse.
Denn eine falsche Wahl der Datendarstellung, ein falscher Farbcode, eine zu präsente oder sich wiederholende Legende können die Aussage verzerren und die Visualisierung sehr schnell verwirrend machen. Es wird dir dann schwer fallen, diese Verwirrung beim Sprechen wieder auszugleichen und deine Zuhörer wieder auf die Spur der Geschichte zu bringen, die du erzählen möchtest, und auf das Ziel, das du anstrebst.
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In 35 Stunden wirst du eine Vielzahl von Grafiken beherrschen und anpassen können und lernen, sie an deine Datenanalysen anzupassen, indem du Best Practices für das Storytelling anwendest, um sie leichter verständlich zu machen und deine Ziele vor den Mitarbeitern deines Unternehmens zu unterstützen. Du wirst auch in der Lage sein, interaktive Dashboards zu erstellen, um deinen Daten mehr Bedeutung zu verleihen. Schließlich wirst du alle Kenntnisse haben, um eine interaktive Grafik zu erstellen und in eine Webseite zu integrieren und deine Datenvisualisierungen weltweit zu verbreiten!
