Wie man mit Datenvisualisierung Erkenntnisse klar und handlungsorientiert präsentiert

Im digitalen Zeitalter kann die Bedeutung der Datenvisualisierung nicht hoch genug eingeschätzt werden. Da die Welt jeden Tag eine noch nie dagewesene Menge an Daten produziert – etwa 463 Exabyte pro Tag – wird die Fähigkeit, aus diesem riesigen Informationsreservoir aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, immer wichtiger. In diesem Blog konzentrieren wir auf Folgendes: 

• Was ist Datenvisualisierung und warum ist sie wichtig?
• Arten der Datenvisualisierung und Auswahl der geeigneten Visualisierung
• Datenkompetenz und Designprinzipien für effektive Datenvisualisierung
• Tools und Software zur Datenvisualisierung
• Warum Storytelling für Datenvisualisierung wichtig ist
• Herausforderungen und zukünftige Trends in der Datenvisualisierung
   

Was ist Datenvisualisierung und warum ist sie wichtig?

Datenvisualisierung ist die Kunst, komplexe Datensätze in visuell ansprechende und verständliche Darstellungen wie Diagramme, Grafiken und Infografiken zu übersetzen. Die Darstellung von Daten in einem visuellen Format vereinfacht nicht nur komplexe Informationen, sondern verbessert auch das Verständnis und die Einprägsamkeit. Sie ermöglicht es Entscheidungsträgern und Einzelpersonen, schnell Muster, Trends und Beziehungen zu erfassen, die in den Rohdaten nur schwer zu erkennen sind. Diese Fähigkeit ebnet den Weg für eine datengestützte Entscheidungsfindung, die in der heutigen datenzentrierten Welt entscheidend für den Erfolg ist.

Das menschliche Gehirn hat eine natürliche Vorliebe für visuelle Informationen und kann visuelle Elemente besser verarbeiten als Textdaten. Tatsächlich sind 90 % der Informationen, die das Gehirn erhält, visueller Natur.

Dieses als "Bildüberlegenheitseffekt" bekannte Phänomen beruht auf der Fähigkeit des Gehirns, Bilder schnell und effizient zu verarbeiten. Laut einer Studie der Universität von Minnesota verarbeitet das menschliche Gehirn visuelle Informationen 60.000-mal schneller als Textinformationen, was im Einzelfall bedeutet, dass visuelle Inhalte mit bemerkenswerter Geschwindigkeit aufgenommen werden können.

Visuelle Elemente wie Diagramme, Grafiken und Skizzen nutzen die angeborene Fähigkeit des Gehirns, Muster zu erkennen, und erleichtern es Menschen, komplexe Informationen aufzunehmen und Verbindungen zwischen Datenpunkten herzustellen. Daher fesseln visuell aufbereitete Daten nicht nur die Aufmerksamkeit, sondern verbessern auch das Verständnis und das Erinnerungsvermögen und haben eine bleibende Wirkung auf die Zuhörer. Wenn man etwas hört, erinnert man sich nach drei Tagen nur noch an 10 %. Wenn man etwas sieht, sind es 65 %.

Das Verständnis von Rohdaten ohne visuelle Hilfsmittel kann jedoch eine Herausforderung darstellen, insbesondere für Personen ohne technisches Fachwissen oder Datenkompetenz. Rohdaten erscheinen oft als eine Reihe von Zahlen, Tabellen oder Text, was den durchschnittlichen Nutzer überfordern oder verwirren kann. Ohne eine angemessene Visualisierung können wertvolle Erkenntnisse und Muster verborgen bleiben und das Potenzial für eine datengestützte Entscheidungsfindung einschränken.

Die Datenvisualisierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen, indem sie abstrakte Daten in zugängliche und überzeugende visuelle Darstellungen umwandelt. Die Darstellung in Diagrammen oder Grafiken vereinfacht komplexe Konzepte und ermöglicht ein schnelles Verständnis von Trends und Beziehungen. Dadurch werden die aus der Datenvisualisierung gewonnenen Erkenntnisse für ein breiteres Publikum leichter verständlich und umsetzbar. Die Demokratisierung von Daten durch Visualisierung stellt sicher, dass wertvolle Informationen diejenigen erreichen, die sie benötigen, was wiederum fundierte Entscheidungen und eine datengetriebene Unternehmenskultur fördert.

Arten der Datenvisualisierung und Auswahl der geeigneten Visualisierung 

Datenvisualisierung bietet eine vielfältige Palette an Werkzeugen und Techniken, um Informationen effektiv zu präsentieren. Verschiedene visuelle Elemente können verwendet werden, um komplexe Datensätze in leicht verständliche Darstellungen umzuwandeln. Zu den gebräuchlichsten Arten der Datenvisualisierung gehören Diagramme, Grafiken, Karten, Infografiken und Dashboards.

Diagramme und Grafiken



Diagramme und Grafiken sind vielseitige Visualisierungen, die numerische Daten durch visuelle Elemente wie Balken, Linien, Kreise oder Punkte darstellen. Balkendiagramme eignen sich gut für den Vergleich kategorialer Daten, während Liniendiagramme zeitliche Trends aufzeigen. Kreisdiagramme sind ideal, um Teile eines Ganzen darzustellen, und Streudiagramme zeigen Beziehungen zwischen zwei Variablen auf. Diese Visualisierungen eignen sich am besten für die Darstellung quantitativer Daten und erleichtern das Erkennen von Mustern, Vergleichen und Trends.


Maps



Maps sind leistungsstarke Instrumente zur Darstellung geografischer Daten und räumlicher Beziehungen. Sie sind wertvoll für die Visualisierung von ortsbezogenen Daten, wie z. B. die regionale Verkaufsleistung, die Kundenverteilung oder die Ausbreitung eines Krankheitsausbruchs. Durch die Visualisierung von Daten auf einer Karte können standortbezogene Muster und regionale Variationen leicht verstanden werden.


Infografiken

Infografiken kombinieren Text, Bilder und Illustrationen, um komplexe Informationen visuell ansprechend und prägnant darzustellen. Sie sind besonders beim Storytelling wirksam, oder wenn es darum geht, datengestützte Erkenntnisse für ein breiteres Publikum zusammenzufassen. Infografiken werden häufig verwendet, um Umfrageergebnisse, statistische Informationen oder Forschungsergebnisse in einem ansprechenden und zugänglichen Format zu vermitteln.


Dashboards



Dashboards sind umfassende visuelle Anzeigen, die mehrere Datenvisualisierungen in einer einzigen Schnittstelle kombinieren. Sie bieten Echtzeit- und interaktive Einblicke und ermöglichen eine ganzheitliche Sicht auf Key Performance Indicators (KPIs) und Metriken. Dashboards werden häufig verwendet, um die Unternehmensleistung, Vertriebsanalysen, Marketing-Metriken und andere wichtige Daten an einem zentralen Ort zu überwachen.

Die Wahl der richtigen Art der Datenvisualisierung hängt von der Art der Daten und den Erkenntnissen ab, die vermittelt werden sollen. Dies ist entscheidend, um die Geschichte hinter den Daten effektiv zu vermitteln und sicherzustellen, dass das Zielpublikum aussagekräftige Erkenntnisse aus den präsentierten Informationen gewinnt. Du kannst auch Venngage besuchen, um einige Ideen zu erhalten.

Hier sind einige Tipps, die dir bei der Auswahl der richtigen Visualisierung helfen können:

• Daten verstehen: Beginne damit, deinen Datensatz und die darin enthaltenen Informationen gründlich zu verstehen. Identifiziere die Variablen, ihre Beziehungen und die Geschichte, die du durch die Visualisierung vermitteln möchtest. Unterschiedliche Datensätze können spezifische Visualisierungen erfordern, um die wichtigsten Erkenntnisse effektiv hervorzuheben.

• Klarheit über die Analyseziele: Definiere die Ziele deiner Datenanalyse und die spezifischen Fragen, die du beantworten möchtest. Willst du Trends im Zeitverlauf aufzeigen, Kategorien vergleichen oder räumliche Muster aufdecken? Die Festlegung der Analyseziele hilft dir bei der Auswahl der passenden Visualisierung.
  
  
• Datentyp berücksichtigen: Bestimme, ob deine Daten numerisch, kategorial oder zeitlich sind. Numerische Daten eignen sich oft für Diagramme und Grafiken, während kategoriale Daten besser mit Balken- oder Kreisdiagrammen dargestellt werden können. Zeitliche Daten lassen sich am besten mit Liniendiagrammen oder Zeitreihendiagrammen darstellen.
  
  
• Komplexität reduzieren: Überfrachte die Visualisierungen nicht mit zu vielen Datenpunkten oder unnötigen Elementen. Halte die Visualisierungen übersichtlich und einfach, sodass die wichtigsten Erkenntnisse sofort erkennbar sind. Lege den Schwerpunkt auf Klarheit und vermeide unnötige visuelle Ablenkungen.
  
  
• Den richtigen Diagrammtyp wählen: Wähle ein Diagramm oder eine Grafik, die die Beziehung zwischen den Variablen am besten darstellt. Verwende zum Beispiel Balkendiagramme für Vergleiche, Liniendiagramme für Trends und Streudiagramme für Korrelationen. Die Wahl des richtigen Diagrammtyps verbessert die Genauigkeit der Datendarstellung.

Datenkompetenz und Designprinzipien für effektive Datenvisualisierung

Bei der Auswahl von Datenvisualisierungen ist es wichtig, die Datenkompetenz und das Verständnis des Zielpublikums zu berücksichtigen. Datenkompetenz bezieht sich auf die Fähigkeit, Daten effektiv zu lesen, zu interpretieren und zu analysieren. Warum Datenkompetenz wichtig ist:

• Zugänglichkeit und Verständlichkeit: Die Verwendung von Visualisierungen, die der Datenkompetenz deines Publikums entsprechen, stellt sicher, dass es die präsentierten Erkenntnisse leicht verstehen kann. Vermeide zu technische oder komplexe Visualisierungen, wenn dein Publikum nicht mit Datenanalyse vertraut ist.
  
  
• Engagement und Kommunikation: Visualisierungen, die der Datenkompetenz des Publikums entsprechen, fördern das Engagement und ermutigen zur Interaktion mit den Daten. Engagierte Betrachter sind eher bereit, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und aus den präsentierten Informationen Nutzen zu ziehen.
  
  
• Vermeidung von Fehlinterpretationen: Irreführende Visualisierungen können zu Fehlinterpretationen und falschen Schlussfolgerungen führen. Die Berücksichtigung von Datenkompetenz hilft, genaue und transparente Visualisierungen zu erstellen, die die beabsichtigte Botschaft eindeutig vermitteln.

• Bildungschance: Die Anpassung von Visualisierungen an die Datenkompetenz des Publikums bietet eine Chance für Bildung und Wachstum. Wenn das Publikum mit der Darstellung von Daten vertrauter wird, kann es sich weiterentwickeln, um komplexere Visualisierungen zu verstehen.

Kurzum, die Auswahl der geeignetsten Visualisierung für spezifische Datensätze und Analyseziele ist entscheidend für eine effektive Wissensvermittlung. Die Berücksichtigung der Datenkompetenz des Publikums stellt sicher, dass die Visualisierungen zugänglich, ansprechend und gut verständlich sind. Mit der richtigen Balance zwischen der Art der Darstellung und dem Verständnis des Publikums werden Datenvisualisierungen zu leistungsfähigen Werkzeugen, die die datengestützte Entscheidungsfindung unterstützen und eine Kultur der Datenkompetenz fördern.

Wenn du dir nicht sicher bist und nach Best Practices für die Gestaltung deiner Visualisierungen suchst, findest du hier einige bewährte Vorgehensweisen:

• Halte es einfach: Stelle sicher, dass deine Visualisierungen die beabsichtigte Botschaft klar vermitteln. Verwende eindeutige Titel, Achsenbeschriftungen und Anmerkungen, um Kontext und Erklärungen zu den Daten zu liefern. Vermeide Mehrdeutigkeiten und stelle sicher, dass die Interpretation der Daten eindeutig ist.
  
  
• Mach es deutlich: Stelle sicher, dass deine Visualisierungen die beabsichtigte Botschaft klar vermitteln. Verwende eindeutige Titel, Achsenbeschriftungen und Anmerkungen, um Kontext und Erklärungen zu den Daten zu liefern. Vermeide Mehrdeutigkeiten und stelle sicher, dass die Interpretation der Daten eindeutig ist.
  
  
• Einheitlich bleiben: Achte auf einen einheitlichen visuellen Stil in deinen Datenvisualisierungen. Verwende dieselbe Farbpalette, Schriftart und dasselbe Layout in Diagrammen und Grafiken, um eine einheitliche und professionelle Präsentation zu schaffen. Konsistenz erhöht den Wiedererkennungswert und verstärkt die Botschaft.
  
  
• Mache es relevant: Passe deine Datenvisualisierungen an das spezifische Publikum und die Analyseziele an. Präsentiere nur die relevantesten Daten und vermeide unnötige Details, die die wichtigsten Erkenntnisse verwässern könnten.

• Verwende die richtigen Daten: Stelle sicher, dass deine Daten und Darstellungen korrekt sind. Überprüfe Datenquellen, Berechnungen und visuelle Elemente doppelt, um Fehler zu vermeiden, die das Publikum in die Irre führen könnten.
  
  
  
  

Tools und Software zur Datenvisualisierung

In der Welt der Datenvisualisierung haben verschiedene leistungsstarke Werkzeuge und Softwareprodukte Einzug gefunden. Sie revolutionieren die Art und Weise, wie Benutzer datengetriebene Visualisierungen erstellen, erkunden und mit ihnen interagieren. Werfen wir einen kurzen Blick auf einige der beliebtesten Werkzeuge zur Datenvisualisierung:

• Tableau
  
  
  
  Tableau ist eine weithin anerkannte Datenvisualisierungsplattform, die für ihre benutzerfreundliche Oberfläche und Vielseitigkeit bekannt ist. Tableau ermöglicht die Verknüpfung verschiedener Datenquellen, einschließlich Tabellenkalkulationen, Datenbanken und Cloud-Diensten, was den Datenimport und die Datenanalyse vereinfacht. Die Drag-and-Drop-Funktionalität ermöglicht die schnelle Erstellung einer Vielzahl von Visualisierungen, von Balken- und Liniendiagrammen bis hin zu Heatmaps und Treemaps. Mit den interaktiven Funktionen von Tableau können Daten dynamisch gefiltert, verfeinert und untersucht werden, um tiefere Einblicke zu gewinnen. Darüber hinaus bietet Tableau robuste Sharing-Funktionen, mit denen Benutzer interaktive Dashboards im Web oder auf Tableau-Servern veröffentlichen können, um die Zusammenarbeit und den Datenzugriff zu fördern.
  
  
  
• Power BI
  
  
  
  Power BI ist Microsofts Plattform für Datenvisualisierung und Business Intelligence, die sich nahtlos in andere Microsoft-Produkte integrieren lässt. Sie ermöglicht den Benutzern die Verbindung zu verschiedenen Datenquellen, einschließlich Excel, SQL Server und Cloud-basierten Diensten wie Azure. Power BI bietet eine umfangreiche Sammlung vorgefertigter Datenvisualisierungen sowie benutzerdefinierte Visualisierungen, die von der Nutzergemeinschaft erstellt werden. Die Stärke der Plattform liegt in ihrer Fähigkeit, visuell ansprechende und interaktive Dashboards, Berichte und Scorecards zu erstellen, die leicht mit Kollegen geteilt oder in Webanwendungen eingebettet werden können. Die natürliche Sprachverarbeitung von Power BI ermöglicht es den Benutzern, Fragen in einfacher Sprache zu stellen und sofort visuelle Antworten zu erhalten.
  
  
  
• Google Data Studio (aka Looker Studio)
  
  
  
  Google Data Studio (jetzt Looker Studio) ist ein leistungsstarkes und benutzerfreundliches Tool von Google zur Datenvisualisierung und Berichterstellung. Es ermöglicht Nutzern, anpassbare, interaktive Berichte und Dashboards zu erstellen, die mit verschiedenen Datenquellen wie Google Analytics, Google Ads, Google Sheets und vielen anderen verbunden werden können. Mit seiner Drag-and-Drop-Oberfläche und einer breiten Palette an Datenvisualisierungsoptionen ermöglicht Google Data Studio die Umwandlung komplexer Daten in visuell ansprechende und leicht verständliche Berichte. Nutzer können mit Teammitgliedern zusammenarbeiten, indem sie Live-Links zu den Berichten erstellen, was Datenaktualisierungen in Echtzeit und eine nahtlose Zusammenarbeit ermöglicht. Egal, ob du ein Marketingfachmann bist, der die Leistung von Kampagnen nachverfolgt, oder ein Unternehmer, der wichtige Kennzahlen überwacht, Google Data Studio ermöglicht es dir, wertvolle Erkenntnisse aus deinen Daten zu ziehen.

Werkzeuge zur Datenvisualisierung sind zu einem unverzichtbaren Hilfsmittel für Fachleute und Organisationen geworden, die aus ihren Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen wollen. Sie ermöglichen es den Benutzern, komplexe Informationen visuell ansprechend und interaktiv darzustellen, sodass ein breiteres Publikum datengestützte Entscheidungen treffen kann. Von der intuitiven Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche von Tableau bis zur nahtlosen Integration von Power BI in Microsoft-Produkte bietet jedes Tool einzigartige Funktionen, die zu einer datenkompetenteren und visuell überzeugenderen Welt beitragen.

Warum Storytelling für Datenvisualisierung wichtig ist

Was auch immer du tust, stelle sicher, dass deine Daten eine Geschichte erzählen, denn dadurch werden sie für ein breiteres Publikum zugänglicher, verständlicher und effektiver. Datenvisualisierung allein kann Informationen visuell ansprechend darstellen, aber ohne Kontext oder eine Story kann sie ihre Bedeutung oder Erkenntnisse möglicherweise nicht effektiv vermitteln. Hier einige Gründe, warum Storytelling bei der Datenvisualisierung wichtig ist:

• Kontextualisierung: Datenvisualisierung ist am effektivsten, wenn sie in einem größeren Kontext präsentiert wird. Die Geschichte rund um die Daten gibt dem Publikum die notwendigen Hintergrundinformationen und erklärt, was die Daten darstellen, woher sie stammen und warum sie wichtig sind. Dieser Kontext hilft dem Publikum, die Bedeutung der Daten und ihre Relevanz für reale Situationen zu verstehen.

• Das Publikum einbeziehen: Menschen fühlen sich von Natur aus zu Geschichten hingezogen. Durch den Einsatz von Storytelling-Techniken bei der Datenvisualisierung kann die Aufmerksamkeit des Publikums gefesselt und gehalten werden. Wenn Daten in Form einer Geschichte präsentiert werden, werden sie anschaulich und bleiben im Gedächtnis haften.

• Komplexe Daten verständlich machen: Besonders für Laien können Daten kompliziert und überwältigend sein. Eine gut durchdachte Geschichte kann komplexe Daten in verdauliche Teile zerlegen und das Publikum auf logische und kohärente Weise durch die Informationen führen. Diese Vereinfachung ermöglicht es den Menschen, die wichtigsten Erkenntnisse zu erfassen und aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen.

• Emotionale Verbindung: Geschichten haben die Kraft, Emotionen hervorzurufen, und Emotionen können Entscheidungen und Handlungen motivieren. Durch die Einbeziehung von persönlichen Anekdoten oder Beispielen aus dem wirklichen Leben kann das Publikum einen persönlicheren Bezug zur Datenvisualisierung herstellen, wodurch die Daten überzeugender und wirkungsvoller werden.

• Datengestützte Entscheidungsfindung: Datenvisualisierung wird häufig zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen eingesetzt. Indem man eine Geschichte um die Daten webt, kann man Entscheidungsträger durch die Informationen führen und ihnen helfen, die möglichen Auswirkungen verschiedener Entscheidungen zu verstehen. Dies kann zu besser informierten und wirksameren Entscheidungen führen.
   
• Einprägsamkeit: Geschichten sind einprägsamer als nackte Daten oder Statistiken. Wenn Daten in einer fesselnden Erzählung präsentiert werden, ist es wahrscheinlicher, dass sich die Zuhörer an die wichtigsten Punkte und Erkenntnisse erinnern, sodass in Zukunft bessere Entscheidungen anhand dieser Daten getroffen werden können.
  

Kurz gesagt verbessert Storytelling die Datenvisualisierung durch Kontext, Interaktion, Verständlichkeit, emotionale Verbindung und ein einprägsames Erlebnis. Wenn man die Macht der Daten mit der Kunst des Storytelling verbindet, kann man effektivere Datenvisualisierungen erstellen, die eine nachhaltige Wirkung auf das Publikum haben.

Herausforderungen und zukünftige Trends in der Datenvisualisierung

Die Datenvisualisierung kann zwar wichtige Einblicke liefern, bringt aber auch eigene Herausforderungen mit sich.

• Eine der Hauptaufgaben besteht darin, die Genauigkeit und Integrität der Daten zu gewährleisten. Ungenaue oder unvollständige Daten können zu irreführenden Darstellungen führen und den Entscheidungsprozess beeinträchtigen. Datenanalysten müssen bei der Validierung und Bereinigung von Datensätzen sorgfältig vorgehen, um falsche Schlussfolgerungen zu vermeiden.

• Eine weitere bedeutende Herausforderung ist die Präsenz von Voreingenommenheiten in den Daten und in der Gestaltung der Visualisierung. Voreingenommenheit, sei es bei der Datenerhebung oder bei der Darstellung, kann unbeabsichtigt Interpretationen beeinflussen und zu falschen Entscheidungen führen. Datenanalysten sollten wachsam sein, um Verzerrungen zu erkennen und zu beheben, damit die Objektivität und Glaubwürdigkeit ihrer Visualisierungen gewahrt bleibt.
  
  
• Darüber hinaus ist bei der Gestaltung von Datenvisualisierungen auf kognitive Überlastung zu achten. Die Präsentation von zu vielen Informationen oder die Verwendung komplexer Visualisierungen kann die Betrachter überfordern und ihre Fähigkeit, die Informationen aufzunehmen und zu verstehen, beeinträchtigen. Die richtige Balance zwischen Einfachheit und Datenvielfalt ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Visualisierungen zugänglich sind und die beabsichtigte Botschaft effektiv vermittelt wird.

Mit der Entwicklung der Datenvisualisierung entstehen neue Trends, die die Art und Weise verändern, wie wir mit Daten interagieren.

Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) sind zwei zukunftsweisende Trends, die das Erlebnis der Datenvisualisierung verändern. AR überlagert die reale Welt mit digitalen Elementen, während VR den Nutzer in eine simulierte Umgebung eintauchen lässt. Beide Technologien bieten eine interaktive und immersive Möglichkeit, Daten zu erforschen.  AR ermöglicht die Visualisierung von Daten auf physischen Objekten wie Produktprototypen oder geografischen Landmarken, wodurch Erkenntnisse in einem realen Kontext zum Leben erweckt werden. VR wiederum bietet 3D-Umgebungen, in denen die Nutzer mit Datenpunkten interagieren können, als wären sie physisch anwesend. Diese Trends machen Daten für Entscheidungsträger zugänglich und fördern eine tiefere Auseinandersetzung mit Informationen sowie datengetriebene Innovationen. Mit der Weiterentwicklung von AR- und VR-Technologien wird erwartet, dass die Datenvisualisierung immersiver, intuitiver und effektiver wird, was neue Möglichkeiten eröffnet, komplexe Datensätze zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Letztendlich ist die Datenvisualisierung der Katalysator, der Rohdaten in visuelle Darstellungen umwandelt, die es uns ermöglichen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Ihre Rolle bei der Vereinfachung komplexer Informationen, der Erkennung von Mustern und der Verbesserung des Verständnisses von Daten ist in vielen Bereichen von entscheidender Bedeutung. Von Unternehmen, die ihre Betriebsabläufe optimieren, bis hin zu medizinischen Fachkräften, die die Patientenversorgung verbessern, wird die Datenvisualisierung zur Brücke, die Informationen mit realen Auswirkungen verbindet. NMQ Digital steht mit seinen Daten- und Analysedienstleistungen zur Verfügung, wenn Unterstützung bei der Datenerfassung, Visualisierung, Analyse und Erkenntnisgewinnung benötigt wird.