Effektive und einfache Datenanalyse: Mit den richtigen Visualisierungsfunktionen ist es möglich


Tableau Software gibt die fünf wichtigsten Tipps zu Datenvisualisierung und zeigt worauf es ankommt

Publish Date: 28 November, 2012 - 01:00

Wohin fließt das Geld? Welche Entwicklung lässt sich für das kommende Jahr voraussagen? Wie tickt meine Zielgruppe? Diese und weitere Fragen können Unternehmen Dank Datenanalyse durch Business Intelligence (BI) Software immer einfacher und schneller beantworten. In der Tat setzen immer mehr Unternehmen auf BI-Tools: Laut einer aktuellen Studie vom Business Application Research Center (BARC) wurde im Jahr 2011 allein im deutschen BI-Markt ein Umsatz von 1,07 Milliarden Euro erwirtschaftet und mehr als 250 Unternehmen bieten ungefähr 500 BI-Produkte an. Die Produkte unterscheiden sich aber meist nur durch einzelne Analyse-Funktionen. Warum hierbei allerdings die Visualisierungsfunktion so wichtig ist, erklärt Tableau Software, Weltmarktführer im Bereich der „Rapid-Fire“-BI-Software.

„Die Datenvisualisierung wurde entwickelt, um analytisches Denken zu unterstützen. Nichts ist ermüdender als tausende Zeichensätze in tabellarischer Form. Die visuelle Darstellung hingegen führt zu einer erhöhten Aufmerksamkeit des Betrachters und zu einem besseren Verständnis des gezeigten Inhalts. So können kritische Informationen schneller gefunden werden und Besonderheiten, Trends oder Ausreißer leichter erkannt werden“, sagt Ralf Patzwaldt, Account Manager bei Tableau Software. „Eine erfolgreiche visuelle Analyse-Applikation vereint Exploration und Visualisierung von Daten in einer einfach zu bedienenden Anwendung, die jeder benutzen kann.“

Um Visualisierungen effektiv und erfolgreich anwenden zu können, ist es von Vorteil, wenn das Analysetool über folgende Funktionen verfügt.

1. Einfache Benutzeroberfläche

Die Benutzeroberfläche vieler Analyse-Tools sind sehr kompliziert aufbereitet: die Menüauswahl, vielstufige Wizzards und skriptbasierte Entwicklungsplattformen erschweren den Analyse-Vorgang. Für die meisten Analysetools benötigen Nutzer vorab eine mehrtägige Schulung – das kostet Zeit und Geld. Vorteilhafter ist deshalb eine Analyse-Software mit einer sorgfältig entwickelten Oberfläche, die es ermöglicht, die Erstellung von Suchaufträgen einfach zu gestalten. Mit einer intuitive Drag & Drop-Benutzeroberfläche wie beispielweise bei Tableau lassen sich nicht nur Ergebnisse und Änderungen sofort anzeigen, sondern auch die Abfrageperspektive kann jederzeit variiert werden.

2. Datenexploration & interaktive Visualisierungen
Ein BI-System sollte nicht nur in der Lage sein, hochwertige Visualisierungen zu generieren, sondern diese auch interaktiv aufbereiten können. Wird eine Visualisierung von Tableau durchgeführt – beispielweise die Ausführung eines Filters - können zeitgleich weitere Suchanfragen erstellt und deren Ergebnisse daraufhin in Echtzeit angezeigt werden. Diese Echtzeit-Änderung lässt eine intuitive Erkundung und eine Auswahl unterschiedlicher Visualisierungen zu und bietet damit gleich mehrere Vorteile: Sie erleichtert die Beantwortung von Fragen, die während der Datenexploration aufkommen und bringt die Analyse auf eine höhere Ebene, da sie zu neuen Erkenntnissen und Problemlösungen führt. Zum anderen ermöglicht die Interaktivität die Bindung des Lesers – dies ist gerade für Datenvisualisierung im Internet ein wichtiger Aspekt.
Mithilfe einer Undo-Architektur wird der Analyse-Prozess zudem gesichert, da Einzelschritte sofort rückgängig gemacht werden können. Dieser Vorgang fördert die explorative Analyse und lässt eine Sammlung von unterschiedlichen Erkenntnissen zu, da eine Vielzahl von Szenarien durchgespielt werden können.

3. Aussagekraft von Visualisierungen
Eine Reihe von offenen Fragen kann nicht durch einen festen Satz von Visualisierungstypen beantwortet werden. Jede Antwort führt zu neuen Fragen. Benötigt wird deshalb eine Analyse-Schnittstelle, die eine unbegrenzte Anzahl von Visualisierungen unterstützt. Die meisten Analysevorlagen wie Excel und Enterprise BI-Anwendungen verlassen sich auf Templates, Assistentenprogramme, Widgets und zugehörige Diagrammtypen. Analysetools, die auf einer deklarativen visuellen Abfragesprache (VizQL) basieren, bieten hingegen Schnelligkeit und Flexibilität. Mit VizQL lässt sich eine unbegrenzte Klasse anspruchsvoller mehrdimensionaler Visualisierungen beschreiben. Benutzer verfügen über eine zentrale Analyseoberfläche und ein zentrales Datenbankvisualisierungstool zum Erzeugen der unterschiedlichsten grafischen Zusammenfassungen. Anders als bei einem herkömmlichen Analysetool wird - ganz ohne Zwischenschritte und Diagrammvorlagen - sofort eine visuelle Darstellung der Daten erstellt, damit bereits während der Analyse ein grafisches Feedback erhalten werden kann. So können Erkenntnisse gewonnen werden, die eventuell verlieren gehen, wenn Daten in starre Diagrammvorlagen gezwängt werden.

4. Visualisierung Best Practices
Effektiv dargestellte Informationen führen dazu, dass neue Erkenntnisse augenscheinlich werden und neue, weiterführende Fragen aufkommen. In der Regel werden Visualisierungen aber durch aufwendige, komplexe grafische Übersichten ausgeführt wie beispielweise Baumkarten, Blasendiagramme und 3D-Grafiken. Hierunter kann die Verständlichkeit leiden, denn nicht immer ist eine aufwendige Visualisierung der Daten hilfreich für das Begreifen der eigentlichen Information. Ein effektives visuelles Analyse-System sollte die Generierung wirksamer Visualisierungen fördern. Hilfreich sind in der Software verankerte Design Best Practices oder Prinzipien. Hierbei kann es sich beispielsweise um scheinbar banale Faktoren wie die Farbgebung der Visualisierung handeln. Farbe und Form sollten wirksam eingesetzt werden, so dass unterschiedliche Kategorien leicht voneinander zu unterscheiden sind.

5. Unabhängigkeit von Datenbanken
Die Software sollte unabhängig von spezifischen Datenbanken arbeiten können. So gibt es keine Notwendigkeit sich auf neue Systeme einstellen, sollte sich die Datenbank Technologie ändern. Tableau arbeitet beispielsweise mit derselben Benutzeroberfläche, und das unabhängig davon, wie die Daten gespeichert sind. Unterschiedliche Arbeitsgruppen mit unterschiedlichen Datenbanken können so mit demselben Front-End arbeiten - das spart zusätzlich Schulungskosten und fördert die Zusammenarbeit. Tableau unterstützt standardmäßig relationalen Datenbanken, OLAP-Cubes, Spreadsheets und Dateien - spezielle Konfiguration sind dabei nicht erforderlich. Darüber hinaus gibt es keine Begrenzung für die Anzahl von Datenbanken und Tabellen, die gleichzeitig analysiert werden können.

„Visualisierungen werden immer wichtiger, wenn es um die Analyse von Daten geht. Damit Unternehmen die Visualisierungsfunktion effektiv nutzen können, sollte sie einfach zu bedienen sein, Interaktion ermöglichen, über eine starke Aussagekraft verfügen und datenbankunabhängig arbeiten. So sparen Unternehmen nicht nur Zeit und Geld, sondern könne Analysen auf ein neues Level bringen“, erklärt Patzwaldt.

Über Tableau
Tableau Software hilft Benutzern dabei, Daten sichtbar und verständlich zu machen. Tableau wurde von Gartner und IDC im Jahr 2011 als weltweit am schnellsten wachsendes Business-Intelligence-Unternehmen eingestuft und bietet Unterstützung beim schnellen und einfachen Analysieren, Visualisieren und Weitergeben von Informationen. Mehr als 9.000 Unternehmen nutzen Tableau im Büro und unterwegs für schnelle Analysen. Und Zehntausende nutzen Tableau Public, um Daten in Blogs und auf Websites anderen zur Verfügung zu stellen. Laden Sie die kostenlose Testversion unter www.tableau.com/trial herunter und erleben Sie, wie Tableau Sie unterstützen kann.
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