Datenvisualisierung bezeichnet die grafische Darstellung von Informationen und Daten. Durch den Einsatz von visuellen Elementen wie Diagrammen, Graphen und Karten stellt die Datenvisualisierung eine leicht zugängliche Methode dar, um Trends, Ausreißer und Muster in Daten erkennen und verstehen zu können.

In der Welt der Big Data sind Tools und Verfahren der Datenvisualisierung essenziell, um große Mengen an Informationen zu analysieren und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Vorteile einer guten Datenvisualisierung


Unsere Augen sprechen auf Farben und Muster an. Rot von blau oder Vierecke von Kreisen können wir schnell unterscheiden. Unsere Kultur ist visuell. Darunter fallen v. a. Kunst, Werbung, Fernsehen und Filme.

Datenvisualisierung ist eine weitere Form visueller Kunst, die unser Interesse weckt und unsere Aufmerksamkeit auf die Aussage richtet. Wenn wir ein Diagramm sehen, erkennen wir schnell Trends und Ausreißer. Wenn wir etwas sehen können, verinnerlichen wir es schnell. Das ist Erzählkunst, die einem Zweck unterliegt. Wenn Sie schon einmal auf eine große Tabellenkalkulation mit Daten gestarrt haben und keinen Trend ausfindig machen konnten, dann wissen Sie, wie viel effektiver eine Visualisierung sein kann.

Big Data existieren und wir müssen wissen, was sie aussagen

Da das „Zeitalter der Big Data“ immer mehr an Fahrt gewinnt, wird Visualisierung immer mehr zu einem elementaren Tool, um die täglich erzeugten Billionen an Datenreihen verstehen zu können. Mit Datenvisualisierung können Geschichten erzählt werden, indem Daten in eine leichter zu verstehende Form kuratiert werden, in der die Trends und Ausreißer hervorgehoben werden. Eine gute Visualisierung erzählt eine Geschichte, entfernt unnötige Daten und richtet das Augenmerk auf die nützlichen Informationen.

Allerdings wird dies nicht einfach bewerkstelligt, indem ein Graph optisch schöner gestaltet oder – dem Begriff „Infografik“ folgend – einfach mit Informationen überhäuft wird. Effektive Datenvisualisierung ist ein Drahtseilakt zwischen Form und Funktion. Der einfachste Graph kann zu langweilig sein, um Aufmerksamkeit zu erregen, oder er vermittelt seine Aussage auf beeindruckende Weise. Die atemberaubendste Visualisierung kann völlig inhaltslos sein oder aber Bände sprechen. Die Daten und die visuellen Elemente müssen ineinandergreifen, und die Kombination einer großartigen Analyse mit einer großartigen Erzählweise stellt eine Kunst für sich dar.

Die Bedeutsamkeit von Datenvisualisierung für jede Karriere

Eine professionelle Branche, die nicht von verständlichen Daten profitiert, ist nur schwer vorstellbar. Alle Felder der Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik profitieren davon, wenn Daten verständlicher sind – das gilt auch für Politik, Finanzen, Marketing, Geschichte, Konsumgüter, Servicebranchen, Bildung, Sport usw.

Wir schwärmen zwar immer von der Datenvisualisierung (schließlich sind Sie hier auf der Tableau-Website), aber es gibt zweifelsohne praktische Anwendungen für das echte Leben. Da Visualisierung so verbreitet ist, stellt sie eine nützliche fachliche Kompetenz für die persönliche Entwicklung dar. Je besser Sie Ihre Aussagen visuell übermitteln können, sei es in einem Dashboard oder einem Foliensatz, desto wirksamer können Sie diese Informationen einsetzen.

Das Konzept des Bürgers als Datenwissenschaftler gewinnt immer mehr an Zuwachs. Fähigkeiten wandeln sich, um sich an eine datengesteuerte Welt anzupassen. Für Fachkräfte wird es zunehmend vorteilhafter, Daten zum Fällen von Entscheidungen und visuelle Elemente zum Erzählen von Geschichten verwenden zu können, in denen vermittelt wird, wie Daten die Frage nach der Person, dem Gegenstand, der Zeit, dem Ort und der Methode beeinflussen. Während die traditionelle Bildung in der Regel eine deutliche Grenze zwischen kreativer Erzählkunst und technischer Analyse zieht, weiß die moderne Berufswelt auch diejenigen zu schätzen, die diese Grenze überschreiten: Datenvisualisierung liegt genau in der Mitte zwischen Analyse und visueller Erzählkunst.

Beispiele für Datenvisualisierung in der Praxis


Natürlich ist einer der besten Wege, um Datenvisualisierung zu verstehen, sie in Aktion zu erleben. Was für ein verrücktes Konzept!

Angesichts öffentlicher Galerien zur Datenvisualisierung sowie Daten, die online überall verfügbar sind, ist ein Einstiegspunkt nur schwer festzulegen. Wir haben zehn der besten Beispiele für Datenvisualisierung aller Zeiten zusammengestellt, mit denen beispielsweise historische Feldzüge dargestellt, Filmskripte analysiert oder versteckte Ursachen für Todesfälle aufgedeckt werden und noch vieles mehr.

Die öffentliche Galerie von Tableau zeigt zahlreiche Visualisierungen, die mit dem kostenlosen Tool Tableau Public erstellt wurden. Außerdem bieten wir einige gängige Business Dashboards für Einsteiger, die als Vorlagen verwendet werden können, und in der Rubrik „Visualisierung des Tages“ werden einige der besten Schöpfungen aus der Community vorgestellt. Darüber hinaus gibt es zahlreiche fantastische Blogs und Bücher über Datenvisualisierung, die exzellente Beispiele, Erklärungen und Informationen über Best Practices beinhalten.

Unterschiedliche Arten von Visualisierungen


Wenn Sie an Datenvisualisierung denken, fallen Ihnen wahrscheinlich sofort zuerst einfache Balken- oder Tortendiagramme ein. Diese können zwar ein integraler Bestandteil für die Datenvisualisierung und eine gemeinsame Ausgangsbasis für viele Datengrafiken sein, aber für die richtige Visualisierung muss diese mit dem passenden Satz an Informationen verknüpft werden. Einfache Graphen sind nur die Spitze des Eisbergs. Es gibt zahlreiche Visualisierungsmethoden, um Daten auf effektive und interessante Weise darzustellen.

Gängige allgemeine Formen der Datenvisualisierung:

  • Diagramme
  • Tabellen
  • Graphen
  • Karten
  • Infografiken
  • Dashboards

Spezifischere Beispiele für Methoden zur Datenvisualisierung:

  • Flächendiagramm
  • Balkendiagramm
  • Box-Whisker-Plot
  • Blasendiagramm
  • Bullet-Diagramm
  • Kartenanamorphote
  • Kreisdarstellung
  • Punktstreuungskarte
  • Gantt-Diagramm
  • Heatmap
  • Hervorhebungstabelle
  • Histogramm
  • Matrix
  • Netzwerk
  • Polar Area-Diagramm
  • Radiales Baumdiagramm
  • Streudiagramm (2D oder 3D)
  • Streamgraph
  • Texttabellen
  • Zeitachse
  • Baumkarte
  • Keildiagramm
  • Wortwolke
  • Sowie verschiedene Kombinationen in einem Dashboard!

Weitere Informationen über Datenvisualisierungen (und wie Sie Ihre eigene erstellen)


Falls Sie sich nun inspiriert fühlen oder mehr erfahren möchten, gibt es zahlreiche Ressourcen, in die Sie eintauchen können. Datenvisualisierung und Datenjournalismus verzeichnen viele enthusiastische Anhänger, die gerne Tipps, Tricks, Theorien und mehr teilen.

Blogs über Datenvisualisierung sind der perfekte Einstiegspunkt

Sehen Sie sich unsere Liste mit großartigen Blogs über Datenvisualisierung an, voll mit Beispielen, Inspirationen und Ressourcen zur Weiterbildung.

Die Fachleute, die über die Theorie hinter der Datenvisualisierung Bücher schreiben und Kurse unterrichten, führen in der Regel auch Blogs, wo sie die neuesten Trends in der Datenvisualisierung sowie neue Visualisierungen besprechen. Viele verfassen Kritiken zu modernen Grafiken oder Tutorials zur Erstellung effektiver Visualisierungen.

Andere bieten Zusammenstellungen verschiedenster Datenvisualisierungen aus dem Internet, um die interessantesten zu beleuchten. Blogs sind großartig, um mehr über bestimmte Untergruppen der Datenvisualisierung zu erfahren oder um sich nach zuordenbarer Inspiration von guten Projekten umzusehen.

Weitere Informationen über historische Beispiele und die Theorie aus Büchern

Lesen Sie unsere Liste mit großartigen Büchern zur Theorie und Praxis der Datenvisualisierung.

Während sich Blogs mit dem sich ständig ändernden Feld der Datenvisualisierung befassen, konzentrieren sich Bücher auf Bereiche, in denen die Theorie konstant bleibt. Seit dem Beginn der Menschheitsgeschichte versuchen wir, Daten in visueller Form zu präsentieren. Eines der älteren Bücher über die Datenvisualisierung, das ursprünglich im Jahr 1983 veröffentlicht wurde, stellte die Weichen für die noch junge Datenvisualisierung und ist auch heute noch relevant.

Aktuellere Bücher befassen sich mit der Theorie und den Verfahren und enthalten zeitlose Beispiele sowie praktische Tipps. Einige bieten sogar eine Zusammenstellung abgeschlossener Projekte und präsentieren die visuellen Grafiken als Archiv in Buchform.

Zahlreiche kostenlose Kurse und zahlungspflichtige Schulungsprogramme stehen zur Verfügung

Es gibt viele fantastische Kurse und Ressourcen zur Datenvisualisierung – sowohl zahlungspflichtige als auch kostenlose –, einschließlich direkt hier auf der Tableau-Website. Egal ob Anfänger oder absoluter Experte – wir bieten für jeden Videos, Artikel und Whitepapers. Bezüglich Kursen von Drittanbietern bieten wir in diesem Artikel momentan keine spezifischen Empfehlungen.

Ein Hinweis zu Tools und Software für die Datenvisualisierung


Es gibt dutzende Tools für die Visualisierung und Analyse von Daten. Dabei wird das volle Spektrum abgedeckt, egal ob einfach oder komplex, intuitiv oder sperrig. Nicht jedes Tool ist das richtige für jede Person, die Visualisierungsmethoden erlernen möchte, und nicht jedes Tool kann mit Branchen- oder Unternehmensanforderungen skaliert werden. Wenn Sie mehr über Ihre Optionen erfahren möchten, lesen Sie hier nach oder tauchen Sie ein in die ausführlichen Analysen von Drittanbietern wie dem Magic Quadrant von Gartner.

Denken Sie außerdem daran, dass gute Theorien und Kompetenzen in der Datenvisualisierung bestimmten Tools und Produkten immer überlegen sein werden. Wenn Sie diese Kompetenz erlernen, konzentrieren Sie sich auf Best Practices und entdecken Sie Ihren eigenen persönlichen Stil für Visualisierungen und Dashboards. Datenvisualisierung wird so schnell nicht an Bedeutung verlieren, daher ist es wichtig, eine Grundlage bestehend aus Analyse, Erzählkunst und Erforschung aufzubauen, über die Sie immer verfügen, unabhängig davon, welche Tools oder Software Sie letztendlich benutzen werden.

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