Der Bereich der Datenvisualisierung entwickelt sich kontinuierlich weiter. In den vergangenen Jahrzehnten haben sich mehrere Denkrichtungen zu der Frage entwickelt, in welchen Situationen und in welcher Form Visualisierungen zur Analyse von Daten sinnvoll sind. Die Entscheidung über den geeigneten Visualisierungstyp für Ihre Ziele oder Daten kann deshalb zu einer Herausforderung werden. Täglich begegnet man einer Vielzahl gängiger Arten der Datenvisualisierung. Einige sind attraktiv, aber wenig aufschlussreich. Andere sind funktional einfach und ermöglichen dem Anwender Schlussfolgerungen im Handumdrehen, können aber optisch nicht überzeugen. Für manche ist wenig Aufwand erforderlich, während der Ersteller andererseits oft die Daten für eine effektive Nutzung entsprechend vorbereiten muss. Es gibt über fünfzig gängige Typen, darunter auch wenig aussagekräftige. Im Endeffekt sind für die Auswahl des geeigneten Visualisierungstyps das Ziel des Erstellers sowie die Struktur und der Umfang der zugrunde liegenden Daten maßgeblich.

Dieses Glossar der Datenvisualisierung bietet Ihnen eine Erläuterung vieler gängiger Visualisierungstypen. Es soll Ihnen helfen, beim Erstellen von Visualisierungen eine sachgerechte Entscheidung zu treffen. Dabei werden im Moment noch nicht alle Themen und Visualisierungstypen behandelt. Das Glossar wird aber im Laufe der Zeit weiterentwickelt und den kontinuierlichen Neuerungen in diesem Bereich angepasst.

Visualisierungsgruppen

Jede Gruppe von Visualisierungen zeichnet sich durch spezielle Eigenschaften aus. Daraus ergibt sich eine hierarchische Klassifizierung in folgende Hauptgruppen: Diagramme, Visualisierungen mit Geodaten und Tabellen. Viele Denkrichtungen kategorisieren Visualisierungen entlang unterschiedlicher Kriterien. In der Regel werden grafische Darstellungen in separate Unterkategorien aufgeschlüsselt. Wir haben uns in diesem Glossar zur Vereinfachung für drei Unterkategorien entschieden und erläutern für diese die Bedeutung der analytischen Funktion und des Markierungstyps.

Verwenden von Datenvisualisierungen für Analytics

Mit analytischen Funktionen können Anwender Daten interpretieren, erkunden und verständlich machen. Viele Visualisierungen verfügen über mehrere analytische Funktionen. Deren Nutzungsmöglichkeiten hängen oft davon ab, wie der Ersteller sie implementiert. Wir haben diese Funktionen mit ihrem jeweiligen Unterscheidungsmerkmal auf eigenen Seiten dargestellt. Die im Folgenden erläuterten sechs analytischen Funktionen bieten eine Vielzahl von Möglichkeiten zur Erkundung von Daten mithilfe von Visualisierungen. Sie stellen aber nur einen Ausschnitt dar.

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Die Bedeutung des richtigen Visualisierungstyps

Visualisierungen stellen ein effektives Hilfsmittel dar, um Daten zum Sprechen zu bringen. Wie andere derartige Tools sind manche für spezielle Fragestellungen geeignet, während sich andere eher allgemein anwenden lassen. Mit einem Balkendiagramm können Sie z. B. verschiedene Sachverhalte veranschaulichen, während eine Wortwolke nur in bestimmten Situationen hilfreich ist. Für die Auswahl des geeigneten Visualisierungstyps sind drei Aspekte entscheidend: der Zweck der Visualisierung, die Daten, die dargestellt werden sollen, sowie die Bedürfnisse der Zielgruppe. Oft scheint es nicht immer möglich, schon vorab alle drei Aspekte zu bestimmen. Dennoch sollte man es versuchen.

Dabei sind die Bedürfnisse und Erwartungen Ihrer Zielgruppe der wichtigste Faktor. Gute Visualisierungen ermöglichen Benutzern die Gewinnung von Erkenntnissen aus komplexen Daten im Handumdrehen, u. a., indem sie die Beziehungen zwischen Kennzahlen verdeutlichen. Damit lassen sich auch Konzepte veranschaulichen und bei Benutzern Überlegungen anstoßen, die mit bloßen Daten nicht möglich wären. Allerdings können ungeeignete Visualisierungen wiederum dazu führen, dass Anwender eher verwirrt werden oder nichts damit anfangen können. Nur bei Berücksichtigung der Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe hat Ihre Visualisierung auch den gewünschten Effekt.

Die explizite Festlegung eines bestimmten Zwecks hilft Ihnen, sich an den Bedürfnissen der Zielgruppe als Leitfaden für Ihre Entscheidungen zu orientieren. Einige Datenvisualisierungen dienen eher der Analyse, während andere ihre Wirkung durch optisch attraktive Darstellung der Informationen erzielen. Verschiedene Visualisierungen helfen dabei, Konzepte, Prozesse oder Strategien in einer verständlichen Weise zu veranschaulichen. Für jeden Zweck gibt es speziell geeignete Visualisierungen. Sie sollten deshalb bereits vor der Erstellung Ihrer Visualisierung Überlegungen zur analytischen Funktion und zum Markierungstyp anstellen. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass der gewünschte Zweck auch wirklich erreicht wird.

Wichtig ist darüber hinaus, dass Sie genau über Ihre Daten Bescheid wissen, damit Sie den Visualisierungstyp finden, der dafür am besten geeignet ist. Bestimmte Diagramme unterstützen eine begrenzte Dimensionalität. Andere zeichnen sich durch Möglichkeiten zur Hervorhebung der Beziehungen zwischen einer Vielzahl von Kategorien aus. Für die endgültige Auswahl bieten vor allem die Struktur und die Art der Daten wichtige Anhaltspunkte. Im Zweifelsfall gehen Sie Schritt für Schritt vor und experimentieren. Auf dieser Grundlage erstellen Sie dann eine Visualisierung, mit der Ihr Zweck auf die vorhandenen Daten und die Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe abgestimmt ist.