10 Kostenlose Tools zur Datenvisualisierung

Während das Paradigma von "mehr Daten sind besser" in der Executive Suite gut aussehen mag, gibt es eine Herausforderung, der sich viele Manager in der ersten Reihe stellen müssen, wenn sie diesen Schatz an neuen Informationen durchforsten: Wie man all diese Zahlen in etwas Nützliches verwandelt. Daten sind nicht viel wert, wenn Sie sie nicht zur Beeinflussung Ihrer Geschäftsentscheidungen verwenden können, und obwohl Tabellenkalkulationen lange Zeit als akzeptable, wenn auch mittelmäßige Möglichkeit für einfache Geschäftsbenutzer gedient haben, Daten zu präsentieren, ist dies die neue Datenflut Dieses Werkzeug über seine praktischen Grenzen hinaus zu treiben. Was benötigt wird, ist eine Möglichkeit für alltägliche Geschäftsleute, nicht nur ansprechende, sondern auch informative Datenvisualisierungen zu erstellen, die sie ihrer Führung und ihren Mitarbeitern schnell und einfach präsentieren oder auf ihren Unternehmenswebsites präsentieren können, die von zuverlässigen Webhostingdiensten unterstützt werden Speichern Sie große Datenvisualisierungsdateien auf ihren Servern. Während Hochleistungsdatenanalysen immer noch zum Aufgabenbereich von BI-Analysten (Hardcore Business Intelligence) gehören können, muss die Fähigkeit, große Datenmengen auf neue Weise zu visualisieren, demokratisiert werden. Und für kleine bis mittelständische Unternehmen (SMBs) muss der Weg zu dieser neuen Visualisierungssprache mit einigen kostenlosen Tools beginnen, damit sie diese neue Disziplin anfassen, lernen und verstehen können, bevor sie in sie investieren müssen.

Bevor wir weiter gehen, lassen Sie uns verstehen, wovon wir hier sprechen. Der Begriff "Datenvisualisierung" bezieht sich nicht unbedingt auf eine arkane Verschmelzung von SQL- und PC-Grafikmodellierung. Es ist wirklich nur ein allgemeiner Begriff, der für jede Grafik gilt, die die Bedeutung einer neuen Einsicht oder eines neuen Datensatzes visuell und nicht nur numerisch erklärt. Technisch gesehen ist dieses einfache Kreisdiagramm, auf das Sie mit Microsoft Excel mit einem Klick klicken können, eine Datenvisualisierung. Da sich die Technologie gegenüber den traditionellen Datenbanken und Tabellenkalkulationen, an die wir gewöhnt sind, plötzlich rasant weiterentwickelt hat, sind mithilfe einer Vielzahl neuer Tools und Technologien neue Arten der Datenvisualisierung möglich geworden. Und das schafft ein Mysterium um sie herum, das viele Benutzer davon abhält, sie auszuprobieren, obwohl die grundlegenden Tools dafür bereits in ihren Händen sind.

Selbst wenn Sie keinen Zugriff auf eines der neuen Self-Service-BI-Tools haben, das über eine relativ fortschrittliche Datenvisualisierung verfügt, können Sie dennoch mit dem Konzept experimentieren, da jedem eine Vielzahl von Visualisierungstools von Drittanbietern zur Verfügung steht mit einem Webbrowser. Ich habe 10 von ihnen unten aufgeführt.

1. Tableau Public. Dies ist ganz oben, da es im Wesentlichen die gleiche Plattform wie unser Self-Service-BI-Tool ist, das Tableau Desktop als Gewinner der Redaktionsauswahl auszeichnet. Das Unternehmen entschied sich, seine kostenlose Version nicht funktionsschwach zu machen. Stattdessen ist dies die Vollversion von Tableau, die mit nur einer Einschränkung kostenlos heruntergeladen werden kann: Alles, was Sie damit erstellen, ist öffentlich, dh, Sie stellen es automatisch über die Tableau-Visualisierungsgalerie im Web zur Verfügung.

2. Tableau-Galerie. Die Tableau-Galerie ist cool genug, um eine eigene Erwähnung zu rechtfertigen, da Sie das Tool weder herunterladen noch verwenden müssen, um von der Galerie zu profitieren. Jede Visualisierung kann hier in Dokumente und E-Mails heruntergeladen oder mit von Tableau bereitgestellten Code-Snippets in Webseiten eingebettet werden. Andere Leute haben enorme Arbeit an einigen wirklich beeindruckenden Datenvisualisierungen geleistet, und Tableau hat diesen Inhalt kuratiert und zum Herunterladen bereitgestellt. Dies ist eine großartige Ressource, nicht nur für Geschäftsleute, sondern auch für Forscher, Studenten und Journalisten, die nach Wegen suchen, ihre Inhalte nicht nur zu verfeinern und zu verschönern, sondern auch auf dem neuesten Stand zu halten.

Tableau Public

3. Microsoft Power BI. Dies ist der letzte schamlose Plug für einen unserer Testberichte, aber ich muss ihn hinzufügen, da Microsoft Power BI wie Tableau kostenlos heruntergeladen werden kann. Ebenso wie Tableau verfügt Microsoft über eine Visualisierungsgalerie, auf die sowohl Power BI-Benutzer als auch Personen zugreifen können, die einfach nach frei verfügbaren Visualisierungen suchen.

4. Google Data Studio. Mit Google Data Studio, einem Teil der Google Marketing Platform, können Benutzer mehrere Ansichten ihrer Daten sowie Dashboards erstellen, anstatt nur einmalig publikationsfähige Visualisierungen zu erstellen. Es folgt der Google-Tradition, eine gewisse Lernkurve zu erfordern, ist jedoch nicht so schwierig zu bedienen. Es ist auch gut in Google Analytics integriert, was zu einer recht leistungsstarken Kopplung führen kann, zumal beide Tools in einer kostenlosen Version verfügbar sind.

5. Openheatmap. Diese soll Ihre Tabelle, die vermutlich mit geografischen Daten belastet ist, mit nur einem Klick in eine funktionierende Heatmap verwandeln. Es funktioniert mit Google Spreadsheets, sodass Sie Ihre Microsoft Excel-Tabelle dort importieren müssen, wenn Sie Openheatmap verwenden möchten. In Anbetracht der möglichen Ergebnisse ist dies jedoch eine relativ unbedeutende Anforderung.

Openheatmap

6. Faltblatt. Dies ist definitiv kein Tool für Anfänger, da es sich lediglich um eine JavaScript-Bibliothek handelt, die Sie selbst in Ihr Datenvisualisierungsframework integrieren müssen. Aber es ist bekannt dafür, dass es sehr leicht ist (nur 33 KB) und nicht nur Karten erstellt, sondern auch interaktive Karten für mobile Geräte. Dies kann selbst für einige der von uns getesteten kommerziellen BI-Tools eine große Herausforderung sein. Wenn Sie also keine Angst vor der Befehlszeile oder vor einem API-Aufruf (Application Programming Interface) haben, probieren Sie es aus.

7. Datawrapper. Datawrapper wurde von der in Berlin ansässigen Datawrapper GmbH gegründet und ist dennoch ein multinationales Unternehmen. Es wurde von einem Team aus Designern, Entwicklern und Journalisten aus verschiedenen europäischen Ländern sowie den USA zusammengestellt. Das Tool wurde speziell für Journalisten entwickelt, die schnelle, leicht verdauliche Visualisierungen zu ihren Artikeln erstellen möchten. Dies ist jedoch nützlich für alle, die ähnliche Datenansichten benötigen. Während es eine kostenpflichtige Version gibt, die das Unternehmen unterstützt, gibt es auch einen kostenlosen Plan, der 10.000 Charts abrundet, was viele SMB-Betreiber für einige Zeit glücklich machen dürfte. Das Tool ist vollständig webbasiert. Auf der Website finden Sie nicht nur Zugriff auf die Mechanik, sondern auch einen Akademiebereich, in dem Sie Online-Lernkurse zur Verwendung von Datawrapper absolvieren können. Es gibt auch einen Galeriebereich namens River, in den Benutzer Daten und ihre Visualisierungen zum Teilen hochladen können.

Datawrapper

8. Chartbuilder. Dies ist ein bekanntes Tool zur Erstellung von Diagrammen, das 2013 auf der Finanznachrichten-Website Quartz veröffentlicht wurde. Quartz hatte das Tool intern entwickelt, damit seine Journalisten schnell numerische Daten visuell wiedergeben konnten, um ihre Geschichten hervorzuheben. Ironischerweise ist Chartbuilder selbst nicht sehr hübsch und auch nicht das einfachste Werkzeug für Ranganfänger. Sie müssen wissen, wie Sie das Tool herunterladen und ein Python-Skript aktivieren, damit es ausgeführt wird.

Danach müssen Sie lediglich Daten ausschneiden und in das Tool einfügen (auch nicht hübsch, aber sehr einfach) und anschließend eine Grafik erstellen, die Sie über das Tool oder über Stylesheets optimieren können. Der einzige Nachteil des Tools (abgesehen von der geringen Komplexität im Voraus) ist, dass es keine interaktiven Visualisierungen generiert, wie dies bei den meisten anderen Tools in dieser Liste der Fall ist. Chartbuilder erstellt nur statische Diagramme, obwohl diese sehr ausgefeilt sind, wie es sich gehört, um in wenigen Schritten von Zahlen zu glattem, veröffentlichtem Inhalt zu gelangen.

9. Informationen sind schön. Dies ist einfach eine wachsende Sammlung auffälliger, vorgefertigter Visualisierungen, die andere mithilfe verschiedener Tools erstellt haben. Die Galerie macht Spaß und alles kann heruntergeladen werden. Beachten Sie jedoch die Lizenzvereinbarungen. Diese Vereinbarungen gewähren Einzelpersonen (insbesondere Studenten und Akademikern) freien Zugang. Wenn Sie diese Visualisierungen jedoch für kommerzielle Zwecke verwenden möchten, müssen Sie sich über einen Teig hinwegsetzen. Wie viel davon abhängt, wer Sie sind und wie viel davon hängt von einem E-Mail-Austausch mit dem Eigentümer der Website ab. Nur um Sie zu warnen: Wir hatten darum gebeten, eine Visualisierung für diese Geschichte zu bezahlen, und zwei Wochen nach der Anfrage hatten wir immer noch keine Antwort erhalten. Wenn also eine schnelle Abwicklung Teil Ihrer Agenda ist, schauen Sie woanders hin.

10. Öffnen Sie Verfeinern. Es gibt eine oft übersehene Grundlage für eine erfolgreiche Datenvisualisierung: die Datentransformation. Dies gilt insbesondere dann, wenn Big Data versucht, Einblicke in verschiedene Datenquellen zu gewähren, beispielsweise in eine Tabellenkalkulation oder in ein langes Transaktionsprotokoll, das von einem Algorithmus für maschinelles Lernen (ML) abgeleitet wurde.

Das Transformieren von Daten bezieht sich im Allgemeinen auf den schmerzhaften Prozess (für normale Menschen), eine ganze Reihe unterschiedlicher Zahlen zu nehmen und sie in einen übersichtlichen Satz relatierbarer Daten umzuwandeln. Dies bedeutet, dass Daten bereinigt (formatiert und auf Fehler überprüft), transformiert (von einem Format wie Microsoft Excel in ein anderes wie XML geändert) und dann für externe Dienste wie Webseiten und die von Ihnen verwendeten BI-Tools verfügbar gemacht werden. Wenn Sie der Meinung sind, dass dies eine mühsame Aufgabe sein kann, die Ihnen die Augen tränen lässt, dann haben Sie Recht… es sei denn, Sie verwenden ein Datenumwandlungswerkzeug wie Open Refine. Dieses Tool begann unter Googles Flagge, wurde aber umbenannt, um für sich zu stehen. Es ist immer noch kostenlos und einfach zu bedienen. Wenn Sie mit dem Kopf gegen einen Berg nicht übereinstimmender Daten stoßen, sollten Sie es sich ansehen.