Smb-Toolkit: Auswahl der richtigen Datenvisualisierung

Tabellenkalkulationen sind seit so langer Zeit ein wichtiges Standbein im Geschäft, dass manche Leute Schwierigkeiten haben, sie loszulassen. Die meisten Unternehmen haben sich heutzutage jedoch vom flüchtigen Trend der Nostalgie zu leistungsfähigeren Self-Service-Business-Intelligence-Tools (BI) verabschiedet. Es gibt viele Gründe, warum diese Tools einer Tabellenkalkulation überlegen sind. Am offensichtlichsten ist jedoch die Möglichkeit, auf einfache Weise effektive und überzeugende Datenvisualisierungen zu erstellen. Dieser eine Faktor überwiegt jedes Argument zur Unterstützung von Tabellenkalkulationen aus einem einfachen Grund: Das menschliche Gehirn absorbiert und verarbeitet visuelle Darstellungen von Informationen schneller und besser als Zahlen.

Diese menschliche Vorliebe für Bilder über Zahlen ist alles andere als neu. Die Geschichte zeigt, dass das Konzept im Laufe der Zeit erfolgreich getestet wurde, von frühen Höhlenzeichnungen bis hin zu modernen universellen Verkehrszeichen, die unabhängig von der Sprache auf der ganzen Welt anerkannt sind. Ein Blick auf bildbasierte Nachrichten und die Informationen werden unabhängig von Ihrer Sprache oder Ihren Mathematikkenntnissen verstanden. Moderne Datenvisualisierungen heben dieses leistungsstarke Kommunikationsmedium auf eine völlig neue Ebene und fügen die mit umfangreichen Daten generierten umfangreichen Diagramme und Grafiken hinzu.

Bei der Auswahl der richtigen Datenvisualisierung geht es jedoch nicht nur darum, ein Kreisdiagramm über einem Balkendiagramm oder einem Streudiagramm auszuwählen. Es ist nicht so einfach wie die Auswahl traditioneller Visualisierungen anstelle von Avantgarde-Visualisierungen, wie beispielsweise 3D Virtual Reality (VR) -Darstellungen. Es gibt viel mehr als nur persönlichen Geschmack und Vorlieben.

Jedes Element einer Visualisierung vermittelt einen Teil der Gesamtbotschaft. Von der Farbauswahl und dem Tintenverhältnis bis hin zu den Daten selbst (und allen Ebenen, die Sie genauer betrachten können), sind Datenvisualisierungen eine einzige täuschend einfache Darstellung komplexer datengesteuerter Geschäftserkenntnisse.

Also, welche Visualisierung solltest du wählen? Letztendlich liegt es an Ihnen, die visuelle Darstellung zu bestimmen, die am besten zu der Nachricht passt, die Sie mit den von Ihnen präsentierten Daten senden möchten. Hier sind die Dinge, die Sie wissen müssen, um eine fundierte und strategische Entscheidung zu treffen.

Arten von Visualisierungen

Ich werde Sie nicht langweilen, wenn Sie alle Bewährten auf den Punkt bringen. Wenn Sie längere Zeit im Geschäft waren oder mit Daten gearbeitet haben, die nicht nur in die Software eingegeben wurden, sind Sie bereits mit den traditionellen Visualisierungsformen vertraut: Tortendiagrammen, Balkendiagrammen, Liniendiagrammen, Streudiagrammen und Karten mit Symbole. Diese sind neben anderen grafischen Darstellungen im Allgemeinen nach zwei oder drei Merkmalen organisiert, einschließlich Zeit, Anzahl der Einheiten und Kosten oder Umsatz.

An dieser Gruppe von Visualisierungen ist nichts auszusetzen. Sie sind aus gutem Grund schon lange im Einsatz: Sie funktionieren.

In der Tat bedeutet ihre Vertrautheit, dass Ihr Publikum nicht anhalten und die Form herausfinden muss, bevor es die Botschaft verstehen kann. Genau das möchten Sie tun. Warum sollten Sie hier nicht anhalten und eines davon auswählen? Oder wie in vielen BI-Apps üblich, lassen Sie die Software eine für Sie auswählen?

Denn nicht jede analytische Ausgabe kann oder sollte in einer derart stark vereinfachten Übermittlung zum Ausdruck gebracht werden. Eine Ampel wird auf drei Funktionen reduziert, da nur drei Nachrichten übermittelt werden müssen: Los, Verlangsamen und Anhalten. Wenn Sie etwas anderes sagen möchten, müssen Sie ein weiteres Bild hinzufügen. Vielleicht ein Schild mit der Aufschrift "Kein Rechtsabbiegen auf Rot", oder vielleicht fügen Sie eine weitere Ampel nur für die Abbiegungsspur hinzu. In Dashboards und Berichten können sich all diese hinzugefügten visuellen Elemente stapeln, und bis Ihr Publikum das Ende des Heaps erreicht hat, hat es vergessen, wie sich diese Informationen auf das erste oder andere visuelle Element im Stapel beziehen. Das ist weder effizient noch lehrreich. Darüber hinaus kann die Verwendung zu vieler Visualisierungen zu einer Ermüdung des Benutzers führen. Die Botschaft geht in dem Geist verloren, der wandert.

In jedem Fall kennen Sie diese Visualisierungen bereits. Gehen wir weiter und betrachten neuere Formen.

Twixt und Tween

Diese Klasse von Visualisierungen zeigt mehr Funktionen als die herkömmliche Gruppe, aber die Nachricht hat tendenziell einen einzigen Stoß. Betrachten Sie zum Beispiel die "Wortwolke". Diese Visualisierung misst viele Wörter im Verhältnis zueinander, sodass jedes Wort im Verhältnis zu seiner Verwendung im Vergleich zu den anderen Wörtern in der Größe dargestellt wird. Farben können verwendet werden, um Untergruppen innerhalb der Gruppe oder andere Informationen darzustellen oder um es einfach zu erleichtern, die einzelnen Wortgrößen auf einen Blick zu erkennen.

Wann kann eine Wortwolkenvisualisierung sinnvoll sein? Es gibt verschiedene Anwendungsfälle, darunter Kunden- / Nutzerstimmung in sozialen Medien, Eskalation und / oder Deeskalation von Kundenproblemen in Callcentern, Kundenanfragen zu bestimmten Produkten, Produktverkäufe und andere Fälle. Andere Beispiele dieser Art sind häufig in Infografiken zu finden, da sie Daten darstellen, die auf einem Thema basieren.

Herstellerfreundlich, aber benutzeravers

Dazu kommen die Visualisierungen, auf die BI-Anbieter stolz sind, aber nur wenige Käufer und Benutzer verstehen. Aber warte, könnte man sagen. Wenn ich mir eine Visualisierung nicht ansehen und nicht sagen kann, wie sie funktioniert, wie kann mein Publikum dann herausfinden, was die Daten ihnen sagen?

Es ist wahr, dass die Visualisierung manchmal die Informationen enthält, diese aber nicht liefert. Nehmen wir zum Beispiel Vincent van Goghs "Die sternenklare Nacht", die er 1889 gemalt hat. Das ikonische Werk zeigt genau die Windturbulenzen, aber kein Mathematiker oder Wissenschaftler erkannte dieses Verständnis bis Jahrhunderte später. Sprechen Sie darüber, dass Sie die Informationen nicht liefern können.

"Wissenschaftler haben jahrhundertelang Mühe gehabt, turbulente Strömungen zu beschreiben - manche haben das Problem als schwieriger angesehen als die Quantenmechanik", heißt es in einem Bericht in Nature. "Einige von van Goghs Arbeiten zeigen Kolmogorov-Skalierungen in ihren Luminanzwahrscheinlichkeitsverteilungen. Für das Auge kann dieses Muster als Wirbel unterschiedlicher Größe angesehen werden, einschließlich großer Wirbel und winziger Wirbel, die durch die Pinselführung erzeugt werden."

Während der Erfolg einer Visualisierung zumindest teilweise von der Perspektive und dem Wissen des Betrachters abhängt, sind die Informationen manchmal so komplex, dass anspruchsvollere und genauere Visualisierungen erforderlich sind. Andernfalls gehen die Informationen beim Transport oder der Übersetzung verloren.

Einige BI-Anbieter bieten in ihren Visualisierungspaletten diesen Grad an Raffinesse. Ein Beispiel ist ein Sankey-Diagramm, das sich sehr gut zur Beschreibung des Informationsflusses in einem Datensatz eignet.

"Diese Visualisierung kann beispielsweise den Prozess darstellen, durch den ein Bankkunde Geld überweist, indem er den Cashflow pro Transaktion misst. Sankey-Diagramme sind immer dann nützlich, wenn Sie den Informationsfluss über verschiedene Prozessschritte hinweg anzeigen möchten", erklärte Daphne Tan. Product Marketing Manager bei MicroStrategy, der die folgende Sankey-Diagramm-Visualisierung erstellt hat.

Es kann einige Anstrengungen erfordern, um Ihrem Publikum das Lesen einiger der komplexeren Visualisierungen beizubringen. Es lohnt sich jedoch, wenn Sie regelmäßig mehr als nur allgemeine Informationen übermitteln und keinen Van Gogh ziehen möchten. Sie werden jedoch viele Zielgruppen vorfinden, die bereits mit diesen genaueren Metriken und Datendarstellungen vertraut sind, darunter Statistiker, Ingenieure und viele in den Naturwissenschaften tätige Fachleute.

Hier finden Sie eine kurze Beschreibung einiger der in dieser Kategorie enthaltenen Visualisierungen, die Sie in Betracht ziehen sollten und wo Sie sie verwenden möchten:

1. Bogendiagramme: Diese Diagramme können auf einzigartige Weise komplexe Muster in Zeichenfolgendaten darstellen, dh Sequenzen, die häufig auch sich wiederholende Teilsequenzen enthalten. Denken Sie an DNA und Streaming-Daten aus dem Internet der Dinge (IoT). Weitere Informationen zu Bogendiagrammen finden Sie in diesem Artikel von IBM Research.

2. Sunburst-Diagramm: Diese auch als mehrstufige Kreisdiagramme bezeichneten Diagramme werden hauptsächlich zur Visualisierung hierarchischer Daten mithilfe konzentrischer Kreise verwendet. Diese können Sie beispielsweise in Microsoft Excel anlegen. Unten ist ein Beispiel:

3. Streamgraph: Microsoft und GitHub beschreiben einen Streamgraph als "gestapeltes Flächendiagramm mit sanfter Interpolation, das häufig zum Anzeigen von Werten im Zeitverlauf verwendet wird". In diesem Diagramm bildet sich eine fließende organische Form, und das Ergebnis kann sowohl anspruchsvoll als auch ärgerlich sein. Dennoch hat es sehr gute Verwendungsmöglichkeiten, wie das Anzeigen von Datenmengen mit hohem Datenvolumen, um Trends und Muster über einen langen Zeitraum in einer Vielzahl von Kategorien zu finden. Ja, dies ist eine Open-Source-Visualisierung, die Sie im Microsoft Office Store oder auf GitHub herunterladen können.

4. Hyperbolischer Baum: Diese Visualisierung, auch Hypertree genannt, ist von der hyperbolischen Geometrie inspiriert und bietet im Grunde die Möglichkeit, einen sehr großen Baum auf engstem Raum zu zeichnen, ohne dabei einen Blob zu erzeugen. Sie legen alles auf eine Festplatte und nicht auf eine flache Ebene, sodass die weiter entfernten Zweige kleiner erscheinen. Sie können diese jedoch auf sich ziehen, wodurch sie größer und leichter zu untersuchen sind. Hyperbolische Bäume zeigen große Informationen mit Details und Kontext in einer Ansicht an (im Gegensatz zum Blättern oder anderen Beschwören und Darstellen von Details in einer anderen Ansicht).

Visualisierungen entsprangen der neuen Technologie

Es gibt heutzutage so viele verschiedene Arten von Visualisierungen, dass zu erwarten ist, dass alle denkbaren Möglichkeiten zur visuellen Darstellung von Daten bereits verfügbar sind. Ach nein. Neue Technologien und Anwendungsfälle bringen unweigerlich auch neue Visualisierungsformen hervor.

Augmented Reality (AR) - und Virtual Reality (VR) -Systeme fallen sofort ein. BI-Anbieter arbeiten bereits an einzigartigen Visualisierungen für diese Systeme. Ein Beispiel ist das neue Datenvisualisierungssystem von Vantage Data Centers in einem 3D-VR-fähigen virtuellen Tourensystem. Es sieht aus wie das:

"Wir haben die concept3D-Plattform zum ersten Mal im Mai 2017 eingeführt, um für unser neues Rechenzentrum in Santa Clara zu werben, das sich zu diesem Zeitpunkt im Bau befand. Die Plattform ist unglaublich, wenn Sie versuchen, ein Gebäude zu vermarkten, das es nicht gibt ", sagte Steve Lim, Vizepräsident und Marketingleiter bei Vantage Data Centers.

Daten werden in VR als Overlay auf dem Bildschirm angezeigt, aber dieser Veranstaltungsort allein wäre zu einschränkend.

"Kurzfristig rechnen wir damit, dass die meisten unserer Kunden und Mitarbeiter das System ohne VR auf ihrem Desktop oder Handy nutzen. Es ist beeindruckend, dies zum ersten Mal zu sehen, und es gibt ein großes Potenzial, wie dieses System uns beim Betrieb und beim Zugriff auf real helfen kann." Daten von überall auf der Welt ", fügte Lim hinzu.

Wählen Sie Entsprechend der Aufgabe

Jeder Visualisierungstyp ist für eine bestimmte analytische Aufgabe wie Verteilung, Zusammensetzung, Beziehung oder Vergleich konzipiert. Stellen Sie sicher, dass Sie die einzelnen Aufgaben verstehen, und wählen Sie die entsprechenden Visualisierungen aus. Das Verständnis von Produktverkäufen an Feiertagen wie Weihnachten ist beispielsweise eine Beziehungsstudie. Gute Möglichkeiten für die Visualisierung wären Streudiagramme, Wortwolken und Venn-Diagramme.

Ein Vergleich zeigt, ob sich Mäntel oder Reifen besser verkaufen. Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Aufzählungszeichen und Liniendiagramme sind hier eine gute Wahl. Die Darstellung von Marktanteilen und Wettbewerbsanalysen ist eine Kompositionsaufgabe. Berücksichtigen Sie gestapelte Balken- / Flächendiagramme, Kreisdiagramme, Wasserfälle oder beliebige Baumkarten, je nachdem, wie viele Informationen im Kontext angezeigt werden sollen.

Zu den Verteilungsaufgaben gehört es, zu verstehen, welche Arten von Waren an welche Filialen und / oder in welchen Lagern geliefert werden, und zu visualisieren, wie die Ressourcen von den Regierungen nach verschiedenen Bevölkerungsgruppen verteilt werden. Gute Visualisierungsoptionen sind Histogramme, Streifen- und Box-Plots.

"In diesem Fall möchten wir eine Ansicht, in der wir alle Daten auf einmal sehen und versuchen, den Bereich von Werten, Formen oder Ausreißern zu finden", erklärt Patrik Lundbald, Visualization Advocate bei BI und Visualisierungssoftware-Unternehmen Qlik.

Checkliste für die Auswahl einer Visualisierung

1. Kennen Sie Ihre Zielgruppe: Wählen Sie eine Visualisierung, die Ihre Zielgruppe am ehesten als zuordenbar und ansprechend erachtet. Also, wenn lustige Hotdogs in einer Infografik den Verkauf Ihres Straßenhändlers am besten darstellen, dann machen Sie das mit. Sparen Sie jedoch nicht an Informationen, wenn Sie diese an ein Publikum weitergeben, das sich mit Statistik, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen oder anderen Fachkenntnissen auskennt. Wählen Sie eine Visualisierung aus, die die Details und den Kontext liefert, die sie zum Verarbeiten der Informationen benötigen, ohne einen scheinbar endlosen Stapel verwandter Visualisierungen durchsuchen zu müssen.

2. Machen Sie Klarheit zu Ihrer obersten Priorität: Seien Sie klar und präzise, ​​auch bei sehr detaillierten und komplexen Informationen. Ihr Ziel ist es, leicht lesbare Visualisierungen zu erstellen, auch wenn der Inhalt alles andere als gut ist.

3. Achten Sie auf jedes Detail: Sie möchten also, dass das Balkendiagramm in dieser BI-App diese Informationen vermittelt. Aber beziehen sich die Balken richtig aufeinander oder ist die Skalierung falsch? Details sind wichtig. Alles in jeder Visualisierung erzählt eine Geschichte. Stellen Sie sicher, dass Sie die Geschichte erzählen, die Sie erzählen wollten.

4. Planen, um Benutzerermüdung zu vermeiden: Zu viele Visualisierungen ermüden den Betrachter ebenso wie ungewohnte Darstellungen oder übermäßig komplexe Grafiken. Stellen Sie die Informationen in einer präzisen und kurzen Darstellung zur Verfügung, damit der Betrachter beschäftigt bleibt und sich an das erinnert, was er gelernt hat. Begrenzen Sie die Anzahl der Visualisierungen in Dashboards und Berichten.

5. Visualisierungsformulare testen: Visualisierungen sind wie Witze. Wenn Sie sie erklären müssen, sind Sie gescheitert. Es muss in der Lage sein, die Informationen mit minimalem Text zu übermitteln. Bevor Sie eine Visualisierung routinemäßig verwenden, sollten Sie sie an Personen testen, die dem Thema nicht nahe stehen. Wählen Sie Personen aus, die die Informationen in der Visualisierung suchen müssen, und nicht diejenigen, die sie bereits kennen. Sind sie erleuchtet oder verwirrt? Wenn Sie verwirrt sind, wählen Sie eine andere Visualisierungsform oder bereiten Sie sich darauf vor, Ihr Publikum aufzuklären.

"Sofern es sich nicht um spezielle Informationen handelt, die umfassende Kenntnisse in Bezug auf künstliche Intelligenz, Blockketten, petechiale Blutungen oder Quantenphysik erfordern, ist die Visualisierung für den Leser am besten geeignet, wenn sie allein interpretiert werden kann, nicht nur im Zusammenhang mit dem Artikel", sagte Mark Nicholson, Vice President of Marketing and Business Development bei NiceJob, einem Social Media / Customer Review Reputation-Building-Unternehmen.

6. Denken Sie an van Gogh: In einer täuschend einfachen Darstellung können komplexe Informationen verloren gehen. Daher ist eine einfache Visualisierung möglicherweise nicht die richtige Wahl. Konzentrieren Sie sich auf die Vermittlung der Informationen, das ist das Wichtigste. Van Gogh lehrte uns auch, dass Farben nicht die einzige oder sogar die beste Möglichkeit sind, Informationen schnell zu vermitteln. Van Goghs "prächtiger Pinselstrich" verwendete eine Eigenschaft, die als Luminanz bezeichnet wird und ein Maß für die relative Helligkeit zwischen verschiedenen Punkten ist. Das Auge reagiert empfindlicher auf Luminanzänderungen als auf Farbänderungen, dh, wir reagieren schneller auf Helligkeitsänderungen als auf Farbänderungen. "berichtete NPR. Verwenden Sie unterschiedliche Helligkeitsstufen und Farben, um Informationen hervorzuheben oder Bewegungen anzuzeigen.

7. Erfahren Sie mehr über Visualisierungen neuer Anbieter : Fordern Sie Tutorials, Beispiele und andere Informationen zu Visualisierungen an, die von einem Anbieter angeboten werden, den Sie nicht verstehen. Es ist besser, im Beruf zu lernen, als sich an die Visualisierungen zu halten, die Sie bereits kennen. Warum? Weil sich die Technologie verändert und dabei noch neuere Formen von Visualisierungen auftauchen. Es ist so, als ob Sie Ihr Telefon niemals aktualisieren oder aktualisieren würden. Früher oder später werden Sie niemanden erreichen können.

8. Manchmal ist Automatisierung das Beste: Einige BI-Anbieter haben sich intensiv mit ihrer automatisierten Visualisierungsfunktion beschäftigt. Ein Beispiel hierfür ist Salesforce Einstein Analytics. Das Unternehmen verfügt über jahrelange Erfahrung in Kunden-, Verkaufs- und Marketinganalysen, die bis in die frühen Tage des Kundenbeziehungsmanagements (CRM) zurückreichen. Ihre automatisierten Visualisierungen spiegeln diese Erfahrung wider. Wenn Sie also Tag für Tag durch Verkaufs- und Kundendaten blättern, ist es eine clevere und praktische Lösung, sich auf Einstein zu verlassen, um die Visualisierungen zu verwalten. Es gibt keinen Grund, das Rad neu zu erfinden.

9. Betrachten Sie die Erzählung: Wählen Sie Visualisierungen, die Ihre Erzählung verbessern und eine Geschichte erzählen. Andernfalls kehren Sie zur Darstellung von Zahlen zurück, und Ihre Geschäftskollegen oder Vorgesetzten werden die Informationen auch nicht aufnehmen und aufbewahren. Stellen Sie sicher, dass die Darstellungen im Kontext sind, verwenden Sie die richtigen Maße (z. B. absolute Werte im Vergleich zu relativen Werten) und überprüfen Sie die Skalierung. Verwenden Sie Farben, um wichtige Punkte hervorzuheben, aber begrenzen Sie die Anzahl der verwendeten Farben. Die Visualisierung selbst sollte nicht im Mittelpunkt des Betrachters stehen, sondern der Inhalt.

10. Denken Sie an Ihre Aufgabe: Denken Sie daran, dass Visualisierungen für bestimmte Aufgaben konzipiert sind, und verwenden Sie sie entsprechend. Einfach ist jedoch fast immer besser als komplex. Ziel ist es, die besten, schnellsten und klarsten Mittel zu finden, um Informationen von Maschinen auf den Menschen zu übertragen.