Data is beautiful: Was du 2024 und darüber hinaus über Datenvisualisierung wissen musst

1. Definition: Was ist Datenvisualisierung?
2. Warum ist Datenvisualisierung wichtig?
3. Effektives Datenmanagement: Wichtigste Grundlage für erfolgreiche Datenvisualisierung
4. Welche Vorteile bringt dir Datenvisualisierung?
5. Der Datenvisualisierungs-Prozess: Wichtige Schritte und Best Practices
6. Was sind die verschiedenen Arten von Datenvisualisierung?
7. Was sind die Herausforderungen bei der Datenvisualisierung?
8. Beispiele für Datenvisualisierung in der Praxis
9. Worauf solltest du bei der Auswahl von Datenvisualisierungs-Tools achten?
10. Welche Arten von Data-Visualization-Tools gibt es?
11. Hilfreiche Tools zur Datenvisualisierung
12. Fazit: Datenvisualisierung ist unverzichtbar

Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts. Sie sind unermesslich wertvoll, werden aufmerksam behütet und müssen, um ähnlich wie das Edelmetall zu glänzen, erst richtig in Szene gesetzt werden. Das heißt: Erst durch eine klare und effektive Visualisierung zeigt sich ihr wahrer Wert und wird für Betrachter*innen verständlich. Dieser Artikel wird dir die verschiedenen Tools und Methoden näherbringen, mit denen du Daten effektiv visualisieren kannst, um sie in den richtigen Business-Kontext zu setzen.

 

Definition: Was ist Datenvisualisierung?

Datenvisualisierung (englisch: data visualization) ist die Kunst, Daten durch visuelle Elemente wie Diagramme, Grafiken und Karten darzustellen. Sie ist ein wichtiger Teil der Business Intelligence, welche die Erhebung und Auswertung von Daten (in elektronischer Form) umfasst. Bei der Datenvisualisierung geht es darum, die gesammelten Zahlen und Informationen in greifbare, verständliche Formate zu übertragen. Erst dadurch wird es möglich, Trends, Muster und Zusammenhänge zuverlässig zu erkennen.

Quelle: Troi GmbH

Warum ist Datenvisualisierung wichtig?

Die heutige Geschäftswelt ist datengetrieben. Big Data, seit langem ein fester Begriff, steht dabei für den Umgang mit größeren und komplexeren Datensätzen aus vielfältigen Quellen, die zentral für jede Entscheidungsfindung sind. Unternehmen sammeln täglich umfangreiche Daten aus allen Geschäftsbereichen, darunter beispielsweise:

• Vertrieb: Verkaufszahlen zeigen die täglichen, wöchentlichen und monatlichen Leistungen und helfen, Trends zu identifizieren und Vertriebsstrategien entsprechend anzupassen.
• Marketing: Kennzahlen, zum Beispiel über Website-Besuche, Downloads oder Kampagnen-Clicks, liefern für Marketing Analytics wertvolle Einblicke in das Nutzer*innenverhalten und die Effektivität von Marketingmaßnahmen.
• Personalwesen: Daten, die im Rahmen der Candidate Journey erhoben werden, geben Aufschluss über den Erfolg von Recruiting-Maßnahmen und die Vielfalt im Talentpool.
• Finanzabteilung: Im internen Rechnungswesen ermöglichen Daten eine präzise Budgetüberwachung und Finanzplanung durch detaillierte Einblicke in die Ausgaben.

Die verschiedenen Erhebungen helfen Unternehmen also dabei, beispielsweise Markttrends, Kund*innenbedürfnisse, die eigene Wettbewerbssituation, aber auch betriebsinterne Prozesse besser zu verstehen.

Hier kommt die Datenvisualisierung ins Spiel. Sie dient dazu, die in den Massen an Rohdaten enthaltenen Informationen auf intuitive und einprägsame Weise zu vermitteln. Im Grunde ist Datenvisualisierung nichts anderes als Storytelling mit Daten, da sie dir hilft, die in Datensätzen verborgenen Geschichten zu entschlüsseln und Erkenntnisse zu gewinnen. Visualisierungen in Form von Balkendiagrammen, Tabellen und anderen Schaubildern finden sich überall, beispielsweise in Geschäftsberichten, Präsentationen oder Dashboards von Business-Software.

Effektives Datenmanagement: Wichtigste Grundlage für erfolgreiche Datenvisualisierung

Für aussagekräftige Darstellungen sind saubere, konsistente und relevante Daten unerlässlich. Denn: Erst wenn die Daten in guter Qualität, strukturiert und systematisch nutzbar vorliegen, können sie effektiv visualisiert werden. Dies erfordert eine solide, durchdachte Data-Governance-Strategie. Dazu zählen Aspekte wie Datenqualität, Datensicherheit, Datenschutz, kontinuierliche Datenpflege und die Einhaltung von Daten-Compliance-Richtlinien. Ohne dieses Fundament an qualitativ hochwertigen Daten sind sinnvolle Auswertungen und deren visuelle Aufarbeitung nicht möglich, sondern sogar potenziell gefährlich und geschäftsschädigend. Für zukunftssicheres Datenmanagement kann dein Unternehmen auf eine intelligente Data Management Platform (DMP) setzen, in der eure Datenströme aus Vertrieb, Marketing und Co. zusammenlaufen und von hier aus weiter verwertet werden können.

Welche Vorteile bringt dir Datenvisualisierung?

Schnelligkeit und Genauigkeit sind entscheidende Faktoren für den Erfolg eines Unternehmens – vor allem in der so dynamischen Digitalwelt. Das Verständnis sowie die effektive Nutzung von Daten sind dafür unerlässlich. Datenvisualisierung leistet hierbei einen wesentlichen Beitrag.

Hier ein Überblick zu den größten Vorteilen:

1. Schnellere, bessere Erkenntnisse: Durch die Visualisierung werden Zusammenhänge, unsichtbare Muster und Irrtümer, die in bloßen Zahlenkolonnen oder einzelnen Datensätzen verborgen bleiben, sichtbar gemacht. Das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen in einer einzigen Visualisierung ermöglicht die Identifikation von Auffälligkeiten, die sonst übersehen werden könnten.
2. Zeitliche Nachverfolgung: Datenvisualisierung ermöglicht die Einordnung und die fortwährende Beobachtung von Trends, Mustern und generellen Entwicklungen. Visualisierte Vergleiche von Zeiträumen, wie einzelne Monate im Jahresverlauf, veranschaulichen Verläufe und Abweichungen deutlicher, als es der bloße Blick auf beispielsweise eine Excel-Tabelle vermag. Datenvisualisierung in Echtzeit, beispielsweise in den Dashboards eures CRMs, hilft dir auch, schneller auf Anzeichen von Leistungsveränderungen zu reagieren und die Auswirkungen von getroffenen Maßnahmen kontextuell einzuordnen.
3. Strategische Entscheidungsfindung: Visualisierungen ermöglichen ein schnelleres Benchmarking und Verständnis von KPIs und anderen entscheidenden Metriken. Das wiederum beschleunigt auch strategische Entscheidungsprozesse enorm. Der Grund: Sie liefern den notwendigen Kontext und zeigen das Gesamtbild. Wenn schneller auf Missstände reagiert werden kann, trägt dies letztlich auch zur Steigerung des Unternehmenserfolgs bei.
4. Überzeugende Kommunikation: Korrekte und überzeugende Visualisierungen stärken ferner die Argumentation in Verkaufsunterlagen. Ein gewichtiger Punkt, wenn es um die Kommunikation mit externen Stakeholder*innen wie Investor*innen geht. Darüber hinaus helfen sie dabei, Mitarbeitende von neuen Strategien zu überzeugen, indem sie komplexe Informationen anschaulich und greifbar machen.

Der Datenvisualisierungs-Prozess: Wichtige Schritte und Best Practices

Der Prozess der Datenvisualisierung ist ein systematischer Ansatz, der es ermöglicht, aus rohen Daten aussagekräftige und visuell ansprechende Informationen zu extrahieren. Um dieses Ziel zu erreichen, durchläufst du typischerweise folgende Schritte:

1. Ziel und Zielgruppe definieren: Zuerst solltest du klären, welche Fragen deine Daten beantworten müssen. Diese klare Zielsetzung leitet deren Auswahl, die Methoden der Analyse und die Form der Visualisierung. Genauso wichtig ist es, deine Zielgruppe zu verstehen. Wer sind die Empfänger*innen deiner Visualisierungen und was sollen sie daraus lernen? Je nach Zielgruppe könnte es sinnvoll sein, den Detaillierungsgrad anzupassen oder die Art und Weise, wie die Informationen präsentiert werden.
2. Datensammlung: Der nächste Schritt ist die Sammlung beziehungsweise das Zusammentragen der erforderlichen Daten. Dies kann durch bereits vorhandene interne und externe Quellen erfolgen, einschließlich Datenbankabfragen, Excel-Tabellen, API-Calls und Web-Scraping, also das Extrahieren von Inhalten und Daten von Websites mittels Software. Darüber hinaus kann es vorkommen, dass Marktforschungsinstitute für die Durchführung von Studien oder Umfragen beauftragt werden, wodurch neue Daten gesammelt werden.
3. Datenbereinigung und -vorbereitung: In den meisten Fällen sind die gesammelten Daten roh und unstrukturiert. Um sie nutzbar zu machen, müssen sie daher zunächst gereinigt, gefiltert und in das jeweils richtige Format konvertiert werden. Dies schließt das Entfernen von Duplikaten, das Ergänzen von fehlenden Werten und das Anpassen der Daten an die spezifischen Analysebedürfnisse ein. Hier werden im Bereich künstliche Intelligenz und Machine Learning große Entwicklungen erwartet, die dir diese Schritte künftig abnehmen können.
4. Datenanalyse: Nach der Vorbereitung der Daten folgt die Analyse. Hierbei werden Muster, Trends und Anomalien identifiziert, statistische Tests durchgeführt und gegebenenfalls Modelle angewandt. Ein praktisches Beispiel hierfür ist das Zusammenführen von Datensätzen über Verkäufe und Kundenstandorte, um geografische Muster im Kaufverhalten zu erkennen. Diese können dann zur Optimierung von Marketingstrategien und Vertriebsgebieten genutzt werden.
5. Auswahl der richtigen Visualisierungen: Abhängig von den Ergebnissen der Analyse kannst du nun geeignete Visualisierungstypen auswählen. Diese Wahl reicht von einfachen Diagrammen und Grafiken bis hin zu komplexen Infografiken und interaktiven Dashboards. Die Entscheidung hängt zudem von der Art der Daten, der Zielgruppe und den spezifischen Erkenntnissen ab, die du hervorheben möchtest.
6. Erstellung der Visualisierung: Mithilfe von Datenvisualisierungstools und -bibliotheken lassen sich die eigentlichen Visualisierungen erstellen. Dieser Schritt umfasst die Anwendung von Designprinzipien, um sicherzustellen, dass die Visualisierungen klar, ansprechend und leicht zu verstehen sind. Wichtige Elemente sind dabei die Auswahl der richtigen Farbkombinationen, klare Beschriftungen und das Hervorheben wichtiger Details, um deine Geschichte zu erzählen. Vorsicht: Achte darauf, deine Darstellungen nicht zu überladen.

Was sind die verschiedenen Arten von Datenvisualisierung?

Bei der Datenvisualisierung stehen dir dutzende Diagramm- und Graphentypen zur Verfügung, die je nach Bedarf eingesetzt werden können. Diese Vielfalt ist notwendig, um der Komplexität verschiedener Datensätze gerecht zu werden. Am einfachsten lassen sich Datenvisualisierungen in diese Kategorien einteilen:

Mehrdimensionale Diagrammtypen: Diese Visualisierungen kombinieren zwei oder mehr Datenvariablen in einem Schaubild. Bekannt und beliebt sind Balkendiagramme und Tortendiagramme. Balkendiagramme eignen sich hervorragend, um Vergleiche zwischen verschiedenen Datenfaktoren zu visualisieren und Veränderungen über die Zeit darzustellen. Tortendiagramme hingegen sind ideal, die Anteile eines Ganzen zu zeigen und verdeutlichen die Proportionen zwischen den verschiedenen Kategorien.

Quelle: Troi GmbH

Zeitliche Datenvisualisierung: Diese Art der Visualisierung eignet sich besonders für die Repräsentation von Entwicklungen und Trends über die Zeit hinweg. Liniendiagramme oder Flächendiagramme sind hierbei klassische Werkzeuge, die helfen, kontinuierliche Veränderungen und Fluktuationen verschiedener Variablen im selben Zeitraum zu visualisieren. Zeitliche Visualisierungen können auch mehrere Überlappungen und Zeitpunkte aufzeigen, was sie von linearen, eindimensionalen Darstellungen unterscheidet.

Hierarchische Datenvisualisierung: Bei dieser Form der Visualisierung werden Informationen unter anderem in Form von Datenbäumen dargestellt. Sie ermöglichen eine natürliche Gruppierung und Unterordnung der Datenpunkte. Dies kann beispielsweise dazu verwendet werden, ein Unternehmens-Organigramm oder die Struktur von Produktkategorien in einem Online-Shop zu veranschaulichen.

Geodatenvisualisierung / Flächenvisualisierung: Heatmaps, Dichtekarten und Kartogramme sind typische Beispiele für Geodatenvisualisierungen, die Daten geografisch darstellen. Solche Visualisierungen können auch genutzt werden, um die Verteilung von Kund*innen über verschiedene Standorte hinweg oder die Bevölkerungsdichte in verschiedenen Regionen zu zeigen.

Netzwerk-Visualisierungen: Diese Visualisierungen sind entscheidend für die Darstellung von Beziehungen und Interaktionen innerhalb eines Netzwerks. Sie helfen dabei, die Struktur und die Dynamik von Netzwerken zu verstehen – hierzu zählen soziale Netzwerke oder auch infrastrukturelle Netzwerke. Beispielsweise können Streudiagramme dazu verwendet werden, um die Beziehung zwischen verschiedenen Datensätzen innerhalb eines solchen Netzwerks zu verdeutlichen.

Was sind die Herausforderungen bei der Datenvisualisierung?

Datenvisualisierung unterstützt die Datenanalyse und macht sie ungeschulten Augen zugänglicher. Viele derzeit verfügbare Tools erlauben es ebenfalls, auch Personen ohne Data-Science-Hintergrund, Daten selbstständig visuell auszuwerten. Hier lauern aber auch Gefahren für Fehlentscheidungen und schlechte Datenvisualisierungen, zum Beispiel durch:

1. Vereinfachung und Vorurteile: Eine Über-Vereinfachung komplexer Daten kann dazu führen, dass wesentliche Informationen verloren gehen.
2. Wahl des falschen Diagrammtyps: Die Auswahl eines unpassenden Diagrammtyps kann die Daten in einer Weise repräsentieren, die nicht angemessen ist oder die wesentlichen Merkmale der Daten nicht korrekt wiedergibt.
3. Irreführende Legenden und Skalen: Falsche oder irreführende Legenden und Skalierungen können dazu führen, dass Betrachter*innen zu falschen Schlüssen kommen.
4. Übertreibungen: Grafische Übertreibungen können dazu führen, dass bestimmte Aspekte der Daten überbewertet werden, was eine unangemessene Gewichtung bestimmter Informationen zur Folge hat.
5. Kontextwissen: Ein tiefes Verständnis für den Kontext, in dem die Daten erhoben wurden, ist entscheidend. Ereignisse oder Bedingungen, die zum Zeitpunkt der Datenerhebung herrschten (z.B. Feiertage oder besondere Medienereignisse), können die Daten erheblich beeinflussen. Ohne dieses Wissen könnten Daten falsch interpretiert oder wichtige Nuancen übersehen werden.

Quelle: Troi GmbH

Beispiele für Datenvisualisierung in der Praxis

In verschiedenen Abteilungen werden Datenvisualisierungen regelmäßig genutzt, um Informationen klar und effektiv zu kommunizieren. Hier einige Beispiele, wie Datenvisualisierungen im Daily Business zum Einsatz kommen können:

1. Vertriebsdashboards zeigen die täglichen, wöchentlichen und monatlichen Verkaufszahlen an, um die Leistung einzelner Teammitglieder oder Produkte zu monitoren. Balkendiagramme und Liniendiagramme sind hier üblich, um Trends zu visualisieren und Ziele zu vergleichen.
2. Marketingteams nutzen oft Heatmaps und Balkendiagramme, um die Effektivität verschiedener Kampagnen zu analysieren. So könnte zum Beispiel die Verteilung von Klicks auf eine Webseite oder die Resonanz auf sozialen Medien (z.B. Impressions bei LinkedIn-Posts) dargestellt werden, um zu sehen, welche Inhalte die größte Aufmerksamkeit erregen.
3. Finanzberichte verwenden häufig Säulendiagramme und Flussdiagramme, um Einnahmen, Ausgaben und Budgetallokationen darzustellen, was bei der schnellen Einschätzung der finanziellen Gesundheit und der Planung zukünftiger Ausgaben hilft.
4. In Projektmanagement-Softwares wie awork, Asana, Notion, Trello, monday.com und Troi werden oft Gantt-Diagramme verwendet, um die verschiedenen Phasen eines Projekts, die involvierten Teams und den Fortschritt einzelner Aufgaben zu visualisieren. Dies hilft, den Überblick zu behalten und sicherzustellen, dass alle Projektteile zeitgerecht abgeschlossen werden.

Worauf solltest du bei der Auswahl von Datenvisualisierungs-Tools achten?

Bei der Auswahl von Data-Visualization-Tools sollten Unternehmen mehrere Faktoren berücksichtigen, um sicherzustellen, dass die Lösungen ihren spezifischen Anforderungen entsprechen. Zunächst ist es wichtig, das Ziel der Datenvisualisierung genau zu definieren. Verschiedene Tools bieten unterschiedliche Funktionen, die auf bestimmte Branchen oder Abteilungen zugeschnitten sein können, wie beispielsweise Marketing oder Finanzen.

Ein entscheidender Aspekt ist die Datenkompatibilität; das Tool sollte problemlos mit den vorhandenen Datenquellen des Unternehmens integrierbar sein und die gewünschten Daten effizient verarbeiten können. Echtzeit-Tracking und fortschrittliche Analysefunktionen unterstützen Unternehmen dabei, Trends zu erkennen und schnell auf Veränderungen zu reagieren.

Die Infrastruktur der Tools sollte flexibel und skalierbar sein, um mit den wachsenden Datenanforderungen Schritt halten zu können, wobei Cloud-Computing oft eine kosteneffiziente Lösung bietet. Eine starke Integrationsfähigkeit ist ebenfalls entscheidend, damit die Tools nahtlos in bestehende Geschäftssysteme eingebunden werden können und eine effiziente Datenverarbeitung ermöglichen.

Zudem sollten Unternehmen auf Kollaborationsmöglichkeiten, einfache Bedienbarkeit und hohe Leistungsfähigkeit achten, um eine optimale Nutzung zu gewährleisten. Die Zeiten, in denen nur die IT-Abteilung Daten mit SQL-Datenbankabfragen bereitstellen konnte, sind vorbei. Die meisten Datenvisualisierungsprogramme funktionieren über entsprechende Zugriffsrechte im Self-Service. Das ist gut und wichtig, denn Datenkompetenz ist mittlerweile ein unverzichtbarer Skill in Agenturen und anderen digitalen Businesses.
Moderne Data-Visualization-Tools bieten oft auch mobile Zugriffsmöglichkeiten, was besonders für Teams, die remote oder unterwegs arbeiten, wichtig ist. 

Welche Arten von Data-Visualization-Tools gibt es?

Beim Thema Data-Visualization-Tools gibt es eine breite Palette an Möglichkeiten, die jeweils ihre eigenen Stärken und Einschränkungen haben. Hier sind einige grundlegende Arten dieser Tools:

1. Branchen- und abteilungsspezifische Lösungen: Viele moderne Softwarelösungen für bestimmte Geschäftsbereiche wie Marketing und Finance bieten integrierte Dashboards. Diese sind meist visuell ansprechend gestaltet und bieten eine einfache Bedienung, allerdings oft auf Kosten der Flexibilität. Die Dashboards sind in ihrer Art, Form und Farbe festgelegt und lassen meist nur begrenzte Anpassungen zu.
2. Dedizierte Data Visualization Tools: Diese Tools sind speziell dafür entwickelt, Daten visuell zu interpretieren und in Form von Diagrammen oder Charts darzustellen. Sie sind in der Lage, Daten aus einer Vielzahl von Quellen über Schnittstellen zu verarbeiten und grafisch aufzubereiten. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass solche Tools primär für die Visualisierung konzipiert sind und nicht unbedingt tiefgreifende Analysen ermöglichen.
3. Business-Intelligence-Plattformen: Für umfassendere Bedürfnisse in der Datenauswertung und -visualisierung bietet sich leistungsstarke Business-Intelligence-Software an. Diese Art von Software integriert Funktionen zur Datenerfassung, -verarbeitung, -analyse und -visualisierung in einer einzigen Plattform. BI-Software bietet eine erweiterte Flexibilität und Funktionalität. Somit eignet sie sich ganz besonders für Unternehmen, die eine tiefgehende, datengetriebene Entscheidungsfindung auf Basis von Big Data benötigen.

Hilfreiche Tools zur Datenvisualisierung

Auf OMR Reviews findest du über 30 empfehlenswerte Data-Visualization-Tools, bei denen für jedes Visualisierungs-Vorhaben und Unternehmen die passende Software dabei sein dürfte. Authentische Bewertungen helfen dir dabei, das richtige Tool für deine nächsten Berichte, Whitepaper oder Investoren-Reportings zu finden. Zu den bekanntesten und meistgenutzten Tools gehören diese drei:

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI verwandelt eine Vielzahl von Datenquellen in visuell ansprechende und leicht verständliche Geschäftseinblicke. Ob Daten aus Excel, cloudbasierten oder lokalen Datenbanken – Power BI bietet die Werkzeuge, um Daten zu verbinden, zu analysieren und interaktiv darzustellen. Das Tool erleichtert die Zusammenarbeit in Teams durch seine Integration in Microsoft Office und ermöglicht es, spezifische Zugriffsrechte zu setzen, sodass alle Nutzer*innen genau die Daten sehen, die sie benötigen. Eine Basis-Version steht kostenlos zur Verfügung.

Looker Studio

Looker Studio, das ehemals als Google Data Studio bekannt war, ist ein umfassendes Tool für die Erstellung von Datenvisualisierungen und Berichten. Die Anwendung führt Daten aus verschiedenen Google-Diensten und via Connector aus über 800 verschiedenen Quellen zusammen. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und der Möglichkeit, Berichte anzupassen und zu teilen, richtet sich Looker Studio sowohl an erfahrene als auch an unerfahrene Nutzer*innen. Es ist kostenlos verfügbar.

Tableau

Die Visual Analytics Software bietet diverse Tools, darunter Tableau Desktop, mit denen User*innen interaktive Dashboards und Berichte erstellen können. Diese Tools verarbeiten Daten aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Big Data und Cloud-Anwendungen, um präzise und handlungsrelevante Erkenntnisse zu liefern. Seit der Integration in die Salesforce-Familie hat Tableau seine Fähigkeiten weiter ausgebaut und kann nun die Anforderungen moderner Datenanalyse noch besser erfüllen. Mit Tableau Public bietet der Hersteller zudem eine beliebte Open-Source-Anwendung an.

Fazit: Datenvisualisierung ist unverzichtbar

Daten bilden das Fundament für zahlreiche Prozesse im Unternehmensalltag. Datenvisualisierung ist hierbei ein wesentliches Instrument, um Entscheidungen schnell treffen und effektiv kommunizieren zu können. Gute Visualisierungen nutzen gezielt Farben und Formen, um nicht nur die Aufmerksamkeit zu lenken, sondern auch Emotionen und Assoziationen zu wecken, die die Überzeugungskraft der dargestellten Informationen verstärken. Dadurch wird nicht nur die interne Entscheidungsfindung beschleunigt, sondern auch das Vertrauen und die Klarheit in der Kommunikation mit Partner*innen und Kund*innen gestärkt.