Was ist Datenvisualisierung?
Datenvisualisierung ist die visuelle Darstellung von Daten durch Grafiken wie Diagramme oder Animationen. Diese Visualisierungen sorgen für die verständliche Aufbereitung komplexer Daten.
Warum ist Datenvisualisierung wichtig?
Datenvisualisierungen unterstützen Menschen bei der Verarbeitung großer Datenmengen, da sie auf einem für das menschliche Gehirn schnell erfassbaren visuellen Format basieren.
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Potenzial von Big Data ausschöpfen
Im Zeitalter von Big Data ist die parallele Verarbeitung von Billionen von Datenpunkten keine Seltenheit mehr. Die Datenvisualisierung stellt das Wesentliche heraus, indem das große Datenrauschen reduziert und Daten in ein leichter verständliches Format überführt werden.
Es handelt sich dabei um einen wichtigen Aspekt des Data-Science-Prozesses, wonach Daten nach der Erfassung, Verarbeitung und Modellierung visuell aufbereitet werden müssen, um Schlussfolgerungen ziehen zu können. Ohne diese Visualisierungen sind Big Data schlicht zu komplex, um einen unmittelbaren Nutzen daraus zu ziehen.
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Nützliche Erkenntnisse finden und teilen
Datenvisualisierungen sind eine ausgezeichnete Möglichkeit, um wichtige Erkenntnisse zu finden und weiterzugeben. Manche nutzen die Datenvisualisierung, um Ideen zu entwickeln oder Probleme zu lösen, während andere sie zur Mustererkennung oder Ermittlung komplexer Datenbeziehungen heranziehen.
Dies ergibt Sinn, weil das menschliche Gehirn von Natur aus durch Farben und Muster angesprochen wird. Beispielsweise können wir ganz leicht zwischen Rot und Grün bzw. Dreieck und Kreis unterscheiden. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten machen sich dies zunutze, um zu erkennen, worauf es bei Daten wirklich ankommt.
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Schnell informierte Entscheidungen treffen
Entscheidungsträger in jeder Branche – von Behörden über das Finanzwesen bis hin zum Konsumgüter- und Bildungsbereich – sind auf aussagekräftige Daten angewiesen, um die nächsten Schritte zu planen. Um sich einen Vorsprung zu sichern, müssen Entscheidungsträger so schnell wie möglich greifbare Informationen in einem für sie verständlichen Format erhalten.
Mit der Datenvisualisierung können Data Analysts, wissenschaftliche Fachkräfte für Daten und weitere Fachleute Daten in einem konsumierbaren Format aufbereiten, damit Entscheidungsträger Erkenntnisse schnell in Maßnahmen umsetzen können.
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Mit der Realität abgleichen
Datenvisualisierung ist visuelles Geschichtenerzählen und ein wichtiger Schritt im Bereich Data Science. Während Analysten Daten klarer vermitteln können, haben Mitarbeitende die Möglichkeit, sich an realen Gegebenheiten zu orientieren und ihre Fehlerquote zu senken.
Menschen in jedem Beruf profitieren von der Datenvisualisierung. Medizinprofessoren finden so vielleicht verborgene Ursachen für Herzkrankheiten, während Filmkritiker das Abschneiden von Filmen beim Bechdel-Test darstellen können. Die Erkenntnisse sind grenzenlos.
Informationen zum Leben erwecken
Gestalten Sie Diagramme, die Komplexes einfach darstellen. Dabei können Sie unter zahlreichen vorgefertigten Vorlagen wählen oder Ihre Visualisierung von Grund auf neu erstellen.
Beispiele für Datenvisualisierung
Bestandsüberwachungsdiagramm in Microsoft Visio
Unternehmen verwenden häufig Visualisierungen, um den Warenfluss zu verfolgen. Dieser Diagrammtyp wird in Microsoft Visio erstellt und greift auf Livedaten aus Power BI zurück, um Bestands- und Verkaufsdaten im Einzelhandel zu vergleichen und Ergebnisse direkt auf Bildern von Bekleidungsauslagen einzublenden. So können Mitarbeitende auf der Verkaufsfläche und im Backoffice leicht sicherstellen, dass die Kunden immer das Richtige finden.
Anlagenüberwachungsdiagramm in Microsoft Visio
Datenvisualisierungen sind so vielfältig wie die Daten, die sie darstellen. Dieser Diagrammtyp wird mit Power BI und Microsoft Visio erstellt und zeigt die erwartete Temperatur im zweiten Stock eines Bürogebäudes im Vergleich zu den tatsächlich erfassten Temperaturdaten. In dieser Visualisierung können die Benutzer die Funktion "Verschieben und Zoom" in Visio verwenden, um bestimmte Büroräume zu erkunden oder noch detailliertere Daten zu erhalten.
Geschäftsprozessüberwachungs-Diagramm in Microsoft Visio
Unternehmen, die zahlreiche Metriken verfolgen, profitieren von der visuellen Darstellung dieser Daten. Dieser Diagrammtyp bildet einen Kreditgenehmigungsprozess ab und wurde in Microsoft Visio unter Verwendung von Power BI-Standardvisualisierungen erstellt. Er dient dem Vergleich erwarteter und tatsächlicher Ticket-SLAs in Stunden. Außerdem wird dargestellt, welche Personen, Finanzmittel und Geräte den einzelnen Schritten zugewiesen sind.
Diagramm für die betriebliche Leistung in Microsoft Visio
Manchmal reicht eine visuelle Momentaufnahme, um eine Situation zu verstehen. Diese Beispiele zeigen ein Microsoft Visio-Organigramm und ein Power BI-Dashboard, die den Monatsumsatz nach Produkt und die prozentuale Umsatzabweichung im Verhältnis zum Budget veranschaulichen. Dieser Visualisierungstyp hilft Entscheidungsträgern, das Gesamtbild schnell zu erfassen, und bildet Änderungen in Datasets dynamisch ab.
Die Arten von Datenvisualisierung
Die Wahl der richtigen Datenvisualisierung hängt ganz von dem Dataset ab, mit dem Sie eine Verknüpfung herstellen möchten – und von den gewünschten Erkenntnissen. Die Möglichkeiten sind jedoch praktisch endlos. Im Folgenden stellen wir einige gängige Arten der Datenvisualisierung näher vor.
Einfache Datenvisualisierung
Obwohl die Datenvisualisierung weit über einfache Balken- und Kreisdiagramme hinausgeht, bilden diese die Grundlage für viele Grafiken. Einige gängige Visualisierungsstile sind:
- Flussdiagramm
- Tabelle
- Balkendiagramm
- Kreisdiagramm
- Blockdiagramm
- Zyklusdiagramm
- Pyramidendiagramm
- Venn-Diagramm
- Dashboards
- Karten
- Infografik
Erweiterte Datenvisualisierung
Die Erzählung einer Datenstory erfordert manchmal eine anspruchsvollere Visualisierung. Die folgenden zusätzlichen Optionen könnten hilfreich sein:
- Wärmebild
- Organigramm
- UML-Diagramm
- Entitätsbeziehungsdiagramm
- Bubblewolke
- Kartogramm
- Netzplandiagramm
- Kreisansicht
- Gantt-Diagramm
- Streudiagramm
- Radialbaum
- Wortwolke
- Treemap
- Punktverteilungskarte
- Flächendiagramm
- Zeitachse
- Keildiagramm (auf-/absteigend)
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Daten mit Microsoft Visio visualisieren
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Professionell gestalten
Die Umsetzung leicht verständlicher Visualisierungen beginnt mit dem richtigen Tool. Entscheiden Sie sich für Visio, um Zugriff auf zahlreiche vorgefertigte Vorlagen und Startdiagramme sowie mehr als 250.000 Shapes für die Desktopanwendung und Web-App zu erhalten. Visio unterstützt verschiedenste Datenquellen wie Microsoft Excel-Arbeitsmappen, Microsoft SQL Server-Datenbanken, Azure Active Directory-Informationen und viele mehr.
Nahtlos zusammenarbeiten
Erstellen und bearbeiten Sie gemeinsam professionelle Diagramme, die Ihnen die Datenvisualisierung, Entscheidungsfindung und Umsetzung von Prozessen erleichtern. So steigern Sie die Produktivität im ganzen Unternehmen. Visio ist immer auf dem aktuellen Stand – ganz ohne manuelle Installation neuer Versionen. Außerdem sind alle Inhalte in der Cloud gespeichert, sodass Sie Diagramme auch unterwegs erstellen, anzeigen oder bearbeiten können.
In Echtzeit anpassen
Datenvisualisierungen, die auf Maschinendaten basieren, werden bei Verfügbarkeit neuer Informationen dynamisch angepasst, um Entscheidungsträgern ein möglichst aktuelles Bild zu vermitteln. Grafiken lassen sich aber auch manuell anpassen. Optimieren Sie das Erscheinungsbild Ihrer Datenvisualisierung in Visio, fügen Sie neue Seiten zum Weitererzählen Ihrer Story hinzu, und teilen Sie im Präsentationsmodus (nur in der Desktopanwendung verfügbar) die neueste Version mit Ihrem Team.
Weiterführende Informationen zu Visio und der Datenvisualisierung
Visio-Versionen vergleichen
Informieren Sie sich über alle Optionen für Visio-Pläne, und entdecken Sie die Möglichkeiten der Datenvisualisierung.
Schnell einsteigen mit Visio
Erfahren Sie, wie Sie vorhandene Visio-Vorlagen verwenden sowie Shapes anordnen, verbinden und bearbeiten können.
Antworten auf Fragen erhalten
Erhalten Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen zu Visio im Web.
Visio-Profi werden
Erlernen Sie in diesen Kursen die Grundlagen, oder erhalten Sie weiterführende Tipps.
Visio-Diagramme in Excel erstellen
Erstellen Sie mit dem Visio Data Visualizer-Add-In datengesteuerte Diagramme direkt in Excel.
Daten verknüpfen
Verknüpfen Sie Visio-Diagramme ganz einfach mit Ihren Datenquellen, um eine 360°-Sicht auf Ihr Unternehmen zu erhalten.
Power BI-Berichte mit Visio-Visualisierungen aufwerten
Verbessern Sie mit Visio- und Power BI-Visualisierungen operative und BI-Erkenntnisse – alles an einem Ort.
Berichte in Teams gemeinsam bearbeiten
Binden Sie einen Bericht mit visuellen Visio-Objekten als Registerkarte in Microsoft Teams ein, und bearbeiten Sie den Bericht gemeinsam mit anderen.
Webdiagramme gemeinsam gestalten
Arbeiten Sie mit Kollegen zusammen, und verfolgen Sie Diagrammänderungen in Echtzeit, so als ob Sie persönlich zusammenarbeiten würden.
Diagramme in weitere Dateien einbetten
Erfahren Sie, wie Sie Ihr Diagramm vollständig oder teilweise als JPEG- oder PNG-Datei exportieren und in eine Office-Datei einfügen können.
Barrierefreie Diagramme erstellen
Erfahren Sie, wie Ihnen Best Practices für Barrierefreiheit zu inklusiven Visio-Diagrammen verhelfen.
Ideen einreichen
Teilen Sie uns über das Visio-Feedbackportal mit, wie Visio Ihre Anforderungen an die Datenvisualisierung erfüllen kann.
Häufig gestellte Fragen
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Das Hauptziel der Datenvisualisierung besteht darin, Daten verständlich aufzubereiten. Am besten wirken Visualisierungen, wenn sie eine Story erzählen und Einblicke gewähren, die sonst im Dataset verborgen geblieben wären.
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Es gibt zahlreiche Optionen für Datenvisualisierungssoftware im professionellen Bereich. Microsoft Visio ist eine beliebte Lösung zum Erstellen und Teilen von Livedaten-Diagrammen.
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Datenvisualisierungen werden von Fachleuten in zahlreichen Branchen eingesetzt, um Daten verständlich darzustellen und große Informationsmengen auszuwerten. Die zugrunde liegende Methode hat sich seit Jahrhunderten nicht geändert.
Von der Visualisierung des öffentlichen Gesundheitswesens bis hin zur Popmusikanalyse spielt die Datenvisualisierung eine wichtige Rolle, um komplexe Daten für ein breiteres Publikum aufzubereiten.
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Die Datenvisualisierung ist die beste Technik, die dem Menschen zur Verfügung steht, um große Datenmengen zu durchschauen. Das menschliche Gehirn ist darauf trainiert, Muster und visuelle Unterschiede zu erkennen und die Welt durch Erzählungen zu begreifen. Genau das macht die Datenvisualisierung so effektiv.
Die Datenvisualisierung hat viele Vorteile gegenüber der Bereitstellung von Rohdaten:
- Visualisierungen sind leichter verständlich. Das menschliche Gehirn ist auf visuelle Kommunikation programmiert. Die Datenvisualisierung stellt Rohdaten klar und zusammenhängend dar und erleichtert so fundierte Schlussfolgerungen und eine ganzheitliche Betrachtung.
- Visualisierte Inhalte werden schneller verarbeitet. Der Mensch verarbeitet visuelle Bilder wie Diagramme und Grafiken viel schneller als Text. Somit ermöglicht die Datenvisualisierung deutlich schnellere Entscheidungen.
- Datenstorys lassen sich ansprechender erzählen. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten und andere Fachleute nutzen Datenvisualisierungen, um Rohdaten in eine Datenstory umzuwandeln. Während manchmal eine Grenze zwischen kreativem Storytelling und technischer Analyse gezogen wird, verschmelzen beide Elemente im Data-Science-Bereich, um eine größere Wirkung zu erzielen.
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Unter Datenanalyse versteht man das Erfassen, Bereinigen und Analysieren von Daten, um datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen. Datenanalysen sind wichtig, weil sie Entscheidungsträgern konkrete Informationen für ihre jeweilige Strategie liefern.
Der nächste Schritt besteht in der Datenvisualisierung, um die Daten für ein breiteres Publikum visuell aufzubereiten. Die Datenvisualisierung kann datengestützte Storys erzählen und Menschen gleichzeitig helfen, Muster oder Verbindungen zu erkennen, die sie sonst nicht wahrnehmen würden.
Sowohl die Datenanalyse als auch die Datenvisualisierung sind Teilbereiche des übergeordneten Data-Science-Fachgebiets. Durch das perfekte Zusammenspiel helfen sie Fachleuten, fundierte Entscheidungen zu treffen, Einblicke in datenbezogene Themen zu verbessern und sogar zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
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