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Erwägen Sie alle Möglichkeiten

Die Datenvisualisierung ist Teil vieler Geschäftsanalyse-Tools und der Schlüssel zu erweiterten Analysen-Funktionen. Visualisierung hilft Mitarbeitern, alle Informationen oder Daten zu verstehen, die generiert werden. Bei der Datenvisualisierung werden Informationen in grafischer Form, zum Beispiel als Tortendiagramm, Graph oder anders dargestellt

Was Sie über Datenvisualisierung wissen müssen

Es heißt, ein Bild sagt mehr als tausend Worte. Und gerade heute, im Zeitalter von Big Data, wo Unternehmen mit Informationen aus unterschiedlichen Datentypen und aus On-Premises und Cloud-basierten Quellen überschwemmt werden, war dieses alte Sprichwort noch nie so wahr.

Aus der Flut an Informationen, relevante Daten herauszufiltern wird immer schwieriger. Visualisierungen erleichtern und beschleunigen die Analyse von Daten erheblich und bieten die Möglichkeit, auf einen Blick zu erkennen, worauf es ankommt. Darüber hinaus reagieren die meisten Menschen viel positiver auf visuelle Inhalte als auf Text. 90 Prozent der an das Gehirn gesendeten Informationen sind visuell, und das Gehirn verarbeitet visuelle Inhalte 60.000mal schneller als Text1. Datenvisualisierung zur Analyse und Übermittlung von Informationen zu nutzen ist also äußerst sinnvoll.

Warum Visual Analytics wichtig sind

Gute Datenvisualisierung ist für die Analyse von Daten und dem daraus resultierenden Entscheidungsprozess von entscheidender Bedeutung. Visualisierung ermöglicht es Menschen schnell und einfach Muster und Beziehungen zu erkennen und zu verstehen. Neue Trends, die vielleicht in einer einfachen Tabelle oder einem Spreadsheet nicht aufgefallen wären können leichter erkannt werden,. In den meisten Fällen ist keine spezielle Schulung nötig, um die in den Grafiken dargestellten Elemente zu interpretieren. Das bedeutet, dass fast alle Mitarbeiter visualisierte Daten nutzen und verstehen können.

Mit gut gestalteten Grafiken können Information ansprechend veranschaulicht werden. Die Wirkung von Grafiken gegenüber einfachem Text oder Tabellen ist wesentlich größer, da Visualisierung Aufmerksamkeit erregt und das Interesse weckt.

So funktioniert die Datenvisualisierung

Die meisten Datenvisualisierungstools können Verbindungen mit Datenquellen herstellen, z. B. mit relationalen Datenbanken. Diese Daten, die vor Ort oder in der Cloud gespeichert werden, können für Analysezwecke aufgerufen werden. Der Benutzer kann dann aus zahlreichen Visualisierungsoptionen die beste auswählen, um die Daten zu präsentieren. Einige Tools bieten gemäß der Art der anzuzeigenden Daten automatisch Empfehlungen zur Visualisierung an.

Das perfekte Visualisierungstool auswählen

Eine Grafik sollte immer den Datentyp und den Zweck der Visualisierung möglichst anschaulich darstellen. Dabei gibt es bestimmte Grafiken, die sich besser für die Darstellung bestimmter Arten von Informationen eignen als andere: Zum Beispiel eignet sich ein Balkendiagramm für die Visualisierung bestimmter Daten besser als ein Kreisdiagramm. Die meisten Tools jedoch bieten dem Nutzer eine große Auswahl an visuellen Analyseoptionen, von allgemeinen Diagrammen wie Liniendiagrammen und Balkendiagrammen bis hin zu Zeitleisten, Karten, Plots, Histogrammen und benutzerdefinierten Designs.

Die unterschiedlichen Anwendungen der Datenvisualisierung für Geschäftsanalysen

Datenvisualisierung ist kein neues Konzept. Die Gemälde an den Wänden der Lascaux Cave könnten als eine Form der Datenvisualisierung angesehen werden, die Jagdgeschichten aus vielen tausend Jahren erzählen.

Bild von den Lascaux Höhlenmalereien

Mit der Einführung von Technologie besitzen wir heutzutage natürlich neue Optionen für die Datenvisualisierung. Aber auch moderne Datenvisualisierungsoptionen erzählen in Essenz Geschichte.

Im Fall einer Geschäftsanalyse kann es die Geschichte über die Performance eines Unternehmen sein, die über Schlüsselindikatoren gesammelt und ausgewertet wird. Wie schneidet das Unternehmen im Vergleich zur Konkurrenz ab? Es kann darum gehen, wie der Erfolg einer E-Mail- oder Produktmarketingkampagne basierend auf Metriken gemessen werden kann. Ist die Kampagne so konzipiert, dass sie erfolgreich ist? Oder die Geschichte kann davon handeln, was mit Datenquellen passiert.

Die Geschichte kann in der Vergangenheit, der Gegenwart oder der Zukunft spielen Die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt.

Worauf Sie bei der Wahl eines Datenvisualisierungstools achten sollten

Datenvisualisierung kann dabei helfen, Geschichten zu verdeutlichen und komplexe Sachverhalte klar zu vermitteln. Datenvisualisierung kann außerdem bei der Identifizierung relevanter Informationen eine wesentliche Rolle spielen, sodass Ausreißer und Anomalien nicht in einer Flut an Informationen untergehen, sondern entdeckt werden.

Es kann Ihnen auch dabei helfen, Ihr wachsendes Datenvolumen in den Griff zu bekommen. Im Zug einer visuelle Interaktion mit großen Datenmengen wird die Analyse dieser Datenmengen vereinfacht und neue Geschäftsdaten aufgezeigt

Datenvisualisierungsoptionen sind sehr nützlich - vorausgesetzt Sie besitzen das richtige Werkzeug. Also, worauf sollten Sie achten? Sie müssen zunächst einmal eine Reihe von Faktoren berücksichtigen.

Ein Datenvisualisierungswerkzeug mit Köpfchen

Sie suchen nach einer Lösung, die Ihnen das Leben leichter macht

Suchen Sie also nach einem Smart Data Visualization Tool das mit erweiterten Analyseoptionen ausgestattet ist und mit eingebettetem maschinellen Lernen funktioniert.

Ein Tool, das diese Fähigkeiten besitzt, sollte in der Lage sein, Sie bei allen Schritten der Analyse und Übermittlung von Informationen zu unterstützen, angefangen bei der Datenaufbereitung. Traditionell war das Aufbereiten von Daten für die Analyse ein manueller Prozess, der oft zeitaufwändig, frustrierend und fehleranfällig war.

Jetzt gibt es ein Tool, mit dem die Datenaufbereitung automatisiert werden kann, indem Informationen aus einer oder mehreren Quellen gesammelt und konsolidiert werden. Dadurch wird der Prozess der Datenaufbereitung beschleunigt und das Fehlerrisiko verringert. Das Tool sollte Ihre Analyse auch verbessern können, indem es neue Datensätze zur Einbeziehung in die Überprüfung empfiehlt, um genauere Ergebnisse zu erzielen.

Sie suchen nach einem interaktiven Datenvisualisierungstool, mit dem Sie schnell und einfach Fragen stellen und Antworten erhalten können, nach den gewünschten Informationen suchen und direkt auf die Daten zugreifen können? Natürliche Sprachverarbeitungsprogramme, die die Interaktion mit Ihren Daten in menschlicher Sprache ermöglichen, bieten eine Antwort auf Ihre Frage. Die Schnittstellen können auch zum Ändern von Analyseanfragen und Datensatzparametern verwendet werden.

Außerdem sollte ein solches Tool Ihnen die Wahl lassen, welche Grafik Sie für Ihre Präsentation verwenden oder Ihnen automatisch einen Vorschlag basierend auf den Ergebnissen Ihrer Datenanalyse machen.

Darüber hinaus sollte ein Nutzer ohne besondere Kenntnisse vor allem im Programmieren, in der Lage sein, mit einem Klick auf prädiktive Analysen und Prognosen zugreifen zu können und so Datenmuster bestimmen und zukünftige Ergebnisse und Trends vorherzusagen.

Denken Sie an proaktive, personalisierte Analysen mit einer mobilen Datenvisualisierungsanwendung. Diese Fähigkeiten bietet ein Tool mit maschinellem Lernen.

Das Tool fungiert dann wie ein persönlicher Assistent, der versteht, was Sie brauchen und wann und wo Sie es brauchen. So kann das Tool beispielsweise ermitteln, welche Geschäftsberichte und Grafiken Sie für Ihr Geschäftstreffen in New York benötigen. Es kann Sprache für sprachbasierte mobile Abfragen in Text übertragen und Sie während Sie unterwegs sind benachrichtigen, wenn neue Daten für die Analyse verfügbar sind.

Das bedeutet, dass Sie nicht an Ihren Schreibtisch gekettet sein müssen, um Informationen zu analysieren. Ihre Analysen können überall auf Ihrem Telefon oder Tablet gespeichert werden.

Mit maschinellem Lernen können Sie automatisch herausfinden, was Ihr Unternehmen antreibt, das Datenverhalten verstehen und verborgene Daten entdecken, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Ein Tool, das einfach zu bedienen ist

Sie möchten ein Datenvisualisierungstool, das reibungslos funktioniert, denn das Letzte, was Sie brauchen, ist eine Lösung, die Ihre Analyse und Präsentation verlangsamt - und Barrieren schafft.

Suchen Sie nach Benutzerfreundlichkeit. Einfach ausführbare Drag-and-Drop und Point-und-Click Funktionen sowie die Möglichkeit Ihre Daten automatisch anzuzeigen oder Grafiken und die dazu gehörenden Informationen hervorzuheben sorgen für verbesserte Benutzerzufriedenheit. Sie möchten ein Tool, mit dem Sie schnell und einfach Informationen hinzufügen oder Änderungen vornehmen können, z. B. das Ändern von Layouts, um neue Daten anzuzeigen.

Ein Self-Service-Tool

In der Vergangenheit musste die IT-Abteilung oft Geschäftsanalysen für ein Unternehmen durchführen. Mit der Einführung von Analytics-Anwendungen, haben diesen Job in vielen Unternehmen Vertriebs- und Marketingleiter oder andere nichttechnische Anwender übernommen. Sollte die Benutzung des Tools jedoch komplexer sein und umfassende SQL-Kenntnisse oder umfangreiches Scripting für die Datenvorbereitung erfordern, dann kann die IT-Abteilung dennoch an dem Analyse-Prozess beteiligt sein und den Benutzern zur Seite stehen.

Warum mit der IT-Abteilung Zeit verschwenden? Wählen Sie ein Datenvisualisierungstool, das auf Self-Service ausgelegt ist. Ein Tool, das über eine interaktive Umgebung mit geführter, schrittweiser Navigation und integrierten Funktionen verfügt, sodass keine Anpassung erforderlich ist.

Sie sollten ein Self-Service-Tool in Betracht ziehen, das auf Künstliche Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen in die Analyse aufbaut, um bestimmte Aufgaben zu vereinfachen, insbesondere für Benutzer, die analytisch nicht versiert sind.

Das Endergebnis? Vom Vertriebs- und Marketingleiter bis zum Business Analyst können Endbenutzer die Datenquellen selbst verwalten und so den Aufwand für die IT-Abteilung minimieren.

Ein verbundenes Tool

Ihr Datenvisualisierungstool sollte vorgefertigte Verbindungen besitzen, mit denen Daten aus einer Vielzahl von Quellen geladen und integriert werden können. Auf diese Weise lassen sich große Datensätze einfach auswerten und verwenden. Außerdem sollte Ihr Analyse-Tool allen Benutzern in Ihrem Unternehmen zugänglich sein und von Ihren Mitarbeitern immer und überall genutzt werden können.

So kommt es, dass viele Unternehmen ein Analyse-Ökosystem mit mehreren Tools verwenden: Ein Tool für Produktionsberichte, eines für Managementberichte, ein weiteres für Ermittlungsberichte usw.. Dies ist nicht nur teuer und jedes System fordert vom Benutzer unterschiedliche Fähigkeiten, ausserdem kann es zu Kompatibilitätsproblemen kommen. Eine bessere Lösung? Wählen Sie ein Datenvisualisierungstool das mit einer Plattform verbunden ist, die die gesamte Geschäftsanalyse für Sie übernehmen kann.

Ein flexibles Werkzeug

Bei einigen Projekten möchten Sie möglicherweise alles selbst erledigen. Bei anderen Projekten brauchen Sie mal mehr und mal weniger die Hilfe von Automatisierungstools. Entscheiden Sie sich also für ein Datenvisualisierungstool, das Ihnen die Flexibilität bietet, einfach zwischen Mensch und Maschine zu wechseln.

Sie möchten Optionen

Wenn Flexibilität Ihnen bei der Entscheidung für ein Tool wichtig ist, dann sollten Sie auch auf die Anwendungsumgebung achten. Welche Art von Lösung benötigen Sie? Cloud? Desktop? Vor Ort? Mobil? Eine Kombination? Heute? Was ist mit Morgen?

Einige Tools schränken Ihre Auswahloptionen ein und bieten nur eine Desktop-Version und sind nur zur Datenvisualisierung geeignet. Andere bieten eine Reihe von Lösungen, die in eine umfassende Business Intelligence-Plattform integriert sind, um sicherzustellen, dass Sie Ihre Analysetool heute und morgen verwenden können, auch wenn sich Ihre Umgebung und Unternehmensanforderungen ändern.

Stellen Sie sich all diese Möglichkeiten vor

Überlegen Sie sich, was ein Datenvisualisierungstool für Ihre Anforderungen an die Geschäftsanalyse und Ihre Firma leisten kann. Es gibt eine Analyseumgebung, die perfekt für Sie ist.