Datenvisualisierung

Anleitung zur Visualisierung von Big Data

Die Datenvisualisierung ist der Prozess der Darstellung großer Mengen unstrukturierter Datenpunkte mithilfe von Grafiken oder Diagrammen. Mithilfe von Big Data Visualisierungstechniken können Sie große Datensätze oder Rohdaten einfacher verstehen und leichter Schlussfolgerungen daraus ziehen.

Kennen Sie den Spruch „Ein Bild sagt mehr als tausend Worte“? Bei der Datenvisualisierung ist das sicherlich der Fall.

Wir werden uns einige der Verwendungszwecke und Vorteile der Big Data Visualisierung ansehen, einige der gängigsten Big-Data-Visualisierungstechniken, warum Datenvisualisierung für Branchen wichtig ist und wie sie ihnen nützt.

Wozu dient die Datenvisualisierung von Big Data?

Die Visualisierung von Big Data wird in einer Vielzahl von Unternehmen eingesetzt und kann eine Fülle von Vorteilen bieten.

Durchsicht großer Datenmengen

Große Datensätze können in ihrer Rohform schwer zu verstehen sein. In der Tat ist es bei großen Datenmengen oft unmöglich, den gesamten Datensatz auf einem Monitor zu betrachten.

Die Datenvisualisierung großer Datenmengen kann den Überblick über große Mengen an Rohdaten erleichtern, indem sie diese in einer leicht lesbaren und verständlichen Form darstellt, die es dem Benutzer ermöglicht, aus den Daten eine Erzählung zu erstellen.

Die Visualisierung von Big Data stellt komplexe Daten und Datensätze auf leicht verständliche Weise dar, ohne dabei an Genauigkeit einzubüßen. Dies ermöglicht es den Nutzern, genaue und verlässliche Schlussfolgerungen aus den Daten zu ziehen, die den Entscheidungsträgern als zuverlässige Entscheidungsgrundlage dienen können.

Identifizierung des Zusammenhangs von Ereignissen

Big Data wird oft in einem unstrukturierten Datenformat oder in einer tabellarischen Konfiguration in einem Programm wie Pandas DataFrame gespeichert. Es kann verschiedene Datenquellen wie Text, Bilder, Audio und Video kombinieren. Dies kann es schwierig machen, die verschiedenen Arten großer Datenmengen miteinander zu vergleichen, um Muster und Korrelationen zu erkennen.

Mithilfe der Big Data-Visualisierung können Sie unterschiedliche Datenquellen gemeinsam lesen und verstehen, und Sie können Datensätze untersuchen, so dass Analysten die Korrelation von Ereignissen über verschiedene Datentypen hinweg leichter erkennen können.

Tools zur Datenvisualisierung von Big Data arbeiten oft in Echtzeit und sammeln, verfeinern und präsentieren Daten schnell nach ihrer Erstellung. Das bedeutet, dass jeder Benutzer, der auf Big Data-Visualisierungstools zugreift, aktuelle und relevante Daten erhält, die es ihm ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen und schnell auf Veränderungen zu reagieren.

Trends aufspüren

Einer der wichtigsten Verwendungszwecke von Big Data ist die Information über Geschäftsentscheidungen. Dies kann bei der Arbeit mit großen Datenmengen problematisch sein, da es schwierig sein kann, Muster aus unübersichtlichen Text- und Zahlenreihen zu erkennen.

Die Datenvisualisierung von Big Data kann dazu beitragen, bisher verborgene Muster und Erkenntnisse ans Tageslicht zu bringen, so dass Entscheidungsträger und Datenanalysten fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können, indem sie ein klareres Bild der Daten erhalten.

Liniendiagramme oder Kreisdiagramme können beispielsweise Trends und Muster in komplexen Datensätzen deutlich machen und Ausreißer und Anomalien hervorheben.

Präsentation der Daten

Die Datenvisualisierung von Big Data erleichtert nicht nur das Verständnis und die Analyse von Datensätzen, sondern auch deren Präsentation für andere.

Die Visualisierung von Daten macht es einfach, Muster und Trends zu erkennen, und erleichtert es Führungskräften oder externen Stakeholdern, bestimmte Geschäftsentscheidungen zu begründen. Dies gilt insbesondere für technisch weniger versierte Personen, die sich aus ihren E-Mails aussperren lassen oder sich fragen müssen,was eine API ist“.

Die Verwendung von Big Data-Visualisierungstools ermöglicht es Ihnen, große Datensätze an einem Ort zusammenzufassen und so leichter zu vergleichen. Sie können verschiedene Diagramme und andere Darstellungen der Daten in leicht navigierbaren Dashboards anzeigen, so dass die Benutzer historische Daten schnell vergleichen und gegenüberstellen können.

Es ist auch einfacher, große Daten zu teilen, wenn man sie visualisiert hat. Sie können Diagramme und andere visuelle Darstellungen von Daten ganz einfach in Berichte, E-Mails oder Präsentationen einfügen und sie dann im gesamten Unternehmen oder mit externen Partnern gemeinsam nutzen.

Welche Arten von Big Data-Visualisierung gibt es?

Es gibt viele Arten der Datenvisualisierung mit einer Reihe unterschiedlicher Vorteile für Unternehmen, wobei einige neue Visualisierungstechniken für bestimmte Datentypen besser geeignet sind als andere.

Ein Informatiker und Datenwissenschaftler kann beispielsweise wählen, ob er für die Datenanalyse ein Kreisdiagramm oder ein Balkendiagramm verwendet. Wenn Sie Big-Data-Analysen zu Standorten durchführen möchten, sollten Sie interaktive Heatmaps oder möglicherweise Pivot-Tabellen verwenden.

In dieser Anleitung werden wir die 10 Arten von Big Data-Visualisierungsbeispielen untersuchen, die Ihnen dabei helfen können, herauszufinden, welche Art von Visualisierung am einfachsten zu realisieren ist.

Diagramme

Diagramme gehören zu den am häufigsten verwendeten Methoden der Datenvisualisierung.

  • Linien

Liniendiagramme stellen Daten mit einem festen Wert auf einer Achse (z. B. Zeit) und einer Variablen auf der anderen Achse (z. B. Umsatz) dar. Diese Diagramme zeigen die Beziehung zwischen den beiden Werten, z. B. ob die Einnahmen im Laufe der Zeit gestiegen oder gesunken sind.

  • Kreis

Kreisdiagramme sind eine grafische Form zur Darstellung von Datenwerten als Anteil am gesamten Datensatz. Sie sind eine gute Möglichkeit, die relative Größe der verschiedenen Teile der hierarchischen Daten zu zeigen und Trends hervorzuheben.

  • Balken

Balkendiagramme stellen Kategorien auf einer Achse und Werte auf der anderen Achse dar, so dass Sie verschiedene Daten über Punkte oder Datensätze hinweg vergleichen können.

Plotdiagramme

Diagramme sind nützlich, um die Beziehungen zwischen zwei oder mehreren großen Datensätzen zu ermitteln und zu vergleichen.

  • Scatter-Diagramme

Streudiagramme verwenden Punkte, um den Wert verschiedener numerischer Variablen in einem Balkendiagramm darzustellen. Anhand der Art und Weise, wie sich die Diagramme gruppieren, lassen sich Muster und Trends innerhalb eines Datensatzes erkennen.

  • Blase

Bubble Plots sind wie Scatter Plots, aber sie können zusätzliche Informationen anzeigen, indem sie die Größe des Plots variieren. Sie sind nützlich, wenn mehrere Variablen in einem Liniendiagramm oder einer Grafik dargestellt werden und können tiefere Trends und Muster in den Daten hervorheben.

Karten

Karten können helfen, geografische Muster in Daten hervorzuheben oder eine schnelle visuelle Zusammenfassung eines Datensatzes zu erstellen.

  • Wärmekarten

Eine Heatmap ist eine Methode zur Visualisierung von Informationen, die in einem geordneten Diagramm oder einer Tabelle angezeigt werden, um verschiedene Farbnuancen und Farbintensitäten darzustellen. Die Verwendung einer interaktiven Thermografie ist nützlich für eine scheinbar unendliche Datenanalyse. Bei sehr breiten Werten sind Heatmaps viel einfacher zu verwenden, um komplexere Darstellungen von Daten zu analysieren und schnell zu visualisieren.

  • Geospatial

Geografische Karten zeigen Daten in Bezug auf geografische Standorte. Sie können Farben und andere Anmerkungen verwenden, um die Beziehungen zwischen geografischen Standorten und anderen Variablen hervorzuheben. Dies hilft bei der Visualisierung großer Datenmengen und der Ermittlung und Analyse von Trends und Mustern auf der Grundlage geografischer Faktoren.

Netzwerk-Diagramm

Ein Netzdiagramm zeigt die Verbindungen und Beziehungen zwischen verschiedenen Komponenten, die als „Knoten“ dargestellt werden. Sie können nützlich sein, wenn Daten aus sozialen Netzwerken oder Produktverkäufe über geografische Standorte hinweg abgebildet werden sollen.

Histogramm

Histogramme können die Häufigkeitsverteilung von Daten darstellen, indem sie Daten in Bereiche gruppieren und die Anzahl der Datenpunkte innerhalb dieses Bereichs darstellen.

Wortwolke

Eine Wortwolke zeigt die Häufigkeit bestimmter Wörter und Ausdrücke in einem Datensatz und ermöglicht die Analyse von Textdaten. Je öfter ein Wort vorkommt, desto größer ist es in der Wolke.

Trichterdiagramm

Ein Trichterdiagramm ist eine beliebte Methode zur Darstellung von Verkaufsdaten, bei der die Anzahl der Nutzer oder Kunden in jeder Stufe eines Verkaufstrichters dargestellt wird. Auf diese Weise können Unternehmen feststellen, wo sie Kunden verlieren und wo sie Kunden gewinnen, und somit feststellen, worauf die Marketing- und Vertriebsteams ihre Bemühungen konzentrieren müssen.

Dashboards

Mit Dashboards können Sie mehrere Diagramme und Schaubilder nebeneinander in einem interaktiven Dashboard anzeigen. Dies ermöglicht einen schnellen Vergleich zwischen Datensätzen und erleichtert die gemeinsame Nutzung visueller Darstellungen von Daten innerhalb und außerhalb des Unternehmens.

Infografiken

Infografiken können viele verschiedene visuelle Darstellungen von Daten kombinieren, um die Bedeutung schnell und auf einen Blick zu vermitteln. Dies kann Text, Grafiken, Diagramme, interaktive Diagramme, Bilder und Icons umfassen. Schauen Sie sich diese Infografiken an, um einen Eindruck zu bekommen.

Animierte und interaktive Gestaltung

Animierte und interaktive Datenvisualisierungen können den Betrachter fesseln und ihn zum Nachdenken über das, was vermittelt wird, anregen. Die Betrachter können durch Interaktion mit den Informationen zusätzliche Datenschichten aufdecken, die eine noch tiefer gehende Analyse ermöglichen und weitere Muster und Trends offenbaren, die sonst vielleicht verborgen geblieben wären.

Branchen, die von der Visualisierung von Big Data profitieren

Viele Unternehmen in den unterschiedlichsten Branchen nutzen die Visualisierung von Big Data, um Daten zu ihrem Vorteil zu analysieren.

Bankwesen und Finanzen

Unternehmen im Banken- und Finanzsektor haben täglich mit riesigen Datenmengen zu tun. Auf diese Weise können Datenwissenschaftler Markttrends erkennen, das Kundenverhalten verstehen und Betrug und andere Risiken aufdecken.

Die Datenvisualisierung von Big Data kann Daten aus verschiedenen Quellen konsolidieren, so dass Unternehmen Berichte in Echtzeit erstellen und relevante Analysen liefern können. Dies ist vor allem für den Banken- und Finanzsektor nützlich, wenn es um Risikoberichterstattung, Finanzberichte und Leistungsanalysen geht.

Die Fähigkeit, Muster, Trends und Anomalien schnell zu erkennen, kann Finanzinstituten auch helfen, Betrugsfälle oder andere potenzielle Risiken zu entdecken.

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Gesundheitswesen und Bildung

In der Gesundheitsbranche wird die Visualisierung von Big Data eingesetzt, um komplexe medizinische Statistiken in leicht verständlicher Form darzustellen.

Der Gesundheitssektor kann geografische Darstellungen von Daten, wie z. B. Choropleth-Karten, nutzen, um Muster in der Ausbreitung von Krankheiten aufzuzeigen oder Zusammenhänge und Trends zwischen geografischen Standorten und Gesundheitsfragen zu ermitteln.

Der Bildungssektor kann Big-Data-Visualisierungssoftware nutzen, um die Leistungsdaten der Lernenden zu analysieren und Lehrkräfte in die Lage zu versetzen, Lernpläne zu entwickeln, die zu mehr Engagement und besseren Ergebnissen führen.

Die Datenvisualisierung von Big Data erleichtert die Ermittlung von Mustern und Trends im Lernmanagement und bei den Lernergebnissen und kann die Korrelation zwischen diesen und anderen Faktoren, wie z. B. den Investitionen in Ressourcen und Ausrüstung, aufzeigen. Dies ermöglicht es den Verantwortlichen im Bildungsbereich, fundiertere, datengestützte Entscheidungen über die Verteilung von Ressourcen und Finanzmitteln zu treffen.

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Gastgewerbe und Einzelhandel

Im Gastgewerbe können Unternehmen die Visualisierung von Big Data auf verschiedene Weise nutzen. Hotelketten können beispielsweise Big Data-Visualisierung nutzen, um Kennzahlen wie den Marktdurchdringungsindex zu verfolgen, der den Belegungsgrad eines Hotels im Vergleich zum durchschnittlichen Belegungsgrad des Marktes misst.

In ähnlicher Weise können Unternehmen den durchschnittlichen Ratenindex analysieren, um festzustellen, wie wettbewerbsfähig die Preise eines bestimmten Hotels sind. Die Analyse dieser Metriken mit Hilfe von Big-Data-Visualisierung ermöglicht es Unternehmensleitern zu erkennen, ob sie Änderungen vornehmen müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Im Einzelhandel kann Big Data für alles verwendet werden, von der Vorhersage der Nachfrage bis hin zur Vorhersage der Kaufgewohnheiten der Kunden durch die Analyse historischer Daten und die Suche nach Trends und Mustern. Diese Datenwissenschaft hilft bei der Entscheidungsfindung, wenn es um die Nachbestellung von Lagerbeständen und die Gestaltung von Marketingkampagnen geht, und ermöglicht es den Einzelhändlern, genau zu planen, um ihre Ziele zu erreichen.

Einzelhändler können Big Data-Visualisierung auch nutzen, wenn sie versuchen, das Kundenerlebnis zu personalisieren. Anhand von Transaktionsdaten, Auftragshistorien und Kundendienstanfragen können sie sich ein Bild von der Art der Kunden machen, die ein Unternehmen hat. Auf diese Weise können sie personalisiertes Marketing und Kundenservice anbieten, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und einem höheren Gesamtumsatz führen kann.

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Regierung und Sicherheit

Die Datenvisualisierung großer Datenmengen kann in den Bereichen Behörden und Sicherheit eingesetzt werden. In diesen Bereichen werden Daten aus zahlreichen Quellen generiert, darunter Telefonanrufe, E-Mails, Beiträge in sozialen Medien, Volkszählungsdaten, Satellitenbilder und sogar Überwachungskameras.

Organisationen visualisieren diese Daten auf verschiedene Weise, z. B. mit Hilfe von Karten, um die Planung grundlegender Dienstleistungen wie Bildung, Gesundheitswesen und Infrastruktur zu unterstützen.

Durch die Identifizierung von Gebieten mit schnellem Bevölkerungswachstum können die Entscheidungsträger entscheiden, wo sie die Infrastruktur verstärken oder erweitern müssen, um die Bevölkerung weiterhin effizient zu versorgen.

Strafverfolgungsbehörden und Organisationen der öffentlichen Sicherheit können dieses Big-Data-Visualisierungstool nutzen, um das Auftreten potenzieller Bedrohungen für die öffentliche Sicherheit zu verfolgen. Dazu können Bedrohungen wie Cyberangriffe gehören, die zu Datenschutzverletzungen führen können.

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Transport und Kommunikation

Viele Verkehrsplaner nutzen die Visualisierung von Big Data, um Dienste zu planen und Informationen an die Öffentlichkeit weiterzugeben.

Mit Hilfe von Balken- und Liniendiagrammen lassen sich Fahrkartenkäufe im Zeitverlauf vergleichen, so dass Planer die Nachfrage nach öffentlichen Verkehrsdiensten in bestimmten Stadtvierteln erkennen können.

Streudiagramme können diese Informationen vertiefen und die Korrelation zwischen den Ticketverkäufen und den Identitäten der Käufer aufzeigen, so dass die Planer Muster in Bezug auf Einkommen, Alter und Geschlecht der Dienstleistungsnutzer erkennen können.

Karten sind eine unglaublich nützliche Datenvisualisierung, wenn es um die Verkehrsplanung geht. Sie können Trends und Muster in den Daten aufzeigen, z. B. auf welchen Strecken das Fahrgastaufkommen am höchsten oder am niedrigsten ist und bei welchen Diensten es zu Unterbrechungen oder Verspätungen kommen kann. Dies kann bei der Planung von Dienstleistungen und der Zuweisung von Ressourcen sehr hilfreich sein.

Auch die Kommunikationsbranche kann die Visualisierung von Big Data sehr effektiv nutzen. Die Überwachung der Kundenerfahrungen kann den Anbietern dabei helfen, einen guten Kundenservice zu bieten und sie auf mögliche Ausfälle oder andere Serviceunterbrechungen aufmerksam zu machen.

Die Datenvisualisierung von Big Data hilft Kommunikationsanbietern auch bei der Durchführung eines gezielten Marketings durch die Identifizierung von Kundenverhaltensmustern und Kundenloyalität. Sie können diese Daten nutzen, um die Kundenabwanderung zu verringern.

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Schlussfolgerung

Die Datenvisualisierung von Big Data ist eine der leistungsfähigsten Methoden, mit denen Unternehmen einen Mehrwert aus ihren Daten ziehen können. Die Beherrschung der visuellen Darstellung von Daten ist ebenso wichtig wie die Kenntnis agiler Begriffe oder eine genaue Kostenprognose. Sie bietet Führungskräften und Entscheidungsträgern genaue grafische Darstellungen der Daten, so dass sie gut informierte Entscheidungen treffen können.

Jede Methode zur visuellen Darstellung von Daten hat ihre eigenen Vorteile. Daher ist es wichtig, dass die richtige Grafik, Karte oder Infografik für die richtige Aufgabe verwendet wird. Sobald dies der Fall ist, wird es einfacher denn je, Muster und Trends zu erkennen und datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Wenn Sie Tools zur Datenvisualisierung von Big Data in Erwägung ziehen, sollten Sie den Diagrammersteller von Piktochart verwenden, um Ihre Big Data zu visualisieren.

Pohan Lin

Pohan Lin

Pohan Lin ist Senior Web Marketing and Localizations Manager bei Databricks, einem globalen Daten- und KI-Anbieter, der die Funktionen von Data Warehouses und Data Lakes zu einer Lakehouse-Architektur zusammen mit TensorFlow von Databricks verbindet. Er verfügt über mehr als 18 Jahre Erfahrung in den Bereichen Webmarketing, Online-SaaS-Geschäft und E-Commerce-Wachstum. Pohan Lin ist ein leidenschaftlicher Verfechter von Innovationen und engagiert sich für die Vermittlung des bedeutenden Einflusses, den Daten im Marketing haben. Pohan Lin hat auch für Domains wie Landbot und PPC Hero geschrieben.

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