Datenvisualisierung und Datenflussdesigns: Tipps zur kreativen Visualisierung.

Was ist Datenvisualisierung?

Datenvisualisierung bedeutet, Informationen, Daten und Statistiken visuell in Diagrammen, Tabellen und Infografiken darzustellen. Sie hilft, Sachverhalte verständlicher zu machen und zu erklären, insbesondere wenn viele Daten verarbeitet werden müssen. Es ist ein bisschen wie „zeigen statt erzählen“ – und man kann nicht genug betonen, wie befriedigend es ist, ein gutes Diagramm zu erstellen.

Manchmal muss man bei Daten einfach auf den Punkt kommen. Prozentangaben und Statistiken sind toll – aber Datenvisualisierung und Design ermöglichen es dir, deine Analyse auf einen Blick zu vermitteln. Umständliche Fachbegriffe können verwirrend sein. Mit Grafiken hingegen kannst du Daten in einem prägnanten und verständlichen Format darstellen.

Wenn du beispielsweise versuchst, wichtige Interessengruppen über komplexe Datenpunkte zu informieren, kann die Präsentation eines Tabellenberichts zeitaufwendig und verwirrend sein. Durch die Umwandlung von wichtigen Daten in Grafiken kannst du die benötigten Informationen in einer optimierten Präsentation weitergeben.

Die Vorteile eines guten Datendesigns.

Jetzt weißt du, was Datenvisualisierung ist. Es ist jedoch wichtig, die Vorteile eines guten Datendesigns zu verstehen. Abgesehen davon, dass Visualisierungen auf Papier oder in einer PowerPoint-Präsentation gut aussehen, kannst du mit Datenvisualisierungen Folgendes erreichen:

Trends und Muster erkennen.

Es ist einfacher, Muster in Grafiken zu erkennen, als Datensätze zu analysieren. Da die Daten in einem grafischen Format bereitgestellt werden, fallen Anomalien auf, ohne dass die Zahlen analysiert werden müssen.

Einfachere Entscheidungsfindung.

Durch die Darstellung deiner Daten in einem visuellen Format kannst du Entscheidungen schneller treffen. Verliere dich nicht in informationslastigen Grafiken, sondern mache die Daten auf einen Blick deutlich und lesbar, um die erforderlichen Entscheidungen zu treffen.

Erzähle Geschichten.

Gute Daten sind zugängliche Daten. Durch die Umwandlung in ein verständliches Format werden überflüssige Informationen entfernt und es wird eine klare Geschichte geliefert.

Ein gutes Datendesign kann aus Massendaten eine Erzählung machen, die Schritt für Schritt verständlich ist. Dies kann besonders wichtig sein, wenn Daten an ein nicht-technisches Publikum weitergegeben werden oder wenn du Daten rechtfertigen oder erklären musst.

Daten verstehen.

Komplexe Informationen werden verständlich aufbereitet. Durch die grafische Darstellung von Informationen kann man Daten schnell lesen, unabhängig von der Erfahrung mit Tabellenkalkulationen oder anderen Datensätzen. Dadurch können Informationen einfacher bearbeitet und abgerufen werden.

Bessere Einprägsamkeit.

Hast du schon einmal erlebt, dass ein ganzer Raum voller Menschen ohne den richtigen Anreiz in Schweigen verfällt? Gutes Datendesign kann Menschen ansprechen und ihnen helfen, den präsentierten Informationen zu folgen. Dies kann zu einem besseren Engagement führen. Außerdem ist die visuelle Interpretation von Daten ein hervorragendes Kommunikationsmittel.

Verschiedene Arten der Datenvisualisierung.

Jetzt bist du vielleicht bereit, mit dem Plotten, Mapping und Charting zu beginnen. Bevor du das tust, solltest du dich über die verschiedenen Möglichkeiten der Datenpräsentation informieren.

Hier findest du einige Datenvisualisierungstools und wie sie am besten eingesetzt werden:

Diagramme (Balken-, Linien-, Kreisdiagramm).

Das zuverlässige Balkendiagramm und das Liniendiagramm gehören zu den am häufigsten verwendeten (und zugänglichen) Formen der Datenvisualisierung. Sie können klare Möglichkeiten zum Vergleich von Werten bieten, beispielsweise bei der Zuweisung von Budgets an verschiedene Abteilungen. Sie können jedoch auch zur Verfolgung von Änderungen oder sogar zur Darstellung von Rankings oder Abweichungen in Daten verwendet werden.

Du weißt nicht, wo du anfangen sollst? Entdecke einige unserer besten Beispiele für Grafiken und Diagramme.

Plots (Blasen-, Streu-, Box-Plots).

Plots können zeigen, wie Daten verteilt sind. Sie helfen dabei, ein Gefühl für Datenverzerrung und -symmetrie zu bekommen. Das bedeutet, dass Abweichungen leicht zu erkennen sind. Sie können auch die Verteilung von Daten veranschaulichen, einschließlich der minimalen und maximalen Werte sowie der Mediane, Quartile usw.

Karten (Heatmap, Baumkarte).

Karten bieten eine räumliche Perspektive auf Daten und helfen bei der Erkennung von Mustern. Eine farbkodierte Heatmap kann Veränderungen im Laufe der Zeit aufzeigen, ist aber möglicherweise nicht so präzise wie ein Liniendiagramm. Karten können jedoch hervorragend dazu dienen, die Grundzüge eines Datensatzes schnell zu veranschaulichen. Baumkarten sind ähnlich, veranschaulichen die Sachverhalte jedoch in einer hierarchischen Struktur.

Diagramme.

Mit den richtigen visuellen Hilfsmitteln können Diagramme Momentaufnahmen von Daten und Ergebnissen in Form von Aufzählungspunkten liefern. Sie können eine effektive Möglichkeit zur Weitergabe wichtiger Informationen sein. Schlecht gestaltete Diagramme können jedoch verwirrend oder irreführend sein.

Tabellen.

Tabellen sind eine der häufigsten Formen der Datenvisualisierung und das aus gutem Grund. Sie ermöglichen es Benutzerinnen und Benutzern, Muster oder Zusammenhänge in den bereitgestellten Daten schnell zu vergleichen und zu verstehen. Sie sind deutlich beschriftet und können auch von Personen mit wenig Erfahrung leicht gefiltert werden. Allerdings gibt es Einschränkungen bei den Arten von Informationen, die sie vermitteln können.

Infografiken.

Infografiken kombinieren eine Reihe von Datenvisualisierungsmethoden und bieten eine hervorragende Möglichkeit, eine Geschichte aus mehreren Datensätzen zu erzählen. Sie vereinfachen nicht nur komplexe Daten, sondern veranschaulichen bei richtiger Anwendung auch einen ansprechenden und verständlichen Bericht.

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Top-Tipps für ein wirkungsvolles Datendesign.

Ein gutes Datendesign ist nicht immer so einfach wie das Zeichnen eines Diagramms mit dem Marker. Bevor du mit Grafiken kreativ wirst, solltest du diese Top-Tipps für ein wirkungsvolles Datendesign beachten.

Wähle die richtige Datenvisualisierungsmethode für deine Zwecke.

Tools zur Datenvisualisierung können deine Daten zum Leben erwecken. Du musst sie jedoch sorgfältig auswählen. Bei einem guten Datendesign geht es darum, das richtige Tool für die gestellte Aufgabe auszuwählen. Frage dich: „Was sollen diese Daten zeigen?“ Überlege dir dann, wie du diese Informationen am besten vermitteln kannst (anstatt zu versuchen, einen Ansatz passend zu machen).

Verwende Farbe und Größe, um den Kontext zu verdeutlichen.

Du kannst Farbe verwenden, um verschiedene Datensätze voneinander zu unterscheiden. Vermeide es jedoch, zu viele ähnliche Farbtöne zu verwenden. Farbe kann nicht nur eingesetzt werden, um Unterschiede zwischen Daten zu verdeutlichen, sondern auch, um den Kontext zu verdeutlichen.

Wenn du beispielsweise ein vergleichendes Balkendiagramm verwendest, kannst du die Ergebnisse des letzten Jahres in einer anderen Farbe im Hintergrund darstellen, um sie vom aktuellen Jahr im Vordergrund zu unterscheiden.

Setze Text mit Bedacht und Sorgfalt ein.

Text liefert den ersten Kontext. Eine schlecht beschriftete Datengestaltung kann jedoch eher verwirrend als hilfreich sein. Die Grafiken sollen für sich sprechen, aber prägnanter und durchdachter Text kann dafür sorgen, dass deine Grafiken auf einen Blick lesbar sind.

Halte dein Design einfach.

Ein Übermaß an Design kann ein echtes Problem darstellen und zu Chaos und Unübersichtlichkeit führen. Versuche, deine Grafiken nicht zu überladen. Überlege stattdessen, ob das gewählte Datenvisualisierungstool geeignet ist. Möglicherweise musst du einen anderen Ansatz wählen oder deine Datensätze trennen, wenn die Designs zu komplex werden.

Ebenso solltest du nicht zu viele Schnörkel hinzufügen, die deine Visualisierungen verwässern könnten, auch wenn es verlockend sein mag. Dies kann besonders wichtig sein, wenn Daten in einer komplexen Infografik zusammengestellt werden.