Datenvisualisierung – Big Data Visualisierung-Teil 3

Im zweiten Teil dieser Blog-Reihe haben wir die IBCS-SUCCESS-Regeln für eine einheitliche Darstellung von Daten betrachtet. In diesem Artikel beschäftigen wir uns hingegen genauer mit der Datenvisualisierung von Big Data.

Bessere Entscheidungen durch richtige Aufbereitung und Visualisierung von Big Data

Eine Studie des Weltwirtschaftsforums ergab, dass weltweit 2,5 Trillionen Bytes an Daten Tag für Tag produziert werden. Durch die große Anzahl und Komplexität der anfallenden Daten fällt es mitunter schwer, sämtliche Informationen zu verwalten und etwaige Zusammenhänge zu erkennen. Aus diesem Grund nimmt die Relevanz der richtigen Aufbereitung von Datenmengen und der anschließenden passenden Visualisierung von Big Data weiter zu. Schließlich bietet die Datenvisualisierung von Big Data die Möglichkeit, auch abstrakte Zusammenhänge greifbar zu machen. Meister man diese Herausforderung, so können Unternehmen neue Trends und Sachverhalte schneller erkennen. Dies bietet eine fundierte Grundlage für schnellere und bessere Entscheidungen und sichert Wettbewerbsvorteile.

Business Intelligence-Tools helfen bei der Big Data Visualisierung

Der Umfang, die Art und die eigentliche Zielsetzung der Datenanalyse bestimmen die eigentliche Visualisierungsform. Grundsätzlich benötigt die Big Data Visualisierung Analyse- und Darstellungstools, die es den Anwendern erlaubt auch aus großen Mengen Daten relevante Schlüsse zu ziehen und die Zusammenhänge zu verstehen. Business Intelligence-Systeme helfen auch kleineren und mittelständischen Unternehmen bei der Analyse und Integration von großen Datenmengen. Die jeweilige Visualisierung beruht bei BI-Tools und Data Warehouse-Systemen meist auf automatisierten Standardreports, Ad-hoc-Abfragen und Dashboards. Sie bieten eine gute Möglichkeit, abstrakte Informationen greifbar zu machen.

Werkzeuge für die Datenvisualisierung:

1. Microsoft Power BI: Eine der bekanntesten Business Intelligence-Lösungen. Bietet dem Nutzer vielfältige Darstellungsmöglichkeiten und eine gute Anbindung an weiteren Microsoft Produkten.
2. Tableau: Bietet vielseitige Darstellungsformen und eine flexible Anbindung von unterschiedlichen Datenquellen.
3. D3: Mithilfe von D3.js lassen sich auch große Datensätze interaktiv darstellen.
4. Qlik View und Qlik Sense: Qlik setzt vor allem auf intuitive visuelle Data Discovery.
5. Microsoft Excel: Das wohl verbreitetste Tool zur Visualisierung von Daten, das vor allem in kleinen und mittelständischen Unternehmen genutzt wird.