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Digitale Transformation

Datenanalyse und Datenvisualisierung: zwei Seiten derselben Medaille?

Dienstag, Februar 11, 2020

Datenanalyse und Datenvisualisierung mögen unterschiedliche Perspektiven haben, können aber durchaus harmonisch zusammenwirken. Gemeinsam ermöglichen sie die visuelle Darstellung komplexer Datenbestände auf leicht verständliche Weise. Die wirkungsvolle Präsentation der Daten verhilft dem Publikum zu besserem, schnellerem Verstehen, fundierteren Entscheidungen und wirksameren Analysen.

Datenanalyse und Datenvisualisierung sind zwei Begriffe, die sich teils überschneiden. Worin genau unterschieden sich diese beiden Prozesse?

Wenn wir von Datenanalyse sprechen, ist damit ein untersuchender, Fakten erfassender Prozess gemeint, der Antworten auf komplexe Fragen bringen kann, wenn man die Fragen richtig formuliert.  Die Datenvisualisierung hingegen ist der Prozess der visuellen Darstellung dieser Daten, vom einfachen Diagramm bis hin zu detaillierten Dashboards, Infografiken oder Datenstorys. Hauptzweck der Visualisierung von Daten ist es, die Zeit zu verkürzen, die das Zielpublikum benötigt, die Daten zu verstehen.

Arbeiten Hand in Hand

Trotz unterschiedlicher Ansatzpunkte arbeiten Datenanalyse und Datenvisualisierung Hand in Hand und befruchten sich dabei gegenseitig. Ein 2019 in Forbes erschienener Artikel mit dem Titel „What Is The Difference Between Data Analysis And Data Visualization?“ beschreibt es so:

„Bei der Arbeit mit Daten sollte die Analyse vor der visuellen Aufbereitung erfolgen, doch die visuelle Analytik kann eine hervorragende Methode für effektivere Analysen sein.“

Der Prozess der visuellen Analyse erfordert die Erstellung verschiedener Grafiken aus dem Datenvorrat, um unterschiedliche Perspektiven darzustellen. Das erleichtert die verständliche Präsentation komplexer Datensätze und hilft dem Publikum beim Erfassen von Einsichten und Trends, aber von auch Leerstellen und Bereichen, die weitere Untersuchungen erfordern. Das führt zu mehr Klarheit und besserem Verständnis der Daten.

Fortlaufende Analyse

Das Ergebnis dieses Prozesses ist das Daten-Dashboard, eine Art übersichtliches Armaturenbrett. Häufig wird es als das Endprodukt der Analyse angesehen. Tatsächlich sollte das visuelle Dashboard jedoch als Ausgangspunkt für weitere Analysen betrachtet werden. Wenn Sie Ihre Daten effektiv visuell aufbereiten, findet Ihr Publikum schnell Zugang zu den Details und kann die Daten weiter analysieren, um künftige Geschäfts- und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen.

Klare Erkenntnisse präsentieren

„Eine wirkungsvolle, gut gestaltete Visualisierung ist toll. Wenn die Informationen sich aber hinter schönen Grafiken verstecken und nicht umsetzbar sind, laufen Sie jedoch Gefahr, Ihr Publikum zu verlieren.“

Die Rolle des Datenanalysten ist es also nicht nur, schöne Dashboards zu erstellen, sondern auch Einsichten zu vermitteln und ausgeprägte analytische Fähigkeiten zu zeigen. Manchmal reicht schon das Hinzufügen von kurzen Erläuterungstexten, um die Daten besser zugänglich und ohne den Umweg weiterer Interpretation seitens des Publikums verständlich zu machen. Das erleichtert dem Publikum das Verarbeiten der Daten und die aktive Teilnahme an der weiteren Analyse.

Datenpotenziale ausschöpfen

Die Business Intelligence-Tools von Pipol sind so gestaltet, dass sich aus Ihren Daten wichtige Einsichten ablesen und Trends schnell erkennen lassen. Mit der Durchführung umfangreicher Analysen und sinnvoller Datenvisualisierung geben wir unseren Kunden die Instrumente an die Hand, um intelligente Entscheidungen für ihr Geschäft zu treffen. Und unser 360°-Ansatz zur Business Intelligence wird natürlich individuell auf Ihr Unternehmen zugeschnitten. Wenn Sie wissen möchten, wie wir Ihnen dabei helfen können, mehr aus Ihren Datenpotenzialen zu machen, wenden Sie sich noch heute an uns.

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