Was ist Datenvisualisierung?
Datenvisualisierung ist der Prozess, bei dem du alle deine Datenberichte in ein visuelles Format umwandelst, wodurch sie verständlicher und leichter zu interpretieren sind. Dank Datenvisualisierung können Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund und Fachwissen Daten auf dieselbe Weise verstehen.
Wahrscheinlich speicherst du viele Daten über deine Kunden in einer umfangreichen Tabelle. Es ist zwar toll, dass du so viele Informationen erfasst hast, aber es kann schwierig sein, sie zu interpretieren. Du siehst womöglich nur eine Reihe von Zahlen in einer Tabelle und hast keine Ahnung, was du mit ihnen machen sollst.
Glücklicherweise kannst du diese Daten mithilfe von Datenvisualisierung visuell darstellen, sodass du wichtigen Informationen leichter herausfiltern kannst. So können Unternehmen problemlos Muster und Fehler in den Daten identifizieren, damit sie fundiertere Entscheidungen treffen können.
Warum ist Datenvisualisierung wichtig?
Es ist wichtig, Daten zu visualisieren, damit die wichtigsten leicht zu identifizieren sind. Mit einer Datenvisualisierungssoftware kannst du zum Beispiel detaillierte Einblicke in Muster und Trends erhalten und verbesserungsbedürftige Bereiche erkennen.
Es ist unabhängig vom Datenvolumen viel einfacher, die wichtigsten Daten herauszufiltern, wenn du sie in ein Tortendiagramm, eine Grafik oder ein anderes visuelles Tool umwandelst. So fallen dir auch Informationen auf, die du vielleicht übersehen hättest, wenn du die Daten einfach in der Tabelle gespeichert hättest.
Vorteile der Datenvisualisierung
Was ist also der Zweck der Datenvisualisierung? Die Verwendung von Datenvisualisierung für dein Unternehmen bietet mehrere Vorteile, wie z. B.:
Verbessertes Datenverständnis
Einer der größten Vorteile der Datenvisualisierung ist, dass du Daten leichter verstehst. Wenn Zahlen einfach auf einer Seite stehen, ist es schwer, zu verstehen, wie wichtig sie sind und was die einzelnen Datenpunkte bedeuten.
Wenn du die Daten jedoch in ein visuelles Format umwandelst, kannst du die wichtigsten Komponenten leichter verstehen. Dann kannst du die erfassten Daten nutzen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen, die dein Unternehmen für den Erfolg rüsten.
Indem du Daten in ein visuelles Format umwandelst, kannst du auch Erkenntnisse gewinnen, die du sonst übersehen hättest.
Bessere Entscheidungsfindung
Ein weiterer Vorteil der Datenvisualisierung ist, dass du Einblicke in deine Zielgruppe besser verstehst, was es dir wiederum erleichtert, die richtigen Entscheidungen für dein Unternehmen zu treffen.
Nur weil du eine große Datenmenge erfasst hast, bedeutet das nicht unbedingt, dass du weißt, was du mit diesen Daten machen musst. Du musst verstehen, was sie bedeuten, bevor du über die richtige Vorgehensweise entscheiden kannst.
Durch Datenvisualisierung kannst du wichtige Kundendaten analysieren, sodass du dein Unternehmen besser positionieren kannst, um deine Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
Bessere Kommunikation von Dateneinblicken
Es ist eine Sache, herauszufinden, welche Daten wichtig sind. Das jemand anderem zu vermitteln, ist aber wieder etwas anderes. Du kannst wahrscheinlich stundenlang über die Bedeutung deiner Daten sprechen, aber woher weißt du, dass deine Zielgruppe dich auch versteht?
Glücklicherweise kann die Datenvisualisierung dabei helfen, Daten auf eine für jeden leicht verständliche Weise zu präsentieren.
Du könntest zum Beispiel Tools verwenden, um die Websiteperformance zu analysieren, aber wie wirst du anderen erklären, was die Daten bedeuten? Durch Datenvisualisierung kannst du deiner Zielgruppe die Bedeutung der erfassten Daten zeigen. Sie erleichtert es, Daten Kunden, Klienten oder sogar Mitarbeitern zu präsentieren.
Erhöhte Effizienz
Datenvisualisierungen vereinfachen es dir auch, die Effizienz im gesamten Unternehmen zu steigern. Überlege, wie lange es dauert, eine Datentabelle manuell durchzugehen, oder wenn dein gesamtes Unternehmen diese Tabelle durchsuchen muss.
Diese Aufgabe kann sehr zeitaufwändig sein, aber du kannst viel Zeit sparen, indem du die Daten visuell darstellst. Es ist einfacher, Daten zu verstehen, wenn man sich ein Diagramm oder eine Grafik ansieht, anstatt einer Reihe von Zahlen auf einer Seite.
Mit Datenvisualisierungen kann jeder Daten interpretieren und verstehen, auch wenn die Person kein Datenwissenschaftler ist.
Arten von Datenvisualisierungen
Bist du bereit, deine Daten durch visuelle Darstellung zum Leben zu erwecken? Wenn ja, bist du vielleicht neugierig auf die verschiedenen Methoden der Datenvisualisierung.
Einige gängige Methoden sind:
Balkendiagramm
Wenn du Datensegmente abbildest, die in verschiedene Kategorien fallen, solltest du die Verwendung eines Balkendiagramms in Betracht ziehen. Ein vertikales Balkendiagramm ist hilfreich, wenn du verschiedene Kategorien vergleichst, z. B. Altersgruppen oder Produktklassen. Ein horizontales Balkendiagramm ist ideal für Kategorien mit langem Namen.
Balkendiagramme eignen sich hervorragend, um Unterschiede in der Größenordnung zwischen Kategorien und Klassen darzustellen.
Liniendiagramm
Wenn du ein Tool benötigst, das dir hilft, im Laufe der Zeit aufgetretene Veränderungen anzuzeigen, solltest du ein horizontales Liniendiagramm verwenden. Diese Art von Diagramm ist nützlich, um Widerstandsbereiche in deinem Datensatz zu identifizieren.
Du kannst zwar auch ein Balkendiagramm verwenden, um Änderungen anzuzeigen, aber ein Liniendiagramm eignet sich besser, wenn relativ kleine Änderungen über kürzere Zeiträume hinweg eintreten, da sie leichter hervorzuheben sind.
Tortendiagramm
Wenn du Daten in verschiedene Segmente des Ganzen unterteilen kannst, solltest du ein Tortendiagramm verwenden. Die Stücke des Tortendiagramms stellen unterschiedliche Prozentsätze des Gesamtwerts dar, und mit kategorischen Daten kannst du jeder Kategorie eine andere Farbe hinzufügen.
Auf Tortendiagrammen ist es leicht zu erkennen, ob es eine dominierende Kategorie im Datensatz gibt, und du kannst ein Tortendiagramm in so viele Kategorien aufteilen, wie erforderlich.
Punktwolke
Wenn du zwei Variablen hast, die gut zusammenpassen, kannst du eine Punktwolke verwenden. Du kannst die beiden Variablen in einer Punktwolke darstellen, was es erleichtert, ihre Beziehung zu sehen und zu verstehen, was das für dein Unternehmen bedeutet.
Heatmap
Eines der leistungsstärksten personalisierten Marketingtools sind Heatmaps. Eine Heatmap eignet sich hervorragend, um deiner Abteilung eine Analyse der Interaktion von Personen mit deiner Website bereitzustellen.
Im Wesentlichen zeigt eine Heatmap, wo die meisten Personen ihre Zeit auf deiner Website verbringen. Welche Seiten erbringen die beste Leistung? Welche Bilder sehen sich die Menschen am längsten an? All dies kannst du mit einer Heatmap anzeigen.
Eine Heatmap zeigt, wo und wie Besucher mit deiner Website interagieren, sodass du Bereiche identifizieren kannst, die verbessert werden müssen.
Geografische Karte
Wenn die geografische Lage für dein Unternehmen wichtig ist, solltest du möglicherweise eine geografische Karte verwenden.
Geografische Karten zeigen die Bevölkerungsdichte an, sodass du bestimmen kannst, woher die meisten deiner Website-Besuchenden stammen. Dann kannst du herausfinden, warum deine Besuchenden aus einer bestimmten Region kommen, und deinen Marketingplan entsprechend anpassen.
Best Practices zur Datenvisualisierung
Um Daten überzeugend und effektiv darzustellen, ist es wichtig, einige Best Practices zu befolgen. Dazu gehören:
- Beschriftung der Achsen: Wenn du ein Diagramm oder eine Grafik erstellst, musst du die Achsen und Kategorien entsprechend beschriften. So ist es einfacher, die einzelnen Kategorien zu verstehen.
- Verwendung von Legenden: Gibt es Kategorienamen, die zu lang sind und nicht auf die Seite passen? Wenn ja, musst du Legenden verwenden. Legenden sind wichtig, um die Leute darüber zu informieren, worum es in der Grafik geht.
- Kontrastfarben: Vermeide es, Farben zu verwenden, die zu ähnlich sind. Wenn du mehrere Kategorien verwendest, solltest du Farben auswählen, die leicht zu unterscheiden sind.
- Vergrößerung des Bildes: Du weißt vielleicht, wofür die Daten stehen, weil du das Diagramm erstellt hast, aber du musst das Bild vergrößern, damit es andere besser sehen können.
- Nicht zu viele Daten: Wenn du viele Daten teilen möchtest, solltest du mehrere Diagramme erstellen. Dein Diagramm sollte nicht überladen sein, da es so schwer zu verstehen ist.