Datenvisualisierung

Data Visualization ? Datenmanagement bezieht sich auf das Sammeln und Organisieren von Daten und die anschließende effiziente und sichere Nutzung dieser Daten. Das Hauptziel des Datenmanagements besteht darin, Unternehmen und Einzelpersonen bei der Nutzung von Daten zu unterstützen und gleichzeitig eine angemessene Verwendung zu gewährleisten, sei es für Analysen, Zukunftspläne oder andere Anwendungen.

Beispiele für Schlüsselstrategien, die für die Datenverwaltung unerlässlich sind, sind eine angemessene Zugriffsverwaltung (wer kann welche Daten erstellen, darauf zugreifen und/oder sie ändern), Datenmodellierung und Data Governance, um die Konsistenz und Qualität der Daten zu gewährleisten.

Sobald die Datenverwaltung eingerichtet ist, können wir uns darauf konzentrieren, die Präsentation der Daten zu verbessern, um ihre Bedeutung und ihren Wert leichter zu extrahieren. Dies bringt uns dazu, über die Datenvisualisierung zu sprechen, bei der es im Wesentlichen darum geht, die in den Daten vorhandenen Informationen in ein visuelles Format umzuwandeln.

Wenn wir von Datenvisualisierung sprechen, kommen uns zuerst Grafiken in den Sinn, aber auch andere grafische Darstellungen von Daten, wie Karten und einige Organigramme, haben hier ihren Platz. Visualisierte Daten können von Menschen viel besser verstanden werden als ihre unbearbeiteten Gegenstücke, denn sie fassen große Datenstücke so zusammen, dass wir Probleme effizient erkennen, verborgene Muster finden und neue Möglichkeiten entdecken können.

Die Allgegenwart von Verwaltung und Visualisierung der Daten

Management und Datenvisualisierung sind nicht auf die Geschäftswelt beschränkt: Menschen behalten ihre Finanzen im Auge und erhalten Gesundheitsparameter von ihrer Smartwatch, ansprechend aufbereitet.

Diese persönlichen Anwendungen sind jedoch nicht so schwierig wie die Verwaltung und Visualisierung von Daten im Rahmen von Big Data. Vor allem brauchen wir Menschen mit den richtigen Fähigkeiten, um Daten zu verwalten und visuell darzustellen.

Darüber hinaus müssen Sie auch andere Abteilungen in den Prozess einbeziehen, insbesondere die IT-Abteilung, denn die Arbeit mit so großen Datenmassen wird Ihre Hardware auf die Probe stellen und Sie brauchen auch die nötige Kraft, um das alles zu bedienen. Kurzfristig wird dies oft eher als Kosten denn als Gewinn wahrgenommen.

Schließlich ist es auch entscheidend, dass die Daten genau sind, und dafür brauchen Sie eine Menge Qualitätssicherung. Denken Sie daran, dass die Qualität Ihrer Daten immer die Qualität jeder späteren Analyse oder Visualisierung dieser Daten bestimmt.

Warum sind Datenverwaltung und -visualisierung notwendig?
Die Verwaltung und Visualisierung von Daten ist aus mehreren Gründen von großer Bedeutung. Zunächst einmal können die Menschen schnellere und bessere Entscheidungen treffen und sich schnell Informationen beschaffen. Darüber hinaus haben sie ein gutes Verständnis davon, was ihre nächste Handlung sein sollte.

Ebenso wird durch die Visualisierung, Organisation und Verwaltung von Daten das Teilen von Daten sehr einfach. Sie können Daten leicht verbreiten, sodass auch andere, die mit Ihnen zusammenarbeiten, davon profitieren können. Dies verringert auch das Risiko von Fehlern, da Sie sehen können, was Sie in der Vergangenheit getan haben und welche Auswirkungen dies hatte.

Die Verwaltung und Visualisierung von Daten ist ebenfalls einer der wichtigsten Schritte im Business-Intelligence-Prozess, da sie den Rohdaten eine bestimmte Form und ein bestimmtes Muster verleiht, das auch Personen mit anderen Fähigkeiten leicht verstehen können.

Mit dem wachsenden Bedarf an Datenvisualisierung wird umfassende Software, die Rohdaten nimmt und sie in visuell verständliche Formen umwandelt, immer wichtiger. Dies erhöht jedoch noch mehr die Bedeutung der Datenverwaltung.

Die Informationen, nach denen wir suchen, können mit dem Verkauf, den Marketingbemühungen oder sogar mit der bloßen Zufriedenheit oder Unzufriedenheit der Kunden zusammenhängen. Aus welchem Grund auch immer wir diese Informationen benötigen, die Datenvisualisierung ist notwendig. Auch Interessengruppen und Firmeninhaber nutzen die Datenvisualisierung intensiv, wenn sie Statistiken über ihre Verkäufe oder Aktivitäten präsentieren oder eine bestimmte Idee vorschlagen.

Die Verwaltung und Visualisierung von Daten kann und wird auch in der Kosten-Nutzen-Analyse benötigt. Da es sich hauptsächlich um Finanzdaten handelt, kann die Visualisierung dieser Zahlen auch Nicht-Finanzleuten helfen, die in der Kosten-Nutzen-Analyse dargestellten Daten zu verstehen.

Das Tolle daran ist, dass es für jede Art von Industrie oder Projekt verwendet werden kann, was zeigt, wie unbegrenzt die Grenzen der Visualisierung und des Datenmanagements wirklich sind.

Anwendungen und Beispiele für die Verwaltung und Visualisierung von Daten
Dieser Abschnitt befasst sich mit den verschiedenen Möglichkeiten, wie Datenverwaltung und Visualisierung eingesetzt werden können und werden. Traditionell ist Microsoft Excel beliebt, um Visualisierungen in der Geschäftswelt zu erstellen, aber es hat seine Grenzen, vor allem bei großen Datenmengen.

Während die hartgesottensten Datenspezialisten sich für R oder Python entscheiden werden, um ihre Visualisierungen zu erstellen, gibt es viele Möglichkeiten, die viel zugänglicher sind als Excel, wie z. B. Power BI, Qlik oder Tableau.

Hier sind einige gängige Verwendungszwecke für die Datenvisualisierung :

Die Prozessanalyse :

Bei der Prozessanalyse sind die Quelldaten eine Verkettung von Prozessen, die in Ihrem Unternehmen üblich sind. Bei der Prozesserkundung werden die zugrunde liegenden Sequenzen zwischen diesen Prozessen aufgedeckt. Wenn Sie dieses Ergebnis visualisieren, wird klar, wo die vorgeschriebenen Regeln befolgt werden und wo die nachfolgenden Prozesse nicht konform sind.

Marktforschung und -analyse :

Dies ist ein weiteres hervorragendes Beispiel für die Verwendung von Datenmanagement und Datenvisualisierung. Firmeninhaber benötigen Informationen und Daten über ihre Kunden, deren Verhalten, demografische Daten, und all diese Forschungen können durch Datenvisualisierung gezeigt werden.

Berechnung von Wert und Risiko :

Wenn Sie sich ein einfaches Datenelement ansehen, werden Sie kaum in der Lage sein, den Wert oder die Risiken zu erkennen, die darin genannt werden. Wenn Sie diese Daten jedoch visualisieren, und sei es nur durch einen Farbcode, unterscheiden sich die Werte von den Risiken; die Leser werden sofort wissen, was die Daten darstellen oder visualisieren.

Im Folgenden werden wir einige Beispiele dafür auflisten, wie Datenverwaltung und -visualisierung die oben genannten Elemente aufweisen:

Streudiagramme :

Streudiagramme, auch bekannt als Dispersionsdiagramme, werden verwendet, um eine Beziehung zwischen zwei kontinuierlichen Variablen darzustellen.

Lineare Diagramme :

Dies ist eines der grundlegendsten Beispiele für Datenvisualisierung, bei dem Linien verwendet werden, um die Veränderungen einer Variablen im Laufe der Zeit darzustellen.