Data Visualization ? Datenmanagement bezieht sich auf das Sammeln und Organisieren von Daten und die anschlie\u00dfende effiziente und sichere Nutzung dieser Daten. Das Hauptziel des Datenmanagements besteht darin, Unternehmen und Einzelpersonen bei der Nutzung von Daten zu unterst\u00fctzen und gleichzeitig eine angemessene Verwendung zu gew\u00e4hrleisten, sei es f\u00fcr Analysen, Zukunftspl\u00e4ne oder andere Anwendungen.<\/p>\n\n\n\n
Beispiele f\u00fcr Schl\u00fcsselstrategien, die f\u00fcr die Datenverwaltung unerl\u00e4sslich sind, sind eine angemessene Zugriffsverwaltung (wer kann welche Daten erstellen, darauf zugreifen und\/oder sie \u00e4ndern), Datenmodellierung und Data Governance, um die Konsistenz und Qualit\u00e4t der Daten zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n\n\n
Sobald die Datenverwaltung eingerichtet ist, k\u00f6nnen wir uns darauf konzentrieren, die Pr\u00e4sentation der Daten zu verbessern, um ihre Bedeutung und ihren Wert leichter zu extrahieren. Dies bringt uns dazu, \u00fcber die Datenvisualisierung zu sprechen, bei der es im Wesentlichen darum geht, die in den Daten vorhandenen Informationen in ein visuelles Format umzuwandeln.<\/p>\n\n\n\n
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 k\u00f6nnen von Menschen viel besser verstanden werden als ihre unbearbeiteten Gegenst\u00fccke, denn sie fassen gro\u00dfe Datenst\u00fccke so zusammen, dass wir Probleme effizient erkennen, verborgene Muster finden und neue M\u00f6glichkeiten entdecken k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Die Allgegenwart von Verwaltung und Visualisierung<\/strong> der Daten<\/h2>\n\n\n\n
Management und Datenvisualisierung sind nicht auf die Gesch\u00e4ftswelt beschr\u00e4nkt: Menschen behalten ihre Finanzen im Auge und erhalten Gesundheitsparameter von ihrer Smartwatch, ansprechend aufbereitet.<\/p>\n\n\n\n
Diese pers\u00f6nlichen 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 F\u00e4higkeiten, um Daten zu verwalten und visuell darzustellen.<\/p>\n\n\n\n
Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen Sie auch andere Abteilungen in den Prozess einbeziehen, insbesondere die IT-Abteilung, denn die Arbeit mit so gro\u00dfen Datenmassen wird Ihre Hardware auf die Probe stellen und Sie brauchen auch die n\u00f6tige Kraft, um das alles zu bedienen. Kurzfristig wird dies oft eher als Kosten denn als Gewinn wahrgenommen.<\/p>\n\n\n\n
Schlie\u00dflich ist es auch entscheidend, dass die Daten genau sind, und daf\u00fcr brauchen Sie eine Menge Qualit\u00e4tssicherung. Denken Sie daran, dass die Qualit\u00e4t Ihrer Daten immer die Qualit\u00e4t jeder sp\u00e4teren Analyse oder Visualisierung dieser Daten bestimmt.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\n
Warum sind Datenverwaltung und -visualisierung notwendig? Die Verwaltung und Visualisierung von Daten ist aus mehreren Gr\u00fcnden von gro\u00dfer Bedeutung. Zun\u00e4chst einmal k\u00f6nnen die Menschen schnellere und bessere Entscheidungen treffen und sich schnell Informationen beschaffen. Dar\u00fcber hinaus haben sie ein gutes Verst\u00e4ndnis davon, was ihre n\u00e4chste Handlung sein sollte.<\/p>\n\n\n\n
Ebenso wird durch die Visualisierung, Organisation und Verwaltung von Daten das Teilen von Daten sehr einfach. Sie k\u00f6nnen Daten leicht verbreiten, sodass auch andere, die mit Ihnen zusammenarbeiten, davon profitieren k\u00f6nnen. Dies verringert auch das Risiko von Fehlern, da Sie sehen k\u00f6nnen, was Sie in der Vergangenheit getan haben und welche Auswirkungen dies hatte.<\/p>\n\n\n\n
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 F\u00e4higkeiten leicht verstehen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Mit dem wachsenden Bedarf an Datenvisualisierung wird umfassende Software, die Rohdaten nimmt und sie in visuell verst\u00e4ndliche Formen umwandelt, immer wichtiger. Dies erh\u00f6ht jedoch noch mehr die Bedeutung der Datenverwaltung.<\/p>\n\n\n\n
Die Informationen, nach denen wir suchen, k\u00f6nnen mit dem Verkauf, den Marketingbem\u00fchungen oder sogar mit der blo\u00dfen Zufriedenheit oder Unzufriedenheit der Kunden zusammenh\u00e4ngen. Aus welchem Grund auch immer wir diese Informationen ben\u00f6tigen, die Datenvisualisierung ist notwendig. Auch Interessengruppen und Firmeninhaber nutzen die Datenvisualisierung intensiv, wenn sie Statistiken \u00fcber ihre Verk\u00e4ufe oder Aktivit\u00e4ten pr\u00e4sentieren oder eine bestimmte Idee vorschlagen.<\/p>\n\n\n\n
Die Verwaltung und Visualisierung von Daten kann und wird auch in der Kosten-Nutzen-Analyse ben\u00f6tigt. Da es sich haupts\u00e4chlich um Finanzdaten handelt, kann die Visualisierung dieser Zahlen auch Nicht-Finanzleuten helfen, die in der Kosten-Nutzen-Analyse dargestellten Daten zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n
Das Tolle daran ist, dass es f\u00fcr jede Art von Industrie oder Projekt verwendet werden kann, was zeigt, wie unbegrenzt die Grenzen der Visualisierung und des Datenmanagements wirklich sind.<\/p>\n\n\n\n
Anwendungen und Beispiele f\u00fcr die Verwaltung und Visualisierung von Daten Dieser Abschnitt befasst sich mit den verschiedenen M\u00f6glichkeiten, wie Datenverwaltung und Visualisierung eingesetzt werden k\u00f6nnen und werden. Traditionell ist Microsoft Excel beliebt, um Visualisierungen in der Gesch\u00e4ftswelt zu erstellen, aber es hat seine Grenzen, vor allem bei gro\u00dfen Datenmengen. <\/p>\n\n\n\n
W\u00e4hrend die hartgesottensten Datenspezialisten sich f\u00fcr R oder Python entscheiden werden, um ihre Visualisierungen zu erstellen, gibt es viele M\u00f6glichkeiten, die viel zug\u00e4nglicher sind als Excel, wie z. B. Power BI, Qlik oder Tableau.<\/p>\n\n\n\n
Hier sind einige g\u00e4ngige Verwendungszwecke f\u00fcr die Datenvisualisierung :<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Die Prozessanalyse :<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Bei der Prozessanalyse sind die Quelldaten eine Verkettung von Prozessen, die in Ihrem Unternehmen \u00fcblich 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.<\/p>\n\n\n\n
Marktforschung und -analyse :<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Dies ist ein weiteres hervorragendes Beispiel f\u00fcr die Verwendung von Datenmanagement und Datenvisualisierung. Firmeninhaber ben\u00f6tigen Informationen und Daten \u00fcber ihre Kunden, deren Verhalten, demografische Daten, und all diese Forschungen k\u00f6nnen durch Datenvisualisierung gezeigt werden.<\/p>\n\n\n\n
Berechnung von Wert und Risiko :<\/strong><\/p>\n\n\n\n
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.<\/p>\n\n\n\n
Im Folgenden werden wir einige Beispiele daf\u00fcr auflisten, wie Datenverwaltung und -visualisierung die oben genannten Elemente aufweisen:<\/p>\n\n\n\n
Streudiagramme :<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Streudiagramme, auch bekannt als Dispersionsdiagramme, werden verwendet, um eine Beziehung zwischen zwei kontinuierlichen Variablen darzustellen.<\/p>\n\n\n\n
Lineare Diagramme :<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Dies ist eines der grundlegendsten Beispiele f\u00fcr Datenvisualisierung, bei dem Linien verwendet werden, um die Ver\u00e4nderungen einer Variablen im Laufe der Zeit darzustellen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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