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Dashboards, Storytelling und mehr: 6 Trends der Datenvisualisierung

Thomas Husmann
Head Data Insights / Mitglied der Geschäftsleitung
Abstrakte AI Bewegung
Wir bei Previon arbeiten täglich mit Daten. In unseren Projekten nutzen wir sie, um Angebote besser auf die Kundenbedürfnisse anzupassen und das digitale Marketing zu optimieren. Die Visualisierung der Daten ist dabei eine wichtige Methode. Hier erkennen wir Muster, entdecken Zusammenhänge und generieren neue Ideen.

Eine Datenvisualisierung unterstützt den Kommunikationsprozess zwischen den verschiedenen Stakeholdern und macht Daten fassbar. Die aus unserer täglichen Arbeit gewonnenen Erfahrungen, Best Practices und Erkenntnisse geben wir regelmässig an Studierende weiter, so zuletzt am CAS Digital Analytics in Marketing an der Hochschule Luzern (HSLU). Unter anderem ausgelöst durch das Big Data Thema hat sich rund um die Datenvisualisierung in den letzten Jahre einiges getan.

Für die HSLU haben wir daher folgende Trends erkannt und zusammengefasst.

1. Mehr Datenquellen durch Open und Public Data

Um die Kunden mit ihren Bedürfnissen und Customer Journeys besser zu verstehen, müssen unternehmensexterne Daten beigezogen werden. Im Zug der internationalen Open Data Bewegung werden vermehrt Datensammlungen von Behörden veröffentlicht, aber auch private Unternehmen stellen ausgewählte Datensammlungen zur Verfügung. Datenvisualisierungen und Dashboards unterstützen den Analyseprozess, um diese offenen Daten mit den eigenen proprietären Daten in Verbindung zu bringen und Erkenntnisse zu erlangen.

Die folgenden Datenquellen bilden einen guten Startpunkt für erste Analysen:

2. Dashboards überall

Dank der digitalen Transformation werden mehr Daten gesammelt und gespeichert. Ein Dashboard eignet sich sehr gut, in häufig verwendeten Applikationen den aktuellen Datenstand aufzuzeigen. Dashboards finden daher Eingang in Systeme wie CRM, E-Banking, Projektmanagement und Zeiterfassung. Durch Trends wie Industrie 4.0 und Connected Cars erobern Datenvisualisierungen aber auch neue Bereiche wie Fertigungshallen oder On-Board Screens von Autos.

3. Responsive Datenvisualisierungen

Die mobile Internetnutzung mit kleinen Bildschirmen hat in den letzten Jahren zugenommen. Während bei klassische Websites ein responsives Verhalten bereits zur Best Pratice gehört, setzt sich diese Anforderung nun auch bei der Visualisierung  von Daten durch: Auch diese müssen sich dynamisch an verschiedene Bildschirmgrössen und Auflösungen anpassen. Speziell durch die Komplexität bei einem Dashboard aufgrund von Interaktionen wie Drill-Down oder Slicing gestaltet sich die responsive Umsetzung jedoch etwas herausfordernder.

Spannende Lösungsansätze kommen aus dem Bereich Data Journalismus und Storytelling:

4. Interaktiven Karten und Geodaten-Visualisierung

Landkarten faszinieren Menschen, da sie sofort einen räumlichen Bezug herstellen. Neue Tools ermöglichen auch Laien, schnell attraktive und interaktive Karten zu erstellen. Öffentlich verfügbare Kartendaten wie Google Maps oder Open Street Map bieten sich an als Datenquelle.

Ein schönes Beispiel ist die folgende Karte. Sie visualisiert die Bewegung der globalen Handlungsflotten:

Created by London-based data visualisation studio Kiln and the UCL Energy Institute

5. Storytelling

Eine neue Generation von digital affinen Journalisten nutzt die technologischen Möglichkeiten für journalistische Formate. Geschichten und Reportagen werden mit Zahlen und Fakten illustriert oder Datensammlungen wie WikiLeaks dienen als Inspiration für aufsehenerregende Geschichten – zuletzt etwa die Panama Papers. Aber auch im Bereich der Unternehmenskommunikation setzt sich das Format durch, beispielsweise für Jahresberichte.

6. Artificial Intelligence und Machine Learning 

Wenn es um Trends geht, dürfen natürlich das Thema Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning nicht fehlen. Künstliche Intelligenz unterstützt bei der automatischen Mustererkennung und Modellierung von Daten. Sie schlägt die passende Visualisierung vor und sorgt für eine Anreicherung mit Metadaten. Disziplinen wie Textmining erschliessen unstrukturierte Datenquellen und erlauben neue Arten von Visualisierungen.

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