In der digitalen Ära, in der das Problem der immer steigenden Datenmasse allgegenwärtig sind, ist die präzise Visualisierung von Daten ein unabdingbarer Bestandteil eines erfolgreichen Datenprojekts. Durch die effektive Darstellung von Daten werden allen beteiligten Stakeholdern auch komplexe Informationen verständlich und zugänglich gemacht und bestenfalls deren Einfluss auf die Key Business Questions und Use Cases aus dem Requirements Engineering verdeutlicht.
Doch was ist eigentlich die Bedeutung der Datenvisualisierung?
Die Datenvisualisierung spielt eine zentrale Rolle in der Analyse und Entscheidungsfindung. Sie ermöglicht es, durch klare, voreingestellte Dashboards auch große Datenmengen zu präsentieren und somit komplexe Zusammenhänge auf einen Blick dazustellen. Insbesondere Dashboards richten sich primär auf die Visualisierung von Ergebnissen, nicht auf die Untersuchung. Die Visualisierung von Daten eignet sich hervorragend für die folgenden Einsatzbereiche, insbesondere Stakeholder übergreifend:
- Einfache Interpretation: Durch visuelle Darstellungen wie Diagramme und Grafiken werden Daten leichter verständlich, insbesondere für Nutzende ohne Analysewissen oder Zugriff.
- Erkennung von Mustern: Visualisierungen helfen dabei, Muster, Trends und Anomalien schnell zu identifizieren und gegebenenfalls zu reagieren.
- Kommunikation von Erkenntnissen: Dashboards als unternehmensweites Kommunikationsmedium sind ein effektives Mittel, um Ergebnisse und Erkenntnisse klar und überzeugend zu präsentieren.
Ohne klaren Einsatzzweck (Purpose) mit direktem Einfluss auf das Unternehmen (Business Impact) werden die meisten Visualisierungen nicht genutzt und enden als Datenfriedhöfe!
Damit die Visualisierung eines Datenprojekts wirklich zu einem messbaren Business Impact beiträgt, durchlaufen wir in diesem Prozessschritt mit unseren Kunden mehrere gemeinsame Schritte:
- Anforderungserhebung oder „Was genau muss der Stakeholder wissen?“:
Durch Interviews, Workshops und Beobachtungen werden die Bedürfnisse unserer Kunden und deren Stakeholder identifiziert. Wir assistieren hier durch die Erarbeitung von User Stories in Workshops und unterstützen mit unserer langjährigen Erfahrung. - Anforderungsanalyse oder „Was ist relevant und wie wird es messbar gemacht?“:
Die gesammelten Anforderungen werden bewertet und priorisiert. Welche Daten müssen erhoben werden und wie sollen diese bewertet werden? Welche Metriken bieten sich an, um diese Fragen adäquat zu beantworten? - Anforderungsdokumentation oder „Wie halten wir es fest? “:
Alle Anforderungen werden detailliert dokumentiert, um eine langfristige Arbeitsgrundlage zu erhalten und Missverständnisse zu vermeiden. Ebenso entsteht so ein Dokument, auf welches unternehmens- und vollumfänglich referenziert werden kann. - Anforderungsvalidierung oder „Führt es wirklich zum Erfolg?“:
Wir überprüfen die gesammelten Anforderungen und daraus abgeleiteten Erkenntnisse, um sicherzustellen, dass sie vollständig und realisierbar sind.
Data Storytelling oder: Wie ein Dashboard nicht im digitalen Nirvana verschwindet!
Dashboards sollten nicht nur korrekte Analysen darstellen, sondern auch Data Storytelling nutzen, um Daten in eine verständliche und einprägsame narrative Form zu bringen. Dabei geht es darum, eine spannende Geschichte zu erzählen und einen roten Faden zu verfolgen. Folgende wichtige Aspekte sind hierbei
- eine klare, narrative Struktur
- die richtige Kontextualisierung zur korrekten Einordnung
- die Schaffung einer emotionalen Verbindung durch visuelle und narrative Anreize
- klare Handlungsaufforderungen, die den Betrachter zu fundierten Entscheidungen anregen
Praxistipp: Den Nutzenden einer Visualisierung mit etwas Witz und Spaß in Form eines „Meme of the Week“ Vorfreude auf das Öffnen der Visualisierung zu machen hat uns schon häufig geholfen.
Wie unterscheiden sich Visualisierung und Reporting?
Obwohl die Begriff Reporting und Visualisierung (oder Dashboarding) oft synonym verwendet werden, gibt es einige unterschiedliche Ziele und Funktionen.
Das Reporting konzentriert sich auf die regelmäßige und systematische Auswertung von Daten und findet im Prozessschritt der Analyse statt. Es handelt sich dabei um strukturierte Berichte, die wiederkehrend genutzt werden, um wichtige Metriken, KPIs und Trends über einen bestimmten Zeitraum darstellen. Ziel des Reportings ist die Datenqualität zu untersuchen und die korrekte Implementierung des Trackings sicherzustellen. Es sind also meist Berichte, die das Analytics-Team intern nutzt.
Visualisierungen (oder Dashboards) hingegen bezieht sich auf die grafische Darstellung und Erklärung von geprüften Daten, um komplexe Informationen und validierte Ergebnisse verständlich und leicht zugänglich zu machen. Visualisierungen verwenden Diagramme, Grafiken, Karten und bieten interaktive Elemente zur oberflächlichen Steuerung der Datenbetrachtung, beispielsweise Filter oder Zeiträume. Sie sind für alle ohne Vorkenntnisse verständlich und richten sich als datenbasiertes Kommunikationsmedium an Stakeholder wie z.B. der Geschäftsführung.
Unsere „Best Practices“ in der Datenvisualisierung
Leider muss man an diesem Punkt folgendes zugeben: Die allermeisten Dashboards erreichen nie den erhofften Stellenwert oder die Zielpersonen, sondern landen in der digitalen Schublade. Unsere Best Practices sind zwar kein Allheilmittel dagegen, basieren aber auf bewährten Methoden und helfen, Daten klar und präzise dazustellen. Dafür folgendes Gedankenfutter:
- Klarheit und Einfachheit: Streben Sie danach, Visualisierungen so klar und einfach wie möglich zu gestalten, um die Verständlichkeit zu maximieren. Befolgen Sie das KISS-Prinzip (Keep-It-Super-Simple), vermeiden Sie Überladungen und verinnerlichen Sie folgendes: Weniger ist mehr!
- Relevanz: Heben Sie nur die relevantesten Daten und Informationen hervor, um den Fokus gezielt zu lenken.
- Konsistenz: Sorgen Sie durch konsistente Designs und Farbpaletten für ein einheitliches und professionelles Erscheinungsbild.
- Interaktivität: Durch Interaktive Elemente ermöglichen Sie es den Nutzern, tiefer in die Daten einzutauchen und spezifische Details zu erkunden.
- Kontext: Geben Sie durch eine Legende an, was genau dargestellt wird. Bitten Sie einen Fachfremden, Ihnen die Daten zu interpretieren. Sie werden sehen, wie häufig ein falscher oder nicht vorhandener Kontext zu Missinterpretation der Daten führt.
Unser Fazit durch die Praxis
Durch die Visualisierung werden die Ergebnisse des Datenprojekts gezeigt. Visualisierungen bieten sich immer dann an, wenn bereits validierte Ergebnisse unternehmensweit geteilt werden. Ein gutes Data Storytelling verhindert, dass die häufig sehr zeitaufwändige Visualisierung im Nirvana verschwindet. Ebenso spart ein gutes Dashboard viel Zeit in der Zusammenarbeit und erlaubt es den Stakeholder jederzeit, die Zielerreichung der Key Business Questions aus dem Requirements Engineering (LINK) zu überprüfen.