Datenvisualisierung: So gelingt der Einstieg im Business

Unterschiede zwischen Datenvisualisierung und Informationsvisualisierung

• Größengetreue Darstellung von Mengen und Verhältnismäßigkeiten: Dazu gehört zum Beispiel, Kreisdiagramme oder höhenproportionale Säulendiagrammen in Infografiken zu verwenden.
• „Gehirnfreundliche“ Aufbereitung für die Zielgruppe: Ein Beispiel hierfür sind Animationen, Mindmaps oder Akronyme in Schulungsvideos.
• Hervorhebung der gerade benötigten Informationen: Eine solche durchgehende Farbcodierung wird beispielsweise bei Netzplänen in Großstädten für die einzelnen Verkehrslinien verwendet.
• Sichtbarmachen von Validität und Signifikanz der verwendeten Daten: In wissenschaftlichen Arbeiten werden die vorhandenen Rohdaten (Datenpunkte) deshalb gerne als Punktwolke in einem Streudiagramm gezeigt.
• Universalität und Internationalität: Ein Beispiel hierfür sind moderne Sicherheitshinweise oder Aufbauanleitungen für Maschinen. Diese werden durch die konsequente Beschränkung auf Zahlen, Piktogramme und stark stilisierte Zeichnungen von der bisherigen Textebene gelöst und so weltweit verständlich – unabhängig von der Landessprache.

• Führungskräfte und Mitarbeiter:innen nehmen Ihre Vorschläge und Konzepte messbar häufiger an, wenn Sie die zugrundeliegenden Daten gut aufbereiten und leicht verständlich präsentieren.
• Indem Sie Informationen zusammenfassen und aufbereiten, sparen Sie Zeit für Ihr Publikum und gewinnen mehr Aufmerksamkeit. Tipp: Mit einer wöchentlichen Kurz-Rundmail: „5 aktuelle Zahlen zur Kundenzufriedenheit“ erreichen Sie mehr Menschen in Ihrem Unternehmen als mit einem hundertseitigen Quartalsbericht voller Rohdaten zum selben Thema.
• Die Aktivierbarkeit steigt, wenn Ihre präsentierten Daten besonders stichhaltig, verständlich und eingängig sind. Ein Beispiel hierfür ist die Bereitschaft Ihrer Mitarbeiter:innen, ein Konzept für mehr IT-Sicherheit umzusetzen.
• Gut aufbereitete Daten machen Auswahlprozesse schneller: Indem Sie beispielsweise in einer Entscheidungsvorlage alle möglichen Alternativen mit vereinheitlichten und leicht vergleichbaren Zahlen zu Aufwand, Kosten, Personaleinsatz oder möglichen Risiken unterlegen, beschleunigen Sie meist auch die Entscheidungsfindung. Menschen sind eher bereit, schnelle Entscheidungen zu treffen, wenn die einzelnen Alternativen vergleichbar sind.

Diagramm zu Napoleons Feldzug

U-Bahn-Netz leicht verständlich

Die Universalsprache der Piktogramme

Mit Fischgräten zum Erfolg

Das Ishikawa-Diagramm im Fischgrät-Muster hilft Ihnen im Business, Probleme und deren Ursachen schneller zu erkennen und Prozesse entsprechend zu optimieren.

• Mit dem Microsoft Copilot und Microsoft Power BI erstellen Sie sehr einfach Präsentationen aus Ihren Microsoft 365-Anwendungen heraus.
• Gemini für Google Workspace, Gemini Business und das noch umfangreichere Gemini Enterprise sind die KI-Tools von Alphabet (Google). Arbeiten Sie ohnehin mit dem Office-Paket Google Docs Editors, ist die Integration besonders einfach.
• Mit Meta HIPlot vom Facebook- und WhatsApp-Mutterkonzern Meta erhalten Sie ein quelloffenes Programm für die Datenvisualisierung, mit dem Sie Trends und Entwicklungen beispielsweise als Liniendiagramme sehr gut darstellen können. Das Programm benötigt etwas Einarbeitung.
• Über sogenannte Storys visualisieren Sie Daten in Ihrer SAP Analytics Cloud. Die zu verwendenden Daten importieren Sie als wahlweise als TXT-, CSV- oder XSLX-Datei, direkt aus anderen SAP-Applikationen oder aus Drittanbieter-Quellen wie Google BigQuery oder Qualtrics.
• Auch Salesforce, Spezialist für Kundenbeziehungsmanagement (CRM), hat mit Tableau eine eigene Analyse- und Datenvisualisierungsplattform im Angebot. Tableau gibt es wahlweise als installationsfähige Applikation oder online als Software-as-a-Service. Die Software ist sehr einsteigerfreundlich – auch durch die Unterstützung für Natürliche-Sprache-Abfragen (Natural Language Processing (NLP)).

So visualisieren Sie Ihre Daten zielgruppengerecht

• Liefern Sie so viele Informationen wie nötig, aber so wenig Daten wie möglich: Geben Sie Ihrem Publikum nicht zu viele Daten auf einmal und fassen Sie Vergleichbares sinnvoll zusammen. Sonst gehen wichtige Inhalte möglicherweise unter oder Zusammenhänge sind nicht mehr klar erkennbar.
• Verzichten Sie auf schmückendes Beiwerk: Animierte Überblendungen zwischen Powerpoint-Folien, Hintergrundtöne oder Bewegtbilder lenken von den eigentlichen Inhalten ab. Faustformel: Bilder und Symbole sollten Sie nur dort verwenden, wo diese eine Information stützen oder das Merken von Inhalten erleichtern.
• Wählen Sie immer die bestgeeigneten Diagrammtypen und Darstellungsformen: Kreisdiagramme funktionieren dann, wenn alle Einzelwerte eine gemeinsame Grundgesamtheit ergeben und es keine Überschneidungen oder Dopplungen gibt (gleichzeitige Zugehörigkeit zu Merkmal A und Merkmal B). Säulen- und Balkendiagramme eignen sich dort, wo die einzelnen Werte deutlich unterscheidbar sind. Logarithmische Skalen kommen zwar in wissenschaftlichen Arbeiten häufig vor. Sie sind außerhalb von wissenschaftlichen Vorträgen aber immer erklärungsbedürftig. Deshalb sollten Sie diese möglichst vermeiden.
• Nutzen Sie einheitliche Farbschemata: Wenn Sie Daten oder Zusammenhänge mittels Farben visualisieren, sollten Sie über die gesamte Präsentation hinweg bei einem einheitlichen Farbsystem bleiben. Wenn Sie beispielsweise die Kennzahlen Ihres Heimatmarktes oder Ihres Unternehmens in mehreren aufeinander folgenden Säulendiagrammen in Blau darstellen, dann sollten Sie Ihren Heimatmarkt auch auf einer nachfolgenden Welt- oder Europakarte im selben Blau darstellen. Wechseln Sie nicht unvermittelt zu Grün, nur weil Ihr Statistikprogramm dies vorschlägt.
• Achten Sie auf die Wirkung von Farben und Mustern: Bedenken Sie, dass starke Farben oder Muster in der Datenvisualisierung immer auch die Wahrnehmung der zugehörigen Daten beeinflussen. So wirken knallrot dargestellte Informationen in unserem Kulturkreis manchmal als bedrohlich. Pastellfarben und Violetttöne stehen hingegen eher für Emotionen – sie können den Eindruck erwecken, dass die Zahlen weniger valide sind.
• Prüfen Sie Ihre Arbeit auf Statistikfehler: Jede Zusammenfassung, Interpretation oder Visualisierung von Daten trägt immer auch die Gefahr einer Verfälschung in sich. Prüfen Sie daher Ihre aufbereiteten Daten insbesondere auf Fehler durch unzulässige Schlussfolgerungen oder durch falsche statistische Gruppierungen (sogenannte Fehler 1. und 2. Art).
• Visualisieren Sie Ihre Daten möglichst geräteunabhängig: Wählen Sie bei der Datenvisualisierung möglichst solche Darstellungsformate, die auf unterschiedlichen Endgeräten funktionieren. Möglicherweise schauen sich einige Empfänger:innen Ihrer Datenvisualisierung diese beim mobilen Arbeiten auf dem Smartphone an. Mit guten Statistik- oder Präsentationsprogrammen können Sie deshalb geräteunabhängige Präsentationen erstellen.
• Bereiten Sie Ihre Daten „gehirngerecht“ auf: Lernpsychologische Untersuchungen zeigen, dass bereits Aufzählungen mit mehr als fünf Schritten für die meisten Menschen schwer zu merken sind, wenn es keine direkten Verbindungen zwischen den Einzelschritten gibt. Arbeiten Sie daher mit eingängigen Merkwörtern, zum Beispiel: AKTION = Analyse, Kundeninteressen erfassen, Technische Produktplanung, Implementierung, Optimierung, Nachkontrolle.