Während Business Intelligence (BI) -Tools riesige Datenmengen aufnehmen und diese in verdauliche Datenpunkte analysieren können, ist die Datenvisualisierung der Präsentationsteil dieser Gleichung.
Stellen Sie sich das als die Kreisdiagrammfunktion Ihrer bevorzugten Tabelle vor, die nur viel leistungsfähiger ist.
Der Zweck solcher Bilder besteht darin, Informationen schnell von der Maschine zum menschlichen Gehirn zu übertragen, nicht nur effizient, sondern auch auf möglichst aussagekräftige Weise.
Daher zählt nicht der ästhetische Wert einer Visualisierung, sondern die Klarheit der Botschaft, die sie vermittelt.
Die für die Klarheit erforderliche Prägnanz schließt jedoch die Komplexität der Nachricht nicht aus.
Da ein Großteil der Informationen, die Menschen konsumieren müssen, komplex und nuanciert ist, werden Datenvisualisierungen allein und in Gruppen konfiguriert, um eine größere Geschichte durch Bilder zu erzählen.
Ein Beispiel für eine einzelne Konfiguration ist eine Visualisierung, die detailliertere oder verwandte Informationen anzeigt, wenn der Betrachter auf einen Abschnitt der Abbildung klickt oder einen Mouseover ausführt.
Beispiele für Gruppenvisualisierungen sind nahezu jedes BI-App-Dashboard, das jemals erstellt wurde.
In der Tat ist die Datenvisualisierung ein so wesentlicher Bestandteil von Self-Service-BI-Tools, dass die Tools zum Erstellen und Veröffentlichen dieser Tools weitgehend gemeinsame Funktionssätze aufweisen.
Wie erwartet haben wir in unserer jüngsten Übersicht über die besten Self-Service-BI-Produkte festgestellt, dass die überwiegende Mehrheit in der Lage ist, Daten zu visualisieren.
Kunden, die die Datenvisualisierung wirklich nutzen möchten, sollten diese Tools jedoch sorgfältig und ausschließlich durch diese Linse betrachten, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen.
Schließlich bietet das richtige Tool zum Parsen Ihrer Daten manchmal möglicherweise keine ausreichende Visualisierungspalette für Ihre Anforderungen.
Beispielsweise möchten Sie möglicherweise die Möglichkeit haben, eine benutzerdefinierte Infografik zu erstellen oder interaktive Visualisierungen zu erstellen, aber nicht alle BI-Apps bieten diese Optionen.
Möglicherweise müssen Sie in eine Kombination von Tools investieren, um sowohl die Analyse- als auch die Visualisierungstools zu erhalten, die Sie benötigen.
Was ist Datenvisualisierung?
Kurz gesagt, Datenvisualisierung ist eine visuelle Darstellung von Informationen.
Es handelt sich um Bilder, die ausschließlich dem Versenden von Nachrichten oder der Präsentation von Informationen gewidmet sind.
Datenvisualisierungstools können automatisch Visualisierungen erstellen, eigene erstellen oder beide Funktionen anbieten.
Am unteren Ende befinden sich einfachere und sogar kostenlose Datenvisualisierungstools, mit denen Infografiken erstellt werden können, anstatt ausgefeilte Datenanalysen durchzuführen.
Einige dieser Tools umfassen Tableau Gallery und sogar Microsoft Power BI.
Im Januar 2018 führte Tableau eine neue Daten-Engine namens Hyper ein, die nach Angaben des Unternehmens den Benutzern eine bis zu fünfmal schnellere Abfragegeschwindigkeit gegenüber früheren Versionen bietet.
Im Juli 2018 führte Microsoft neue Funktionen für Microsoft Power BI ein, z.
B.
die direkte Integration von Big Data in den Power BI-Webdienst.
Am oberen Ende befinden sich Tools, mit denen sich Visualisierungen im laufenden Betrieb ändern lassen, genauso wie sich die Ausgaben ausgefeilter Algorithmen nach wiederholter direkter Abfrage von Echtzeitdaten (dh Streaming-Daten) und über mehrere Datenquellen hinweg ändern.
Die Tools, die sich in der Mitte des Spektrums befinden, stellen keine Echtzeitdaten dar, erzeugen jedoch Visualisierungen aus erweiterten Analyseergebnissen.
Die von uns getesteten Self-Service-BI-Apps enthalten durchschnittliche bis hochwertige Visualisierungstools.
Einige der Tools enthalten starke Abfragefunktionen in natürlicher Sprache wie Sisense, andere bieten Echtzeitanalysen für das Internet der Dinge (IoT) wie SAP Analytics Cloud.
Kurz gesagt, Sie können die Qualität der zugrunde liegenden Analyse-Engine nicht anhand des Deckblatts ihres Kunstpakets beurteilen.
Einige sehr leistungsfähige Analysen bieten erbärmliche Visualisierungsfunktionen.
Umgekehrt bieten einige erbärmliche bis vorübergehende Analysen einige ziemlich beeindruckende Visualisierungsfunktionen.
Seit wir diese BI-Tools ursprünglich überprüft haben, bietet IBM IBM Watson Analytics nicht mehr zum Kauf an.
Stattdessen führte IBM Cognos Analytics 11.1 ein, das eine geführte Datenerkennung, automatisierte Vorhersageanalysen und die Möglichkeit bietet, mit Daten im Gespräch zu interagieren.
Es gibt eine Vielzahl von Kunstdarstellungen, die mit Datenvisualisierungstools erstellt werden können.
Einige Darstellungen sind einfach, andere kompliziert.
Einige sind schön, andere roh.
Und es gibt einige, die wirklich individuelle Kreationen sind.
Die meisten stammen jedoch aus Vorlagen in den traditionellen Formen, die mit Statistiken verbunden sind.
Die einfachsten Beispiele für die Datenvisualisierung sind die Kreis- und Balkendiagramme, auf die Sie seit vielen Jahren über Microsoft Excel zugreifen können.
Da BI als Plattform ausgereift ist, stehen Ihnen auch die Optionen zur Verfügung, um Ihre Daten anzuzeigen und anderen zu präsentieren.
Die Tools, die wir hier überprüfen, spiegeln das mittlere bis obere Ende des Spektrums in BI wider.
Sie können anspruchsvolle Abfragen ausführen, ohne die SQL-Codierung (Structured Query Language) verstehen zu müssen.
Darüber hinaus können sie Analysen in einer Vielzahl von visuellen Formaten rendern - weit über das grundlegende Balkendiagramm hinaus, einschließlich geografischer Karten, Heatmaps, Sparklines und noch speziellerer Visualisierungen wie dem folgenden Spinnendiagramm.
Datenvisualisierung ist kein neues Konzept.
Kreisdiagramme sowie Balken- und Liniendiagramme gab es im Laufe der Jahrhunderte.
Was sich geändert hat, sind die Art und Größe der Daten, die auf diese Weise dargestellt werden können, und die viel komplexeren Möglichkeiten, wie Sie sie anzeigen und freigeben können.
Die Bedeutung des Dashboards
Letztendlich werden Datenvisualisierungsfunktionen verwendet, um Dashboards zu erstellen.
Manchmal stellt das Dashboard eine einzelne datenbasierte Story dar, die für viele Zuschauer von Bedeutung ist.
Oder das Dashboard enthält viele Storys zum Nutzen eines einzelnen Benutzers.
Dashboards enthalten manchmal Visualisierungen, die voreingestellt und fixiert sind.
In anderen Fällen enthalten die Visualisierungen des Dashboards verschiedene Anzeigeoptionen oder Bilder, die anpassbar sind.
Die Freigabe kann häufig auch angepasst werden, z.
B.
nach Berechtigungen, pro Geschäftsbereich, nach Relevanz der Jobrolle oder sogar nach persönlichen Vorlieben.
In jedem Fall enthält das Dashboard normalerweise zwei oder mehr Datenvisualisierungen, die eine Geschäftsaktion oder -entscheidung informieren und manchmal sogar veranlassen sollen.
Vor dem Aufkommen von Self-Service-BI-Tools mussten Führungskräfte ihre Fragen einem Datenbankfachmann vorlegen, der dann versuchte, sie so gut wie möglich zu verstehen, eine SQL-Abfrage zu schreiben und diese Frage gegen eine Datenbank oder ein Data Warehouse darzustellen .
Das Ergebnis würde an eine IT-Person weitergeleitet, die dann den erforderlichen Code schreibt, um ihn als Dashboard auf der Team-Website der Führungskraft, in einer gemeinsam genutzten App oder sogar als eigenständiges Dokument darzustellen, das die Führungskraft per E-Mail erhalten hat.
Wenn mehr als eine Datenquelle benötigt wurde, musste sehr oft mehr als ein Datenbankprofi separate Abfragen schreiben (die dann offline zusammengeführt werden mussten).
Am Ende dieses ineffizienten und mehrstufigen Prozesses standen Analysen.
Sie haben historische Analysen erhalten (dh Informationen nachträglich und nicht in Echtzeit).
Diese Berichte kamen normalerweise zu spät, als dass das Unternehmen das Ergebnis der dargestellten Aktivität ändern oder beeinflussen könnte.
Daher erhielten Geschäftsanalysten, Abteilungsleiter und Leiter der C-Suite in der Regel Berichte mit verzögerten, übermäßig vereinfachten und vagen Informationen.
Manchmal waren die Informationen irrelevant, als sie schließlich zu Geschäftsanalysten oder zur C-Suite gelangten, weil das Unternehmen in der Zwischenzeit die Richtung geändert hatte oder andere Faktoren auftraten.
Trotzdem haben sich auf diese Weise erstellte Dashboards und Berichte selten geändert.
Die Dinge verliefen wie immer: dieselben Fragen gestellt, dieselben Daten abgefragt, dieselben Berichte und Dashboards generiert - Tag für Tag und Woche für Woche.
Im Gegensatz dazu können Geschäftsanalysten mit den heutigen Self-Service-BI-Apps die Zwischenhändler umgehen und viele IT-Engpässe beseitigen.
Diese Self-Service-Software ermöglicht auch die Verwendung von Daten außerhalb des Unternehmens sowie von innerhalb des Unternehmens, z.
B.
Social Media, Cloud, öffentliche Datensätze und IoT-Daten.
Einige Self-Service-BI-Apps können Echtzeitdaten verwenden, viele sind jedoch auf zeitnahe Daten beschränkt (häufige Aktualisierungen).
Zeitnahe Daten sind jedoch normalerweise keine geschäftliche Einschränkung.
Es gibt tatsächlich nur wenige Anwendungsfälle, in denen die Echtzeit-Datenanalyse den zusätzlichen Aufwand und die zusätzlichen Kosten rechtfertigt.
Immerhin können zeitnahe Aktualisierungen so häufig wie jede Minute oder weniger sein.
In Bezug auf Self-Service-BI-Dashboards ist der Schlüsselwert normalerweise dreifach:
Erstens benötigen sie keine Datenbankkenntnisse, um verwendet zu werden.
Sie werden wahrscheinlich (wenn auch nicht immer) die Hilfe Ihres Datenbankprofis benötigen, um sie einzurichten und mit allen benötigten Datenquellen zu verbinden.
Immerhin bleiben Compliance- und Sicherheitsprobleme bestehen.
Die IT-Abteilung ist in der Regel zumindest so weit involviert, dass diese Probleme behoben werden und ermittelt wird, wer Zugriff auf Berechtigungsnachweise erhält und wie viele Daten sie sehen können.Sobald dies erledigt ist, bieten diese Tools einen unterschiedlichen Grad an Einfachheit, wenn es darum geht, Ihre eigenen Abfragen zu schreiben.
Einige funktionieren immer noch am besten, wenn Sie mit SQL vertraut sind, andere verwenden jedoch ausschließlich die Syntax in natürlicher Sprache, sodass SQL-Kenntnisse nicht erforderlich sind.
Die meisten erfordern jedoch ein gutes Verständnis der Statistik.
Diese Notwendigkeit besteht nicht ausschließlich aus betrieblicher Sicht, sondern weil Fehler bei der Interpretation der Ausgaben gemacht werden können, wenn dem Benutzer ein grundlegendes Verständnis der Statistik fehlt.
Nur weil die Software Ihnen eine hervorragende Visualisierung der Antwort der Maschine ermöglicht hat, bedeutet dies nicht, dass Sie die richtige Frage gestellt haben.Zweitens können fast alle als einheitliches Frontend für mehrere Datenbanken und Datentypen fungieren.
Dies ist in erster Linie auf die zunehmende Beliebtheit von Big Data zurückzuführen, bei dem es sich in der Regel um eine Kombination aus relationalen Daten (im Allgemeinen SQL-basiert) und unstrukturierten Daten handelt, die in unterschiedlichen Quellen sowohl innerhalb als auch außerhalb der Unternehmensmauern gefunden werden.
Durch die Unterstützung verschiedener Arten von Daten können Mitarbeiter ohne Datenbankkenntnisse - aber mit direkter Berufserfahrung an vorderster Front - direkt Fragen zu den Daten des Unternehmens stellen.Dies kann eine sofortige Amortisation gegenüber schnell wachsenden Big Data-Speichern bewirken.
Es ermöglicht auch neue Erkenntnisse und Möglichkeiten zur Nutzung von Daten, die andernfalls verloren gehen könnten, wenn diese Fragen durch Filter von Datenwissenschaftlern und IT-Fachleuten durchdrungen werden.Eine einzelne Abfrage kann mehrere Datenbanken und Datentypen in Datensatzgeschwindigkeiten umfassen, und das Tool übernimmt auch die Erstellung der visuellen Darstellung.
Kurz gesagt, ein Team von Datenwissenschaftlern ist nicht erforderlich.
Das ist nicht nur schneller, sondern auch um Größenordnungen einfacher.Drittens können diese Tools auch Live-Datenvisualisierungen und Dashboards selbst erstellen, anstatt einen separaten Vorgang von den Programmierern oder IT-Mitarbeitern Ihres Unternehmens zu erzwingen.
Diese Visualisierungen können als flache Grafikdateien oder als Codefragmente exportiert werden, die Sie einfach kopieren und auf Webseiten oder Teamwebsites einfügen können.
Dashboards können auch direkt freigegeben werden, häufig sogar für Benutzer, die die BI-App nicht verwenden.Die Integration in andere Apps erfolgt normalerweise einfach über Konnektoren.
Dies hängt davon ab, ob die von Ihnen verwendete Self-Service-BI-App über einen Konnektor zu der App verfügt, auf der Sie die ...
