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Die Datenvisualisierung ist heute nicht nur wichtig für Data Scientists (Datenwissenschaftler) und Data Analysts (Datenanalysten), sondern nimmt eine zentrale Rolle auch in anderen Bereichen und Funktionen eines Unternehmens ein. Zum Beispiel in der Finanzabteilung, im Marketing, in Technologie-Bereichen oder in der Supply Chain.
Die Anforderungen an die Visualisierungen sind nicht klar.
Sie visualisieren Metriken, die Ihre Stakeholder nicht verstehen.
Ihre Metriken und Visualisierungen geben nicht die Geschäftsziele oder Anwendungsfälle Ihrer Stakeholder wieder.
Sie haben schöne Visualisierungen, die aber Ihren Stakeholdern nicht den gewünschten Mehrwert bieten.
Ihre Dashboards versuchen zu viele Fragen auf einmal zu beantworten.
Bei der Datenvisualisierung handelt es sich um grafische Darstellungen von Daten oder Informationen in einem Diagramm, einer Grafik oder einem anderen visuellen Format. In einer Welt von grossen Datenmengen (Big Data) werden immer grössere Datensätze analysiert und interpretiert, um datengesteuerte Entscheidungen treffen zu können. Diese Datenvisualisierung hilft bei der Erkennung und dem Verständnis von Trends, Ausreissern (Outliers) und Mustern (Patterns).
Von Natur aus werden unsere Augen von Farben und Mustern angezogen. Wir unterscheiden sehr schnell zwischen Kontrasten (hell oder dunkel), Farben (Rot oder Blau) oder Formen (Quadrat oder Kreis) und unsere Kultur ist durch Kunst, Werbung, Film und Fernsehen visuell geprägt.
Datenvisualisierungen nehmen diese natürliche, kulturellen Gegebenheiten als eine weitere, visuelle Kunstform auf, um unsere Fähigkeiten visuelle Botschaften leicht und schnell zu verarbeiten.
Bei der Betrachtung eines Diagramms können wir somit schnell Trends, Ausreisser und Muster erkennen, die wir in einer grossen Datentabelle nicht erkennen würden.