4 wichtige Faktoren für eine gelungene Datenvisualisierung

Von: Dan Yarmoluk, Gastautor von Microsoft

Das Thema Datenvisualisierung beschäftigt uns schon geraume Zeit, hat im Data Science-Zeitalter jedoch noch einmal an Brisanz zugelegt. Als erfolgreicher Datenspezialist sollte man große Datenmengen nicht nur speichern, pflegen und auswerten, sondern auch effizient visualisieren können. Um Visualisierungen aussagekräftig zu gestalten, kommt es neben exzellenten Werkzeugen aber auch auf vier Gestaltungsprinzipen an:

Grafische Integrität: Damit eine Visualisierung aussagekräftig ist, muss sie nicht nur optisch ansprechend sein, sondern Daten auch unverfälscht präsentieren. Der Zweck einer Visualisierung besteht darin, Daten komprimiert aufzubereiten oder wichtige Trends verständlich darzustellen, damit das Zielpublikum Entwicklungen erkennen und Vergleiche ziehen kann. Um grafische Integrität zu erreichen, muss eine Visualisierung nicht nur optisch überzeugen, sondern auch fundierte Daten liefern. Eine häufig verwendete Kennzahl zur Bewertung der grafischen Integrität ist der so genannte “Lügenfaktor”. Er besagt, dass Unterschiede in der grafischen Darstellung proportional zu Unterschieden in den Daten wiedergegeben werden müssen.

Informationen zum Autor

Dan Yarmoluk is all about creating and driving IoT automation, condition monitoring and predictive maintenance programs with technology, analytics and business models to drive added value and digital transformation. He is an expert in field services and distribution for a wide range of industries from oil and gas to precision agriculture. He writes frequently on data science, IoT and business models in a variety of publications. He has an MBA and finishing his graduate degree in Data Science.

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