9 Beispiele für die Datenvisualisierung und wie sie Ihrem Unternehmen helfen können

Jeder da draußen spricht über Datenvisualisierung.

Wieso den? Denn rohe Zahlen können Ihnen nicht die Genugtuung bringen, Daten mit nur einem Blick zu verstehen.

Und da das menschliche Gehirn Bilder 60.000-mal schneller verarbeitet als Text, möchten Sie alle Möglichkeiten der Datenvisualisierung für Ihr Unternehmen nutzen.

Wie das geht, verraten wir Ihnen in diesem Artikel.

Datenvisualisierung erklärt
Datenvisualisierungstypen
Die besten 9 Datenvisualisierungsbeispiele
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Datenvisualisierung erklärt

Datenvisualisierung ist der Prozess der Anzeige von Daten durch Diagramme, Karten, Grafiken und andere Arten von Visualisierungen. Mit ihnen werden Daten übersichtlich dargestellt und alle Informationen und Fakten leicht verständlich dargestellt.

Unternehmen verlassen sich häufig auf Datenvisualisierung, um ihre nächsten Schritte zu analysieren und zu planen, indem sie sich auf Logik verlassen. Vermarkter und Projektmanager verlassen sich auf diese visuellen Elemente, um Muster zu entdecken, die für ihre Gesamtleistung und Strategie nützlich sind.

Durch Visualisierung erhalten wir auch viele Ideen, die sonst nicht aufgetaucht wären – es ist eine Taktik, die Ausrichtung, Qualitätskontrolle und Effizienz in den Entscheidungsprozess bringt.

Datenvisualisierungstypen

Eine der häufigsten Arten der Datenvisualisierung sind Infografiken, die normalerweise verwendet werden, um große Mengen an Informationen schnell und effizient zu vermitteln. Dennoch setzen Unternehmen immer mehr auf Dashboards – eine individualisierbare Visualisierung, die sich vielfältig darstellen lässt. Werfen wir also einen Blick auf einige der Datenvisualisierungstypen, die Sie möglicherweise verwenden möchten, und auf ihre spezifischen Zwecke.

Diagramme und Grafiken

Durch Diagramme und Grafiken wird die Gesamtgeschichte der Datentrends viel schneller erzählt. Sie bieten schnelle Vergleiche und Beziehungen zwischen Ereignissen, zeigen die Verbreitung und bieten eine bessere Möglichkeit, Datenanalysen langfristig durchzuführen.

Box-and-Whisker-Plots

Mit dieser Art der Visualisierung können Sie schnell erkennen, ob Ausreißer einen Prozess nach oben oder unten ziehen. Sie sind auch wertvoll beim Vergleich von Durchschnittswerten und Standardabweichungen und bei der Beantwortung von Fragen wie „Sind diese beiden Prozesse statistisch gesehen gleich?“

Messgeräte

. Es kann Ihnen helfen, schnell zu erkennen, wie ein bestimmtes Projekt, eine bestimmte Kampagne oder bestimmte Zahlen im Vergleich zu der erwarteten Leistung abschneiden.

Histogramme

Histogramme zeigen die Verteilung Ihrer Daten und helfen bei der Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsergebnissen. Sie können schnell nachweisen, ob sich ein Prozess um den richtigen Mittelwert bewegt oder ob Ausreißer die Ergebnisse für Daten oder Ergebnisse verzerren.

Kreisdiagramme

Sie können eine Reihe von Tortendiagrammvariationen verwenden, wenn Sie sehen möchten, ob jeder Teil des Ganzen seinen Beitrag leistet, oder wenn Sie sehen möchten, welche Faktoren in einem Prozess oder Ergebnis am wichtigsten sind.

Treemap-Diagramme

Mit Treemap-Diagrammen werden hierarchische Daten durch verschachtelte Knoten (Rechtecke) unterschiedlicher Größe und Farbe dargestellt, was es einfach macht, Datenmuster zu erkennen oder Datenmengen zu vergleichen.

Mit Dashboards haben wir den Vorteil integrierter Analysetools, die Ihrem Team helfen können, tiefer in die Metriken einzutauchen und nie das Wichtigste aus den Augen zu verlieren.

Die besten 9 Datenvisualisierungsbeispiele

Datenvisualisierungen können ebenso nützlich wie kreativ sein – und wir können auf eine Vielzahl von Beispielen hinweisen, die diese beiden Dinge hervorheben. Nachfolgend listen wir die beliebtesten und aktuellsten Verwendungen von Visualisierungen mit Beispielen auf.

Visualisierung von Marketingleistungsdaten

Marketingspezialisten generieren viele Daten durch digitale Marketingkampagnen, und diese Metriken sind die Grundlage für die Visualisierung von Marketingleistungsdaten. Durch sie können wir den ROI und die Effektivität eines Projekts/einer Kampagne, das Leistungsniveau, SEO, PPC, E-Mail, Social-Media-Leistung und Zielerreichung überprüfen. Im Marketing (und dem sehr beliebten ABM-Marketing) werden Dashboards hauptsächlich verwendet, um Dinge wie Interaktionen und Conversions, Besuche, Zielseitenleistung, Website-Traffic und andere zu überprüfen. Die Verwendung von Diagrammen, Grafiken, Tortendiagrammen und Tabellen ist hier am häufigsten.

Visualisierung von Finanzdaten

Die im Finanzbereich generierte Datenmenge kann für jemanden, der den Umgang mit dieser Art von Auswertung nicht gewohnt ist, überwältigend sein. Visualisierungen von Finanzdaten können nützlich sein, um anderen Teammitgliedern nützliche Einblicke durch Daten zu geben, ohne dass sie technisch versiert sein müssen, um sie zu verstehen. Die Finanzvisualisierungen verfolgen normalerweise Gehaltsabrechnungen, Budgets, Cashflow, Liquidität, Ausgaben und andere Finanzkennzahlen. CFOs können viel mehr Personen in ihre Finanzanalyse einbeziehen, ohne sich ausschließlich auf Excel-Dateien verlassen zu müssen, Finanzziele einfach festlegen, KPIs analysieren und intuitiv mit den Daten umgehen.

Verkaufsdatenvisualisierung

Im Vertrieb muss alles nachverfolgt werden, und die Leistung und die erreichten Ziele hängen stark von Daten ab, damit das Unternehmen weiter wächst und die richtigen Entscheidungen getroffen werden. Die Verkaufsdatenvisualisierung umfasst normalerweise:

• Kundenwachstum und -bindung
• Customer Lifetime Value
• Kundengewinnungskosten
• Durchschnittliche Allee pro Einheit
• Die durchschnittliche Länge des Verkaufszyklus
• Quotenerreichung

Der Gewinn von Einblicken in die Verkaufs-KPI durch Visualisierung ist unerlässlich, um in jedem Jahresquartal die erforderlichen Maßnahmen zu ergreifen.

HR-Datenvisualisierung

Mit Datenvisualisierungen kann die Personalabteilung Geschichten wie nie zuvor erzählen. Da es sich um eine strukturierte Erzählung handelt, die direkt auf den Punkt kommt, kann es unglaublich nützlich sein, die Mitarbeiterbindung oder den Umsatz in einem Diagramm darzustellen. Auf diese Weise kann eine bestimmte Zielgruppe, wie der CEO oder leitende Angestellte, viel einfacher zu einem bestimmten Schritt überzeugt oder schnell und effizient über eine aktuelle Situation informiert werden.

Datenvisualisierung im Rechnungswesen

Die Buchhaltung kann Datenvisualisierungen verwenden, um schnell verschiedene Metriken zu vergleichen, Muster zu erkennen und über Ereignisse auf dem Laufenden zu bleiben. Es kann auch kommende Trends identifizieren und neue Muster anhand historischer Daten vorhersagen. Prüfer können dann schnell eine Vorgehensweise einschätzen und auswählen, um Ergebnisse mit minimalem Risiko zu erzielen, den Kunden besser zu verstehen und nicht nur über Tabellenkalkulationen zu kommunizieren, sondern auf aufschlussreiche Weise mit Daten in Verbindung zu treten.

Produkt-Roadmap-Datenvisualisierung

Für eine Produkt-Roadmap müssen Sie verschiedene Punkte des Projekts messen: Meilensteine ​​und durchgeführte Kampagnen. Die Datenvisualisierung bietet hier die Mittel für eine schnelle Bewertung durch Visualisierungen der Phase, in der Sie sich befinden, und wie Sie Ihre Ziele erreichen.

Projektmanagement-Datenvisualisierung

Komplexe Daten gedeihen in Visualisierungen und Ihr Projektmanager wird von den daraus gewonnenen Erkenntnissen profitieren. Variablen wie Teamleistung, Budget und Zielfortschritt können in eine visuelle Sprache übersetzt werden, die einen klaren Zweck angibt und Details offenbart, die langfristig hilfreich sind.

Visualisierung von SEO-Leistungsdaten

Gute Visualisierungen können eine großartige Geschichte erzählen, wenn es um die Berichterstattung über SEO- und Marketingkampagnen geht. Wenn Sie mit internen SEO-Spezialisten oder einer externen Agentur zusammenarbeiten, müssen Teamleiter wissen, wie die Website in der organischen Suche abschneidet. Aber das ist keine leichte Aufgabe, da die meisten SEO-Daten aus mehreren Quellen stammen – Google Analytics, Google Search Console und Rank-Trackern.

Im folgenden SEO-Dashboard-Beispiel zeigen wir die wichtigsten KPIs für organische Kanäle (Leads/Sales) im Vergleich zum Vormonat und in einer Zeitleiste. Verkaufsdaten in einer Kombination aus Engagement-Metriken wie Absprungrate und Durchschn. Die Sitzungsdauer kann einen hervorragenden Überblick darüber geben, wie Benutzer die Inhalte auf der Website konsumieren, und kann Probleme oder Verbesserungsbereiche identifizieren. Abhängig von der Art des Unternehmens und insbesondere von Unternehmen, die von Saisonalität betroffen sind, sind MoM-Vergleiche möglicherweise nicht die beste Wahl. Für solche Fälle könnte der Jahresvergleich (YoY) die bessere Wahl sein. Anmerkungen, die bestimmte Ereignisse hervorheben, können den Dashboards mehr Klarheit verleihen (Feiertage, Aktualisierungen des Google-Algorithmus, technische Korrekturen).

Datenvisualisierung für Entwickler

Visualisierungen, die von Entwicklern verwendet werden, schließen wirklich die Verständnislücke zwischen ihnen und anderen Abteilungen. Die Visualisierung von Daten für Entwickler bedeutet, ein Projekt zu präsentieren, Fehler in Echtzeit zu verfolgen, Beispiele, Fortschritte und Ergebnisse zu zeigen, um wirklich schneller datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Beispiele für Python-Datenvisualisierungen

Datenvisualisierungen, die in Sprachen wie Python geschrieben sind, helfen dabei, Trends, Muster und Korrelationen zu erkennen, die Sie sonst vielleicht nie entdeckt hätten. Python-Scripting öffnet die Tür für eine Reihe von Optionen, um Daten zu visualisieren und Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen Rohdaten allein nicht liefern können.

Die Verwendung von Python zur Erstellung Ihrer Datenvisualisierungen unterstützt Sie bei:

• Helfen Sie Ihren Benutzern, in Millisekunden Dateneinblicke zu gewinnen, um große Datensätze unformatierter Daten zu analysieren und zu verstehen
• So können Sie Farbe, Trendlinien, Markierungen, Anmerkungen und viele weitere visuelle Hinweise hinzufügen, um die Geschichte der Daten sofort zu verstehen
• Unterstützt interaktive Datenvisualisierung – Bokeh ist eine interaktive Visualisierungsbibliothek, die ihre Grafiken mit HTML und JavaScript rendert. Bokeh bietet jedoch eine Python-API zum Erstellen interaktiver Visualisierungen in D3.js mit oder ohne die Notwendigkeit, JavaScript-Code zu schreiben.

Da sich Unternehmen weiterhin auf Daten verlassen, um bessere und faktenbasierte Entscheidungen zu treffen, wird die Bedeutung der Datenvisualisierung noch weiter zunehmen. Und da Visualisierungstechniken wie Diagramme und Grafiken im Vergleich zu herkömmlichen Tabellenkalkulationen und veralteten Datenberichten effizienter in Bezug auf das Verständnis von Daten sind, ist die Verwendung von Tools wie Python zur Erstellung von Datenvisualisierungen eine Notwendigkeit für jedes funktionsübergreifende Team. Um tiefer in das Thema einzutauchen, lesen Sie unseren Artikel zur Datenvisualisierung mit Python.

Beispiele für die R-Datenvisualisierung

Mithilfe von R-Skripten können Entwickler und Datenwissenschaftler verschiedene Arten von Visualisierungen erstellen, um komplexe Rohdaten mit minimalem Codierungsaufwand darzustellen. Um Datenvisualisierungen zu erstellen, bietet R mehrere Visualisierungsbibliotheken, darunter ggplot2, eines der am häufigsten verwendeten Pakete.

Wenn wir R mit Python vergleichen wollen, können wir auf einige Unterschiede hinweisen – wie die Tatsache, dass R eine Sprache ist, die hauptsächlich für die Datenanalyse verwendet wird, während Python eine universelle Programmiersprache ist, die auch für die Datenanalyse verwendet werden kann , aber das ist nicht der Hauptzweck.

Beide sind für die Datenvisualisierung gut gerüstet, aber das Anpassen von Grafiken in R ist im Allgemeinen einfacher und intuitiver. R wurde entwickelt, um die Ergebnisse der statistischen Analyse mit dem Basisgrafikmodul zu demonstrieren, mit dem Sie problemlos Diagramme und Diagramme erstellen können, und Sie können auch ggplot2 für fortgeschrittenere Piloten verwenden.

Weitere Informationen finden Sie in unserem Artikel zur Datenvisualisierung in R.

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Um eine vollständige Magie der Datenvisualisierung zu erreichen, benötigen Sie die richtige Software, um eine Verbindung zu allen Daten herzustellen, die Sie in verschiedenen Systemen haben, und um ein Dashboard-Visual Ihrer Wahl zu erstellen.

Genau das kann Slingshot für Sie tun – es ist ein digitaler All-in-One-Arbeitsbereich und ein Tool, das Datenanalysen, Projekt- und Informationsmanagement, Chat und zielbasiertes Strategie-Benchmarking zusammenfassen kann – alles in einer intuitiven App .

Außerdem:

• Sie können sich schnell mit Ihren verschiedenen Datenquellen verbinden und Dashboards innerhalb von Minuten erstellen.
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