Interessante Trends, die die Zukunft der Datenvisualisierung prägen

Die enormen Datenmengen, die heute verfügbar sind, verursachen fast eine Informationsüberflutung für jeden, der sich an ihre Analysen wagt. Dieser Trend scheint nirgendwohin zu führen, da die Daten mit der Zeit immer größer werden. Die Datenvisualisierung war das einfallsreichste Werkzeug, das diese großen Datenmengen für die Stakeholder in einem Unternehmen nutzbar gemacht hat, die nicht mit Daten vertraut sind. Daten sind jetzt dank der erstaunlichen Fähigkeiten der Datenvisualisierung leicht scanbar, was uns hilft, komplexe Muster zu verstehen und Informationen zu analysieren.

Die Datenvisualisierung zerlegt Big Data in kleinere Informationsblöcke, die einfach zu interpretieren sind. Dies hat zur Verbreitung von Datenvisualisierungstools mit unterschiedlichen Funktionen geführt, die plattformübergreifend verfügbar sind.

Eine ansprechende Infografik oder interaktive Datenvisualisierung mit ansprechenden Farben und auffälligen Mustern beeindruckt immer wieder. Diese Mischung aus Daten und Kunst macht die heutigen Datenvisualisierungstools einzigartig. Die Datenvisualisierung hat sich in den letzten Jahren rasant entwickelt. Um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, müssen Sie die Trends genau verfolgen und die neuen Technologien übernehmen, die die Welt der Datenvisualisierung ständig bereichern. Hier sind die neuen und kommenden Trends, die Datenvisualisierungen für jedermann zugänglicher machen.

Social-First-Datenvisualisierungen

Die Datenvisualisierung wird heutzutage sozialer, wo sie ein höheres Maß an Engagement von Followern sieht. Auch Datenwissenschaftler, die diesen Trend erkannt haben, achten besonders darauf, Datenvisualisierungen für soziale Medien geeignet zu machen. Da die Aufmerksamkeitsspanne von Social-Media-Nutzern sehr gering ist, müssen ihnen Daten optisch ansprechend und ansprechend präsentiert werden. Einige Beispiele für Social-First-Datenvisualisierungen sind GIFs, sich wiederholende Animationen und YouTube-Kurzfilme.

Einfach ausgedrückt geht es bei Social-First-Datenvisualisierungen darum, den Inhalt naschbar zu machen.

Mobile-First-Visualisierungen

Dies mag für viele angesichts der begrenzten Bildschirmfläche eines Smartphones etwas seltsam klingen, aber wir tun bereits viele Dinge, die auf einem Telefon früher unmöglich schienen, aber jetzt alltäglich sind. Wenn Sie sich die Spezifikationen der modernen Smartphones ansehen, ist es ein Kinderspiel, dass sie jetzt in Bezug auf Rechenleistung extrem überlegen sind. Der Wechsel der Internetnutzer vom Desktop zum Handy hat ein klares Statement gesetzt – Mobile ist die Zukunft.

In einer Welt, die von mobilen Verbrauchererlebnissen besessen ist, würden wir bald Innovationen in der mobilen Datenvisualisierung erleben. Die Datenvisualisierung für Mobilgeräte gewinnt an Bedeutung, und viele Anbieter arbeiten daran, Desktop-Erfahrungen an mobile Formate anzupassen, um den Mobile-First-Ansatz zu übernehmen. Der Unterhaltungselektronikriese Apple erwarb Mapsense , ein Start-up für mobile Datenvisualisierung, für 30 Millionen US-Dollar im September dieses Jahres.

Farbtrends

Farbe ist eine entscheidende Komponente des visuellen Designs und Datenvisualisierungen sind da keine Ausnahme. Das Pantone Color Institute hat kürzlich Greenery 15-0343 zur Farbe des Jahres 2017 gekürt. Greenery ist ein Symbol für Neuanfang, Frische und Umweltschutz.

Da Datenvisualisierungen eine Mischung aus visueller Kunst und Daten sind, würden sie definitiv die Trends und Bewegungen von Farben auf der ganzen Welt widerspiegeln. Laut Digital Arts würden tiefe Farbtöne wie Olivgrün, Khaki, Kastanienbraun, Anthrazit und Backstein zunehmen.

Storytelling und Narrative werden zu Hot Skills

Das Konzept der Datenvisualisierungen zum Geschichtenerzählen gewinnt zunehmend an Popularität. Daten einfach nur zu visualisieren reicht nicht mehr aus, und Visualisierer müssen zu Erzähler werden, die tiefe Einblicke identifizieren und hervorheben können.

Genau wie eine Geschichte sollten Visualisierungen einen guten Anfang, eine solide Mitte und ein kraftvolles Ende haben. Es sollte eine Progression sein, mit der der Betrachter scheinbar unbedeutende, aber wichtige Besonderheiten der Daten wahrnehmen kann. Das effektive Hervorheben von Daten durch Visualisierung wird wahrscheinlich zu einer eigenen Fähigkeit.

Das Konzept wird sich im Laufe des Jahres 2018 und darüber hinaus weiter verbreiten. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, das Spiel anzuführen, indem Sie Ihre Leser auf eine interessante narrative Erfahrung mitnehmen.

Virtuelle und gemischte Realität

Virtual Reality hat das Potenzial, eine Vielzahl von Branchen zu revolutionieren. Wenn es darum geht, riesige Datenmengen so zu präsentieren, dass jeder die wichtigsten Erkenntnisse versteht, ist ein flacher zweidimensionaler Bildschirm nicht das effektivste Medium. Es gibt nur so viel, was jemand von einer zweidimensionalen Figur wahrnehmen kann. Bei der virtuellen Realität befindet sich der Wahrnehmende jedoch mitten in einem virtuellen Raum, der immersiv und von Daten umgeben ist. Sie können sich diesen Medium-Beitrag ansehen, um einige der beeindruckendsten Virtual-Reality-Datenvisualisierungen zu erleben.

Datenjournalismus wird zum Mainstream

Mit der Verfügbarkeit von Daten und großartigen Tools zu ihrer Analyse und Visualisierung sehen wir eine Zunahme der Anzahl unglaublicher Datenvisualisierungen, die von den führenden Medienunternehmen auf der ganzen Welt veröffentlicht werden.

Wir werden weiterhin eine bessere und effektivere Nutzung der Datenvisualisierung im Storytelling und in der Nachrichtenberichterstattung sehen, insbesondere in den populären Nachrichtenredaktionen. Die Effektivität und Reichweite des Datenjournalismus dürfte immer mehr Journalisten davon überzeugen, aus Daten interessante Nachrichten abzuleiten.

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz wird jeden Bereich und jede Branche revolutionieren, daran besteht kein Zweifel. Die Datenvisualisierung ist sicherlich ein entscheidender Prozess für Unternehmen, und KI kann dabei helfen. Da die Daten den Umfang unserer traditionellen Dashboards und Data Scientists übersteigen, ist der Bedarf an KI-basierter Datenvisualisierung fast am Höhepunkt. Heutzutage gibt es viele Daten, in denen unternehmenskritische Erkenntnisse enthalten sind, die zu besseren Ergebnissen führen können, wenn sie so schnell wie möglich extrahiert werden. Maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache können zusammenarbeiten, um wichtige Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und so den Arbeitsaufwand für die Datenvisualisierung für den Menschen zu reduzieren.

Ein maschinelles Lernsystem kann verwendet werden, um Diagramme zu vergleichen, Anomalien zu identifizieren, wichtige Erkenntnisse zu erkennen, und schließlich kann NLP den Kommunikationsteil übernehmen, bei dem die Erkenntnisse in einfacher und klarer menschlicher Sprache vorgebracht werden sollen. Unmengen von Datenvisualisierungen sind nicht sinnvoll, wenn sie nicht einfach interpretiert werden können und KI das Potenzial hat, dies zu beheben.

Immer komplexere Datenquellen

Die Qualität und Vollständigkeit einer Datenvisualisierung hängt vollständig von den Daten ab, die ihr zugeführt werden. Mit den jüngsten technologischen Fortschritten ist es jetzt möglich, Daten mit einer unbegrenzten Anzahl von Methoden zu sammeln, was uns in Kontakt mit ausgefeilten Datenkonfigurationen bringt.

Dadurch können bessere Erkenntnisse mit mehr Wert abgeleitet und an alle Beteiligten weitergegeben werden. Das bedeutet auch, dass die Datenvisualisierer die richtigen Datenquellen sorgfältig evaluieren und auswählen sollten, um die richtigen Ergebnisse zu erzielen.

Fazit

Mit der Zunahme von Daten, die auf mehreren Plattformen verfügbar sind, wird die Herausforderung, sie zu visualisieren, definitiv auch zunehmen. Diese sich abzeichnenden neuen Trends zeigen, wie sich die Datenvisualisierung schnell weiterentwickelt, um den ständig steigenden Daten- und Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Das Extrahieren von Erkenntnissen aus Daten ist definitiv die ultimative Funktion der Datenvisualisierung und kann durch die Nutzung dieser aufkommenden Trends verbessert werden.