Durch die Vernetzung eines oder gleich mehrerer Unternehmen stellt sich gleichzeitig die Frage, wie man dieser Informationsflut Herr werden soll. Datenanalyse ist da erst der Anfang. Dank interner IT und neuen Technologien kann man mittlerweile aus isolierten Daten konkrete Schlüsse für das Unternehmen ziehen. Dabei geschieht es nicht selten, dass bislang unterschätze oder unerkannte Zusammenhänge ans Tageslicht kommen. Mit einer reinen Flut an Informationen kommt man allerdings nicht weit.
Die nächste Herausforderung in der Datenanalyse ist es, die ausgewerteten Informationen aussagekräftig und visuell ansprechend an den Mann zu bringen. Hier hat die Datenvisualisierung ihren großen Auftritt. So einfach, wie es die Einleitung darstellt ist es natürlich nicht. Datenanalyse und Datenvisualisierungen lassen sich im Grunde nicht trennen. In der Praxis müssen die vorhandenen Fakten immer visuell aufbereitet werden, bevor sie gewinnbringend genutzt werden können. Datenvisualisierung ist keinesfalls eine Spielerei, die aus Daten Torten oder Balken zaubert, viele Unternehmen haben das Verfahren längst in ihre Business-Intelligence-Programme aufgenommen. Mit der Etablierung von Datenvisualisierung in den Alltag eines Unternehmens steigen auch die Ansprüche. Der Ruf nach Analysen in Echtzeit wird lauter, das erfordert eine leistungsstarke Software und innovative Visualisierung auch für riesige Datensätze.
Größere Unternehmen lassen in der Regel ihre Daten von der hauseigenen IT aufbereiten. Techniken, Hard- und Software müssen dabei ständig weiterentwickelt werden. Aber auch kleine- bis mittelständige Unternehmen können Datenvisualisierung betreiben. Hierzu gibt es externe Anbieter wie etwa datapine. Das Unternehmen aus Berlin bietet ein Tool, das sich laut eigenen Angaben innerhalb von Minuten in die bestehende Datenbankstruktur integrieren kann. Die Visualisierung ist dann dank einer Vielzahl von Chart- und Tabellentypen und interaktiven Dashboards individuell durchführbar. Die Qualität der Visualisierung hängt am Ende nicht nur von der IT oder Software ab, sondern auch vom Umfang und Qualität der Daten. Bevor ein Unternehmen ihre Datenvisualisierung in Angriff nehmen will, sollte geklärt werden welche Quelle als Grundlage für die Auswertung dienen soll – die Rohdaten oder bereits aggregierte Werte? Nur so kann man im Markt Schritt halten und auf eine innovative und gleichzeitig intuitive Lösung zur Datenaufbereitung bauen. Lesen Sie zum Thema Big Data auch unseren Artikel „Big Data in der Bildung: Datenschutz gefragt".
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Szenario 7