Heutzutage sind alle Unternehmen, wenn es darum geht, stärkere datengestützte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu rationalisieren und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu sichern, auf die Datenwissenschaft angewiesen. Datenanalyse und Datenvisualisierung sind zwei miteinander verbundene Komponenten der Datenwissenschaft und spielen eine wichtige Rolle bei der Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten und der Kommunikation dieser Erkenntnisse an wichtige Stakeholder.
Einerseits konzentriert sich die Datenanalyse auf das Verständnis von Daten und das Extrahieren von Informationen aus den Mustern und Trends in Datensätzen. Datenvisualisierung hingegen stellt die Ergebnisse des Datenanalyseprozesses auf eine Weise dar, die für Menschen, die keine Data Analysts sind, leicht zu verstehen und zu interpretieren ist. Die beiden Prozesse sind miteinander verbunden und haben das gleiche Ziel: wertvolle Erkenntnisse aus Datensätzen zu gewinnen und diese Erkenntnisse so zu kommunizieren, dass die Entscheidungsfindung verbessert und das Unternehmen vorangetrieben werden kann.
Was ist Datenanalyse?
Ständig wird von Daten gesprochen, doch wie nutzen Unternehmen diese Informationen tatsächlich, um ihre Geschäftsentscheidungen zu treffen? Das ist die Arbeit von Datenwissenschaftlern und -wissenschaftlerinnen, die eine immer wichtigere Rolle spielen, wenn es darum geht, Unternehmen Informationen zu strategischen Maßnahmen bereitzustellen, die sie ergreifen können.
Die Datenanalyse ist der Prozess der Bereinigung, Organisation und Interpretation von Datensätzen mit der Absicht, wertvolle Erkenntnisse aus den Mustern, Beziehungen und Trends in den Daten zu gewinnen. Diese Erkenntnisse beeinflussen Unternehmensentscheidungen, helfen bei der Entwicklung von Unternehmenszielen, tragen zu Marketingkampagnen bei und verändern Produkte auf eine Art und Weise, die sich stärker an Verbrauchertrends, Kundenprofilen oder Einkaufsgewohnheiten orientiert.
Was ist Datenvisualisierung?
Datenvisualisierung ist der Prozess der Umwandlung von Erkenntnissen in grafische oder andere visuelle Darstellungen. Ziel der Datenvisualisierung ist es, komplexe Daten auf eine Weise darzustellen, die von einem breiteren Publikum leicht verstanden und interpretiert werden kann. Zu dieser Zielgruppe können andere Unternehmensteams, externe Stakeholder oder Verbraucher gehören, mit anderen Worten, Personen, die keine fundierten Kenntnisse der Datenanalyse haben.
Eine der Aufgaben eines Data Analyst besteht darin, die beste Methode zur Visualisierung von Daten zu bestimmen. Diese hängt von der Zielgruppe, der Art der Daten und der Geschichte ab, die mithilfe der Daten übermittelt werden soll. Diese Datenvisualisierungstechniken können Folgendes beinhalten:
Grafiken und Diagramme: Das können Balkendiagramme, Liniendiagramme, Streudiagramme, Kreisdiagramme oder andere visuelle Diagramme sein.
Karten: Sie werden zur Darstellung geografischer Daten, räumlicher Muster und der Verteilung über den Raum verwendet.
Infografiken: Sie sind eine gängige Methode, numerische Daten mit Text zu kombinieren, um eine Geschichte auf klare und prägnante Weise zu erzählen.
Dashboards: Mit ihnen können Daten interaktiv dargestellt werden. Benutzer*innen können verschiedene Aspekte von Datensätzen untersuchen und eine ganzheitlichere Ansicht der Daten erhalten.
Kurz gesagt, die Datenvisualisierung ist eine entscheidende Komponente der Datenanalyse. Es handelt sich um einen eigenen Prozess, der ein Verständnis der Zielgruppe, der Informationen, nach denen Benutzer*innen suchen, und der optimalen Visualisierung der Ergebnisse erfordert, damit komplexe Daten leicht interpretiert und wichtige Erkenntnisse hervorgehoben werden können.
Wenn du an einer ausführlicheren Erläuterung der Datenvisualisierung interessiert bist, dann lies in unserem Blog den Beitrag über die Möglichkeiten zur Verbesserung deiner Fähigkeiten zur Datenvisualisierung.
Die Bedeutung der Datenvisualisierung in der Datenanalyse
Daten sind überall, jedoch bedeutungslos, wenn Entscheidungsträger und andere Stakeholder sie nicht intuitiv nutzen können. Deshalb ist eine gute Datenvisualisierung so wichtig. Die Datenvisualisierung ist ein wichtiger Aspekt des Datenanalyseprozesses, insbesondere weil sie Datensätze zum Leben erweckt, die ansonsten auf viele Geschäftsleute langweilig oder überwältigend wirken könnten.
Damit Datensätze letztendlich zu einer leistungsstarken Ressource für Unternehmen werden, müssen Erkenntnisse so kommuniziert werden, dass Stakeholder daraus leicht ihre Schlüsse ziehen können. Nachfolgend sind einige einfache Möglichkeiten aufgeführt, wie eine gute Datenvisualisierung die Entscheidungsfindungsprozesse deines Unternehmens verbessern kann:
Klarheit und Verständnis: Im Grunde werden unübersichtliche Datensätze bei der Datenvisualisierung in leicht verdauliche Bilder umgewandelt, aus denen Leute, die keinen technischen Hintergrund haben, ihre Schlüsse ziehen und einfach Erkenntnisse gewinnen können. Eine klare und umfassende visuelle Darstellung macht komplexe Datensätze weniger einschüchternd und bietet Fachleuten eine intuitive Möglichkeit, am Datenanalyseprozess teilzunehmen.
Neue Erkenntnisse: Durch die alternative Präsentation von Daten können Analyst*innen und Stakeholder gleichermaßen neue Erkenntnisse gewinnen oder neue Muster erkennen, die ansonsten unbemerkt geblieben wären. Durch die interaktive Visualisierung der Daten sind Betrachtende in der Lage, am Analyseprozess teilzunehmen, Fragen zu stellen und Erkenntnisse zu gewinnen, die sich möglicherweise direkt auf ihre Arbeitsbereiche beziehen.
Verbesserte Entscheidungsfindung: In Daten steckt ein großes Potenzial, da sie zu einer datengestützten Problemlösung und Entscheidungsfindung beitragen. Gut aufgebaute Datenvisualisierungen können auch mögliche Auswirkungen alternativer Entscheidungen aufzeigen und bessere Einblicke in die potenziellen Ergebnisse verschiedener Entscheidungen und Strategien geben.
Optimierte Kommunikation: Eine effektive Datenvisualisierung stellt sicher, dass alle Teams und Stakeholder ein gemeinsames Verständnis der Ergebnisse des Data Analyst haben. Dieses kollektive Wissen fördert die Zusammenarbeit und erleichtert eine starke Kommunikation zwischen Teams und über Disziplinen hinweg.
Vergleiche: Datenvisualisierungen bieten Grafiken, mit denen Datensätze, unterschiedliche Variablen oder Zeiträume einfach verglichen werden können. Diese Grafiken sind besonders nützlich, um sich Trends anzusehen, Quartale zu vergleichen und Veränderungen im Laufe der Zeit festzustellen.
Dies sind nur einige der vielen Möglichkeiten, wie die Datenvisualisierung den Datenanalyseprozess unterstützt. Wie wir wissen, liefert die Datenanalyse heutzutage entscheidende Informationen für die Unternehmensstrategie, allerdings nur dann, wenn ein Data Analyst die Ergebnisse anderen Tech-Experten mitteilen und diese von seinen datengestützten Empfehlungen überzeugen kann. Wenn diese Daten einem größeren Publikum leicht verständlich präsentiert werden, werden datenbasierte Erkenntnisse zuverlässiger, für bestimmte Teams relevant und können erweitert werden, um Geschäftsentscheidungen zu stärken.
Beliebte Tools und Techniken zur Datenvisualisierung
Die Welt der Datenanalyse wächst weiter, da immer mehr Unternehmen in Datensätze und Software investieren, um den Datenvisualisierungsprozess zu unterstützen. Zu den wichtigsten Tools zur Datenvisualisierung gehören:
Microsoft Excel für Datenanalyse und Visualisierung: Microsoft Excel ist eines der am häufigsten verwendeten Tabellenkalkulationsprogramme, das integrierte Datenvisualisierungstools wie Diagramme und Grafiken bietet. Dieses Programm empfiehlt sich, wenn eine schnelle Datenvisualisierung für einfache Datensätze benötigt wird. Allerdings bietet Excel nicht viele der neueren Datenvisualisierungstools an, die andere spezialisierte Softwareprogramme enthalten können.
Tableau: Tableau ist ein leistungsstarkes Business-Intelligence-Tool, mit dem interaktive und gemeinsam nutzbare Dashboards und Datenvisualisierungen erstellt werden können. Die Software eignet sich für komplexe Datensätze, unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen und bietet zahlreiche Tabellen- und Diagrammtypen.
Power BI: Ähnlich wie Tableau ist Power BI ein starkes Business-Intelligence-Tool, das bei der Erstellung interaktiver Dashboards und Datenberichte hilft. Es handelt sich um die Geschäftsanalysesoftware von Microsoft und funktioniert daher gut zusammen mit anderen Microsoft-Produkten.
D3.js : ist eine leistungsstarke Open-Source-JavaScript-Bibliothek, mit der interaktive, dynamische und hochgradig anpassbare Visualisierungen in einem Webbrowser erstellt werden können. D3.js bietet ein hohes Maß an Flexibilität hinsichtlich Design und Charakter der Visualisierungen.
QlikView und Qlik Sense: Mit den Qlik-Tools können Data Analysts Daten untersuchen, interaktive Dashboards erstellen und dynamische Visualisierungen generieren. QlikView konzentriert sich auf das Angebot vorgefertigter, komplexer Dashboards und Berichte für Endbenutzer*innen, während die Schnittstelle von Qlik Sense eine Self-Service-Business-Intelligence-Plattform ist, die insbesondere benutzerfreundliche Schnittstellen und kollaborative Entwicklung sowohl für Entwickler*innen als auch für technisch nicht so versierte Benutzer*innen bietet.
Unternehmen müssen selbst entscheiden, welche Software, Tools und Techniken sie für die Datenanalyse- und Visualisierungsprozesse nutzen möchten. Dies hängt von der Art der Daten ab, mit denen sich Unternehmen beschäftigen, sowie von der Zielgruppe, die später die Datenvisualisierungen empfängt und mit ihnen interagiert.
Vertiefung in Datenanalyse und Datenvisualisierung
Datenanalysen spielen in vielen der sich am schnellsten entwickelnden Branchen eine wichtige Rolle, von Informationstechnologie bis hin zu Finanzdienstleistungen. Im Jahr 2020 stufte das Weltwirtschaftsforum die Datenanalyse als zweitschnellsten wachsenden Job in den Vereinigten Staaten ein, mit einem Wachstum von 25 % bis 2030. Wenn du dich also auf dem Gebiet der Datenwissenschaft weiterbilden möchtest, kann es sich lohnen, ein Zertifikat für Datenanalyse und Visualisierung zu erwerben, sich für ein Datenanalyse- und Visualisierungs-Bootcamp anzumelden oder einfach einen Datenanalyse- und Visualisierungskurs zu absolvieren.
Wenn du tiefer in die Welt der Datenanalyse und Visualisierung eintauchen möchtest, empfehlen wir dir eine der folgenden Möglichkeiten, um deinen Lebenslauf aufzupolieren:
Erwerben eines Zertifikats für Datenanalyse und Visualisierung
Es gibt zahlreiche Zertifizierungsprogramme für Datenanalyse und Visualisierung. Die Auswahl des richtigen Zertifizierungsprogramms ist entscheidend, um dein Wissen und deine Fähigkeiten an den Branchenstandards messen zu können. Ebenso wichtig ist es, ein Zertifizierungsprogramm auszuwählen, das die gewünschten Fähigkeiten vermittelt, um in den spezifischen Bereichen erfolgreich zu sein, in denen du Karriere machen möchtest. In diesem Zusammenhang findest du hier einige der beliebtesten Zertifizierungen für Data Analysts für 2023:
Google Data Analytics Professional Certificate: Google bietet eine flexible Online-Zertifizierung, die eine solide Grundlage der Data Analytics darstellt. Bei diesem Kurs kannst du in deinem eigenen Tempo lernen. Die meisten Teilnehmenden schließen das Programm jedoch in nur sechs Monaten ab. Das Zertifikat wurde für Anfänger ohne vorherige technische Erfahrung entwickelt, um die Grundlagen der Datenbereinigung, Visualisierung und Analyse zusammen mit Anweisungen zur Verwendung von Tabellenkalkulationen, SQL und R-Programmierung zu vermitteln.
Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate: Das Power BI-Zertifikat von Microsoft vermittelt den Teilnehmenden die Grundlagen von Microsoft Power BI. Es wird erklärt, wie Daten identifiziert und erfasst, wie Daten in Datenmodelle und Bilder umgewandelt und wie diese Bilder und Erkenntnisse später mit relevanten Stakeholdern geteilt werden können.
IBM Data Analyst Professional-Zertifikat: Dieses Zertifikat ist ein flexibler Online-Kurs, der Teilnehmende mit wenig bis keiner Erfahrung in der Datenanalyse auf Einstiegspositionen als Data Analyst vorbereitet. Der Kurs behandelt Python, SQL, Excel und IBM Cogno Analytics.
Anmeldung für ein Datenanalyse- und Visualisierungs-Bootcamp:
Wenn du tiefer in die Welt der Datenanalyse eintauchen möchtest, empfehlen wir dir unser Data Analytics Bootcamp:
Bootcamps bieten eine immersive Möglichkeit, sich in relativ kurzer Zeit umfassend mit einem Thema zu beschäftigen. Mit Ironhack kannst du dich für ein Vollzeit- oder Teilzeit-Bootcamp Data Analytics anmelden, bei dem ein zeitgemäßer Lehrplan unter Begleitung von Branchenexperten und -expertinnen gelehrt wird.
Unser Data Analytics Bootcamp beginnt mit der Datenvorbereitung gefolgt von drei Modulen, die langsam an Intensität zunehmen. Wir beginnen mit einer Einführung in die Datenanalyse und Python; dann geht es mit erweiterter Datenanalyse weiter. Abschließend werden die Grundlagen des maschinellen Lernens vermittelt – was bei Ironhack einzigartig ist und unserem Bootcamp den „Intelligent Award: Best for Machine Training” eingebracht hat.
Die Bootcamps von Ironhack wurden bewusst entwickelt, um dich auf deine Karriere vorzubereiten. Wir unterstützen unsere Teilnehmenden durch unsere Finanzierungsoptionen, Career Services und unser starkes Alumni-Netzwerk.
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