Datenmanagement Kapitel 3

Die grafische Darstellung von Daten zur besseren Verständlichkeit und Interpretation.

Eine interaktive, visuelle Darstellung von Daten, die es ermöglicht, verschiedene Aspekte zu untersuchen und zu vergleichen.

Der Prozess der Transformation und Organisation von Rohdaten, um sie für die Analyse und Interpretation zugänglich zu machen.

Eine Software zur Visualisierung von Daten, die interaktive Dashboards und Reports erstellen kann.

Eine Software zur Analyse und Visualisierung von Daten, die aus verschiedenen Quellen Daten kombinieren kann.

Die Rückmeldungen von Kunden über ihre Erfahrungen mit einem Produkt oder einer Dienstleistung.

Der Anteil eines Unternehmens am gesamten Markt für ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Dienstleistung.

Der Gesamtwert der verkauften Güter oder Dienstleistungen.

Klare Ziele für die Visualisierung festlegen, um die Botschaft und den Zweck zu definieren.

Die Zielgruppe identifizieren und deren Bedürfnisse, Präferenzen und den Verarbeitungsprozess verstehen.

Überprüfen der Daten, ob sie korrekt und zuverlässig sind, bevor sie visualisiert werden.

Die relevanten Daten für die Visualisierung anhand der Ziele und der Zielgruppe selektieren.

Die Visualisierung kann entscheidende Einfluss auf die von der Zielgruppe getroffenen Entscheidungen haben.

Die wichtigste Information, die die Zielgruppe aus der Visualisierung mitnehmen soll.

Zusammenfassung von Daten in überschaubaren Einheiten.

Visualisierungen, die Daten durch verschiedene geometrische Formen darstellen, um verschiedene Beziehungen und Trends aufzuzeigen.

Die Art und Weise, wie das menschliche Gehirn Informationen aufnimmt und verarbeitet.

Ein Verfahren, das historische Daten analysiert, um die vergangenen Leistungen eines Unternehmens zu verstehen. Es konzentriert sich auf deskriptive Analysen und liefert eine Momentaufnahme der Vergangenheit.

Eine Methode, die historische Daten zusammenfasst und beschreibt, um ein klares Bild der Vergangenheit zu liefern. Es beschreibt, was passiert ist.

Ein Verfahren, das fortschrittliche Methoden nutzt, um zukünftige Entwicklungen zu verstehen und zu planen. Es will nicht nur beschreiben, sondern auch vorhersagen und Empfehlungen für die Zukunft geben.

Ein Bereich der Business Analytics, der statistische Modelle verwendet, um zukünftige Entwicklungen zu prognostizieren.

Ein Bereich der Business Analytics, der Handlungsempfehlungen generiert, um zukünftige Entscheidungen zu optimieren. Es sagt nicht nur, was passieren könnte, sondern auch, was getan werden sollte.

Während Business Intelligence die Vergangenheit analysiert und beschreibt, konzentriert sich Business Analytics auf die Zukunft. Es verwendet fortschrittlichere Methoden, um zu verstehen, was passieren könnte und wie man zukünftige Entscheidungen optimieren kann.

Business Intelligence ist ein Berichtstool, das die Leistung überwacht und auf Probleme hinweist. Business Analytics ist ein Sparringspartner, der tiefer in die Materie eindringt und nächste Schritte vorschlägt.

Ein Unternehmen verwendet Business Intelligence, um einen Umsatzrückgang an Wochenenden festzustellen. Business Analytics untersucht die Gründe dafür und schlägt Strategien vor, um den Umsatz zu steigern.

Daten sind die Grundlage für beide Verfahren. Sie werden gesammelt, analysiert und visualisiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu unterstützen.

Predictive Analytics ist ein Teil der Business Analytics, der sich auf die Vorhersage zukünftiger Entwicklungen konzentriert und somit auch in Business Intelligence eingesetzt werden kann.

In einer Zeit, in der wir mit Daten überflutet werden, ist Datenvisualisierung nicht optional, sondern unerlässlich. Sie ist kein Nebenschauplatz, sondern ein zentraler, aufwändiger Prozess.

Die Auswahl des richtigen Visualisierungstools hängt von der Zielsetzung und der Zielgruppe ab. Es sollten Tools gewählt werden, die die Informationen am besten für die jeweilige Zielgruppe darstellen.

Der Entwurf und das Layout einer Visualisierung sollten logisch aufgebaut und ästhetisch ansprechend sein. Es gilt, die Informationen so zu präsentieren, dass sie für die Zielgruppe optimal verständlich und zugänglich sind.

Nach der Festlegung des Layouts werden die Daten in eine entsprechende Darstellungsform umgewandelt, z.B. Text, Listen, Tabellen oder Grafiken. Die gewählte Darstellung muss dem Entwurf entsprechen.

Bevor eine Visualisierung veröffentlicht wird, sollten Feedback von Kollegen oder der Zielgruppe selbst eingeholt und die Visualisierung entsprechend angepasst werden. So wird sichergestellt, dass die Informationen verständlich und relevant sind.

Die finale Datenvisualisierung muss in das entsprechende Medium integriert werden. So wird sichergestellt, dass die Zielgruppe effektiv erreicht wird. Die Visualisierung kann z.B. in Präsentationen, Reports, Webseiten oder Social Media eingebunden werden.

Datenvisualisierung ist wichtiger denn je. Es geht nicht nur darum, Daten schön darzustellen, sondern um die effektive Vermittlung von wichtigen Informationen, die Entscheidungen beeinflussen und die Performance einer Organisation verbessern.

Business Intelligence zielt auf die Verbesserung der Entscheidungsfindung im Unternehmen. Durch die Analyse von Daten können fundierte Entscheidungen getroffen werden, die die Performance der Organisation optimieren.

Der Prozess, Rohdaten in nützliche Erkenntnisse zu verwandeln. Dazu gehört das Bereinigen, Interpretieren und Identifizieren von Mustern, Beziehungen und Lücken in verschiedenen Datenquellen.

Eine Reihe von technologischen Prozessen zum Sammeln, Verwalten und Analysieren von Unternehmensdaten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die als Grundlage für Geschäftsstrategien und -abläufe dienen.

Datenanalysten übersetzen Rohdaten in praktische Empfehlungen, die die Unternehmensstrategie steuern können. Sie können menschliche Analysten, KI-Systeme oder eine Kombination aus beidem sein.

Business Intelligence analysiert und beschreibt die Vergangenheit, während Business Analytics sich auf die Zukunft konzentriert. Es verwendet fortschrittlichere Methoden, um zu verstehen, was passieren könnte und wie man zukünftige Entscheidungen verbessern kann.