Datenvisualisierung: die Tools, die Sie unbedingt kennen müssen

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Daten

Die korrekte Darstellung der Daten, die so entwickelt wurden, dass sie verständlich und durchdacht sind, je nachdem, wer sie ansehen muss: das ist ein wichtiger und oft unterschätzter Teil des Prozesses der Datenanalyse bei der Untersuchung des Referenzmarktes und des Prozesses der Nutzerakquisition.

Die Datenvisualisierung ist die Disziplin, die sich mit der Identifizierung der besten Möglichkeiten beschäftigt, um Daten grafisch darzustellen, unter Verwendung von Tools, die die Daten jederzeit nutzbar und zugänglich machen. In diesem Artikel werden wir eine Reihe von extrem einfachen, wirtschaftlichen und schnellen Datenvisualisierungstools entdecken, die Sie verwenden können, indem Sie die wichtigsten Fragen im Zusammenhang mit der Datenvisualisierung hervorheben.

 

Sehen Sie die Daten. Zeigen Sie das Visual.

Erzählen Sie die Geschichte. Begeistern Sie das Publikum”

 

Die große Datenmenge, die heute verfügbar ist, erfordert Tools, die die Daten in Informationen umwandeln können, um die Analyse und Entscheidungen von Unternehmen jeder Art zu unterstützen. Der einzige Weg, die große Datenmenge in eine verständliche Kommunikation zu verwandeln. Der visuelle Inhalt hat sicherlich eine andere Anziehungskraft als ein textueller bzw. numerischer Inhalt. Die grafische Darstellung ermöglicht in der Tat eine schnelle und effektive Assimilation von Daten, das Verständnis von Daten auch durch eine Farbe außerhalb des Sektors und schließlich gestaltet sie konkret die aus den Daten gewonnenen Informationen.

Daten kommen aus immer mehr Quellen und das Wichtigste ist, sie so auswählen und aggregieren zu können, dass man nützliche Einblicke und schnelle Antworten auf die täglichen Fragen erhält, die man in jedem Unternehmen haben kann.

 

Klare und effiziente Reports und Dashboards bilden

Die Dashboards passen perfekt zu diesem Szenario und zeigen auf einen Blick alle identifizierten und ausgewählten KPIs. Durch spezifische Tools können Sie kontinuierlich aktualisierte Dashboards haben, die in Echtzeit aus verschiedenen Datenquellen stammen.

 

Welche Schritte werden getan, um ein klares und wirksames Dashboard zu erstellen?

Die Grundlage eines jeden Dashboards ist sicherlich die sorgfältige und genaue Analyse der verfügbaren Datenquellen. Als Growth Hacker müssen Sie sich in dieser Phase den folgenden Fragen stellen:

 

Welche Daten stehen Ihnen zur Verfügung?

Welche Kennzahlen möchten Sie anzeigen?

Welche Kennzahlen können die Entwicklung und den Fortschritt des Unternehmens am besten darstellen?

Welche Grafiken zeigen am besten den Trend der ausgewählten KPIs?

Wer sollte das Dashboard lesen?

Von welchem Gerät aus wird das Dashboard angezeigt?

 

Jedes Diagramm, jedes Dashboard und im Allgemeinen jede Anzeige muss unbedingt für diejenigen konzipiert sein, die es lesen müssen. Sie sollten nicht vergessen, dass das ultimative Ziel darin besteht, die Daten für diejenigen verständlich zu machen, die sie verwenden werden. Die gleichen Daten können auf viele verschiedene Arten dargestellt werden, und unter diesen müssen Sie diejenige auswählen, die für den Endbenutzer richtig und klar ist. Sobald Sie klare Vorstellungen davon haben, was Sie visualisieren und wie Sie es visualisieren können, können Sie zur Vorbereitung der Daten und zur Entwicklung von Konnektoren übergehen, die für die Verbindung der Daten mit verschiedenen Software-Datenvisualisierungen unerlässlich sind.

Die oft unterschätzte Entwurfsphase ist in diesem Fall zweifellos die wichtigste Phase.

 

Wie lauten die Softwares für die Entwicklung und Teilung von Reports und Dashboard?

Google Data Studio

 

Google Data Studio ist das völlig kostenlose Google Data Visualization Tool. Seit seiner Einführung wurden viele Änderungen und Ergänzungen vorgenommen, die es zu einem sofortigen und einfach zu bedienenden Werkzeug machen.
Die Benutzeroberfläche ist einfach und intuitiv und besteht aus einem Dashboard, auf dem Sie die verschiedenen Elemente einfügen können: Grafiken, Indikatoren, Bilder, Filter und Texte. Jedes Element ist nach Schriftart und Farbe anpassbar: Das Erstellen von Berichten und Dashboards wird zu einem echten Spiel. Dank der Möglichkeit, aus den im Datensatz vorhandenen Kennzahlen maßgeschneiderte Kennzahlen zu erstellen, können Sie Ihre eigenen KPIs darstellen, die über die aus den einzelnen Quellen extrahierten Kennzahlen hinausgehen.

Die derzeit verfügbaren Anschlüsse sind wie folgt:

  1. AdWords
    2. Attribution 360
    3. Big Query
    4. Cloud SQL
    5. DCM
    6. Google Analytics
    7. Google-Tabellen
    8. MySQL
    9. Search Console
    10. Youtube Analytics

Einer der Schwachpunkte dieses Tools sind die Konnektoren: die Unfähigkeit, sich mit Plattformen außerhalb von Google zu verbinden und die Unfähigkeit, Daten von verschiedenen Konnektoren zusammenzuführen. Probleme, die durch den Import von Daten in BigQuery oder in andere Datensätze, wie z.B. Google-Tabellen, leicht gelöst werden können. Mit dem Supermetrics-Tool ist es möglich, Daten aus vielen anderen Quellen, wie Facebook Insight, Facebook ADS, Twitter und vielen anderen, automatisch in die Tabellen von Google zu importieren. Google-Tabellen haben fast alle Funktionen einer klassischen Tabellenkalkulation und ermöglichen es Ihnen daher, komplexe Operationen mit importierten Daten durchzuführen, die dann in benutzerdefinierten Metriken im Data Studio angezeigt werden können.

Die Dashboards von Google Data Studio können sowohl mit jeder Person als auch mit jedem Google Drive-Dokument mit unterschiedlichen Zugriffsebenen geteilt werden.

 

Klipfolio

 

Klipfolio ist eine Plattform, die es Ihnen ermöglicht, einen Echtzeit-Überblick über Daten und KPIs zu erhalten. Klipfolio ist auch als Anwendung erhältlich, herunterladbar und von jedem Smartphone aus verfügbar, um die verschiedenen Dashboards in Echtzeit überall und zu jeder Tageszeit zu lesen. Für jeden verfügbaren Konnektor haben die Entwickler von Klipfolio eine große Anzahl von voreingestellten Klips zur Verfügung gestellt, die mit wenigen Klicks konfiguriert werden können.
Für diejenigen, die einen Klip von Grund auf neu erstellen wollen, sind die Möglichkeiten wirklich unglaublich: Sie können die Sprache HTML und Javascript verwenden, um Ihren Lieblings-Klipp zu erstellen. Nicht zu vergessen ist die Möglichkeit, vorgefertigte grafische Elemente wie Tabellen, Kreisdiagramme, Balkendiagramme, Karten und vieles mehr zu verwenden.

Im Gegensatz zu Data Studio können Sie mit Klipfolio mehrere Datensätze verwenden, um einen einzigen Klip zu erstellen. Tatsächlich ist es mit Hilfe von Funktionen wie Look Up möglich, zwei oder mehr verschiedene Datensätze zu verbinden. Daten können kombiniert werden, um benutzerdefinierte Metriken und Ansichten zu erstellen.

Andere Plattformen

Die Plattformen der Datenvisualisierung sind wirklich vielfältig; zu den bereits erwähnten sind zusätzliche Lösungen möglich, wie:

  1. Power BI, von Microsoft. Wirtschaftlich, mit hoher grafischer Wirkung und einer großen Anzahl von Anschlüssen.
  2. Tableau, professionelle Plattform für Datenvisualisierung und Business Intelligence; die Kosten steigen, aber die Funktionalitäten sind nahezu unbegrenzt und ermöglichen es Ihnen, die Daten extrem tief einzugeben.
    3. Chartio
    4. SiSense
    5. Domo

 

Entwicklung und Programmierung für die Data Visualization

Zur Anzeige und Analysierung der Daten liegen wirklich zahlreiche Mittel vor. Erwähnenswert sind hier zwei: R und Python.

Diese beiden Werkzeuge sind zwei verschiedene interpretierte Programmiersprachen, die es Ihnen ermöglichen, Daten über bereits erstellte Bibliotheken und Funktionen zu analysieren und anzuzeigen.
R ist eine Entwicklungsumgebung für die statistische Datenanalyse. Der Nutzen dieses Werkzeugs liegt in der Möglichkeit, den Datensatz abzufragen und statistische Analysen durchzuführen, die darauf aufbauend wesentlich komplexere Diagramme und einen hohen Analysewert liefern.

Python ist eine objektorientierte Programmiersprache, die sich für die Entwicklung von Anwendungen eignet und insbesondere für die numerische Lösung komplexer Probleme eingesetzt wird (weshalb Python dank seiner hervorragenden Visualisierungsbibliotheken und einer Reihe interessanter Berechnungsmodule in der Wissenschaft und Forschung weit verbreitet ist). Numpy, Scipy und Pandas sind nur einige der Bibliotheken, die es Ihnen ermöglichen, eine hochwertige Arbeit zu entwickeln!

 

Bibliotheken für Python und R

R ist eine Programmiersprache und Entwicklungsumgebung, die für die Datenanalyse entwickelt wurde; durch R ist es möglich, Daten aus vielen verschiedenen Quellen zu entnehmen und die verschiedenen Datensätze zu verarbeiten, um ein Clustering von Daten, Regressionen verschiedener Art und eine eingehende Untersuchung der Korrelation zwischen verschiedenen Daten zu erhalten. Die Umgebung ist äußerst flexibel und ermöglicht es Ihnen auch, mit mehreren Datenquellen gleichzeitig zu arbeiten, wodurch Sie Berichte und Ansichten von Daten erhalten, die sich stark von denen unterscheiden, die über die klassischen proprietären Tools von Google, Facebook und anderen Werbeplattformen erhältlich sind.

Mit R können Sie Daten aus Google Analytics, BigQuery, Search Console, Facebook, Facebook, Facebook ADS, Twitter und vielen anderen entnehmen. Die Daten können dann über die in der R Studio-Entwicklungsumgebung bereitgestellten Standardplots oder über die interessanten Diagramme in Plotly betrachtet werden. Die Möglichkeiten sind noch nicht erschöpft, und wir gehen bis zur Entwicklung von Dashboards in HTML und JavaScript mit Daten, die mit der Programmiersprache verarbeitet werden.

Wenn Sie komplexere Anwendungen entwickeln wollen, evtl. webbasiert (z.B. dank des Django-Frameworks), können Sie sich für die Programmiersprache Python entscheiden, die eine gute Anzahl von Bibliotheken verschiedener Art integriert, sowohl für die Datenanalyse als auch für andere Aktivitäten, die äußerst nützlich sind.

Unter den zu unterstreichenden Bibliotheken gibt es sicherlich Scrapy, das Ihnen ermöglicht, Daten von Webseiten und eine ganze Reihe von anderen Daten zu erfassen, die für viele Analysen im Web nützlich sind. Eine Bibliothek mit Scrapy wird zum Beispiel in der Suchmaschinenoptimierung besonders nützlich sein, wo sie erfolgreich für Wettbewerbsanalysen und für die Entwicklung von Skripten und Analyseanwendungen verwendet werden kann, die Daten aus APIs und Daten aus dem Scraping von Webseiten integrieren.

Mit solchen Dashboards wird alles einfacher und eingerichtet sein, somit können Sie sich auf eine Strategie und die kontinuierliche Verbesserung konzentrieren.

 

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