Business Intelligence nimmt uns entsprechend einiges an Arbeit ab, die es im Zusammenhang mit der Erfassung und Bewertung von Daten immer auch zu leisten gilt. Dies hat einige Vorteile, gerade, wenn wir uns vor Augen führen, dass wir in einer immer komplexer werdenden Welt leben, in der nicht jede:r ein:e Expert:in ist, in der wohl aber jede:r ein grundlegendes Verständnis vieler Zusammenhänge benötigt, um kompetente Entscheidungen treffen zu können.
Bereits in vormodernen Zeiten, bevor von Business Intelligence und entsprechenden Tools wie Power BI die Rede war, wussten Menschen modellhafte Komplexitätsreduktion für sich zu nutzen: So sind etwa frühe Zeugnisse der Datenvisualisierung in der Himmelstafel von Tal-Qadi (ca. 3000v.d.Z.) oder auch der Himmelsscheibe von Nebra (ca. 2100-1700 v.d.Z.) zu erkennen. Mögen diese Artefakte auch einer kleinen Gruppe an Personen zugänglich gewesen sein, so wird dennoch bereits hier die Intention der vereinfachten Wissens- und Informationsvermittlung sichtbar. Doch was ist das ganz generell überhaupt: Datenvisualisierung?
Was ist Datenvisualisierung?
Datenvisualisierung bezieht sich auf die Darstellung von Informationen und Daten in grafischer oder visueller Form. Das Hauptziel der Datenvisualisierung ist es, komplexe Datenmengen verständlich, übersichtlich und ansprechend darzustellen, um Muster, Trends und Beziehungen leichter und ohne allzu großes Vorwissen erkennen zu können. So ist es möglich, belastbare Schlussfolgerungen zu ziehen und dem Zweifeln nachhaltig Einhalt zu gebieten. Indem Daten in visuelle Elemente wie Diagramme, Grafiken, Karten oder interaktive Dashboards umgewandelt werden, können Benutzer:innen also schnell Einblicke gewinnen und bestenfalls zeitnah fundierte Entscheidungen treffen – ein Umstand, der gerade bei zeitkritischen Themen sehr ins Gewicht fällt.
Wie wichtig Datenvisualisierung in der gegenwärtig akzelerierenden Wirtschaftswelt doch ist, das zeigt sich anhand einer Vielzahl entsprechender Tools. In diesem Artikel wollen wir uns vor allem der Bedeutung von Business Intelligence in diesem Zusammenhang widmen. Wenn es darum geht, Entscheidungsträger:innen dabei zu unterstützen, ihre jeweiligen Tätigkeiten adäquat auszuführen, dann kommt jedes Mittel gelegen, das die Effizienz der zu erledigenden Aufgaben zu steigern im Stande ist.
Der Zusammenhang zwischen Business Intelligence und Datenvisualisierung
Wenngleich Business Intelligence Programme (wie etwa Power BI) über die Verwendung als bloße Datenvisualisierungstools hinausgehen, ist doch klar, dass die Funktion der kontextbasierten Komplexitätsreduktion ein zentraler Aspekt des gesamten Zusammenhanges der Business Intelligence ist. Wie genau man Business Intelligence zum Zweck der Datenvisualisierung nutzen kann, das wollen wir uns im Folgenden ansehen.
Sogenannte „Rohdaten“ zu nutzen, um belastungsfähige Analysen zu erstellen, ist das erklärte Ziel von Business Intelligence im Allgemeinen. Business Intelligence konzentriert sich diesbezüglich vor allem auf die umfassendeAnalyse von Unternehmensdaten: Datenvisualisierung ist ein wichtiger Bestandteil dieser Strategie, allerdings lässt sich Business Intelligence in Gänze nicht auf Datenvisualisierung reduzieren!
Um ein Beispiel einer BI-Software zu liefern, konzentrieren wir uns nun auf Microsofts Power BI, indem wir kleinteilig zu erklären versuchen werden, wie die Datenvisualisierungsfunktion genutzt werden kann:
Was ist Power BI?
Power BI ist eine leistungsstarke Business Intelligence-Plattform von Microsoft, die es Benutzern ermöglicht, Daten zu analysieren, zu visualisieren und interaktive Berichte und Dashboards zu erstellen. Es handelt sich um ein weit verbreitetes Tool, das über die Datenvisualisierung hinaus viele Einsatzfelder kennt: am bekanntesten ist vielleicht der Einsatz von Power BI hinsichtlich des Forecastings.
Grundlegende Schritte zur Verwendung von Power BI zwecks Datenvisualisierung
- Datenquelle verbinden
Zunächst muss Power BI selbstredend gestartet werden und sich mit den notwendigen Datenquellen verbinden. Power BI unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen, darunter Excel-Dateien, Datenbanken, Online-Dienste und Cloud-Plattformen.
- Daten importieren und transformieren
Die jeweils benötigten Daten müssen in Power BI geladen werden, um die integrierten Funktionen für die Datentransformation nutzen zu können. Es geht in diesem Schritt vor allem darum, Daten zu bereinigen (Dirty Data entgegenzuwirken), sie zu filtern und anschließend adäquat zu modellieren. Der Power Query Editor ermöglicht es hierbei, umfassende Transformationen durchzuführen.
- Datenmodell erstellen
Durch die Definition von Tabellenbeziehungen ist es möglich, ein ein kohärentes Datenmodell zu erstellen. Verschiedene Tabellen können innerhalb eines Datenmodells repräsentiert werden, um die Daten ins Verhältnis zueinander zu setzen.
- Visualisierungen erstellen
Die gewünschte Form der Datenvisualisierung kann aus der Power BI-Bibliothek ausgewählt werden: Von Balken- und Liniendiagrammen, über Kreisdiagramme, Karten, Tabellen, etc. kann eine Vielzahl an möglichen Optionen ausgewählt werden; je nach Bedarf und kontextuellem Verwendungszweck ist es möglich, passgenaue Visualisierungsformen zu wählen.
- Formatieren und anpassen
Im Anschluss ist es stets möglich, das exakte Aussehen der Datenvisualisierung anzupassen. Power BI bietet eine breite Palette von Anpassungsmöglichkeiten, darunter Farben, Achsenbeschriftungen, Hintergrundbilder und mehr. Für eine gesteigerte Verständlichkeit sollten die Visualisierungsoptionen im Nachhinein verfeinert, bzw. optimiert werden.
- Filter und Slicer hinzufügen
Durch das Implementieren von sogenannten Filtern und Slicern, kann Benutzer:innen die Möglichkeit gegeben werden, Daten dynamisch zu selektieren und zu analysieren. Diese Funktionen ermöglichen es, spezifische Datenbereiche zu fokussieren und interaktive Dashboards zu erstellen, was der Vermittlung äußerst zuträglich ist.
- Berichte und Dashboards erstellen
Individuelle Datenvisualisierungen können zu umfassenden Berichten zusammengefasst werden. Berichte wiederum können in Dashboards organisiert werden, die eine Zusammenstellung verschiedener Visualisierungen und Analysen auf einer einzigen Seite ermöglichen.
- Daten aktualisieren
Um sicherzustellen, dass die jeweiligen Berichte und Dashboards stets mit den aktuellsten Informationen gefüttert werden, lohnt es sich, regelmäßige Aktualisierungen der Datenquellen zu planen. Power BI ermöglicht diesbezüglich gar die Einrichtung von automatischen Aktualisierungsroutinen.
- Freigabe und Zusammenarbeit
Einmal erstellte Berichte und/oder Dashboards können ganz einfach mit anderen geteilt werden. Power BI bietet verschiedene Möglichkeiten zur Freigabe, darunter das Teilen von Dashboards, das Veröffentlichen in der Power BI-Cloud und das situative Einbetten in andere Anwendungen.
- Analyse und Exploration
Durch die proprietären Analysefunktionen von Power BI ist es möglich, noch tiefere Einblicke zu gewinnen. Drill-Down, Drill-Up und andere Analysetools helfen dabei, Daten auf verschiedene Weisen zu erkunden.
Fazit zu Datenvisualisierung und Power BI
Power BI bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, die es Benutzer:innen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse ermöglicht, aussagekräftige Visualisierungen und Berichte zu erstellen. Durch die Kombination von Flexibilität, Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit ist Power BI eine beliebte Wahl für Datenvisualisierung im Speziellen und für Business Intelligence generell. Datenvisualisierung ist und bleibt eine wichtige Technik, die eine regelrechte Komplexitätsreduktion in Aussicht stellt.
