Erkenntnisse erschließen: die Kraft der Datenvisualisierung

Sie analysieren regelmäßig Ihre Social-Media-Performance und gewinnen interessante Erkenntnisse. Aber wie kommunizieren Sie diese Erkenntnisse an relevante Stakeholder? Nicht jeder ist ein Analyst, der die Daten leicht interpretieren kann, um umsetzbare Informationen zu extrahieren. Hier kommt die Datenvisualisierung ins Spiel, die Ihnen hilft, Daten für alle Beteiligten verständlicher zu machen.

Die Datenvisualisierung hilft dabei, große Datenmengen (denken Sie an Big Data) in etwas umzuwandeln, das auf einen Blick leicht zu verarbeiten ist. Dies macht es zu einem entscheidenden Bestandteil Ihrer Social-Media-Berichterstattung. In diesem Beitrag befassen wir uns eingehend damit, worum es bei der Datenvisualisierung geht und welche Rolle sie in Ihrem Unternehmen spielt. Lass uns anfangen.

Was ist Datenvisualisierung?

Unter Datenvisualisierung versteht man den Prozess der Darstellung von Daten und Informationen in einem visuellen Format. Dabei werden Diagramme, Grafiken, Karten und andere visuelle Elemente zur Übersetzung von Daten verwendet. Diese Visualisierungen erleichtern die Verarbeitung und das Verständnis von Trends und Mustern in einem bestimmten Datensatz.

Was sind die Vor- und Nachteile der Datenvisualisierung?

Die Visualisierung von Daten verbessert das Verständnis und die Kommunikation auf ganzer Linie. In Anbetracht dessen ist es schwer vorstellbar, dass es Nachteile geben würde. Die Visualisierung von Informationen kann manchmal zu Missverständnissen führen. Daher ist es wichtig, sowohl die Vor- als auch die Nachteile abzuwägen, bevor Sie sich damit befassen.

Vorteile

Verbessertes Datenverständnis

Visualisierte Daten sind für Menschen aller Fähigkeiten und Erfahrungsstufen leichter zu verstehen. Sie müssen kein Analyst sein, um zu interpretieren, was die Daten aussagen.

Schnelle Erkennung von Mustern und Trends

Mit Datenvisualisierungen werden Ausreißer in Datensätzen deutlich hervorgehoben. So können Sie schnell Muster, Zusammenhänge und Trends erkennen, ohne Berge von Daten durchwühlen zu müssen.

Effektive Kommunikation

Da visualisierte Daten leichter zu verstehen sind, besteht ein geringeres Risiko für Verwirrung und Fehlinterpretationen. So können Sie Informationen effektiv mit relevanten Parteien teilen, was zu einer verbesserten Kommunikation führt.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Durch die Visualisierung werden große Datensätze schnell in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt. Dies erleichtert die Entscheidung, was mit Ihren Social-Media-Daten geschehen soll.

Verbessertes datengesteuertes Storytelling

Datenvisualisierung ermöglicht effektives Storytelling mit Big Data. Farben, Muster und andere visuelle Elemente helfen den Menschen, sich die Geschichte vorzustellen, die Ihre Daten zu erzählen versuchen.

Nachteile

Fehlinterpretation von Bildern

Wenn Sie bei der Darstellung der Daten nicht sorgfältig vorgehen, kann die Visualisierung Ihre Botschaft möglicherweise nicht effektiv vermitteln. Dies lässt den Menschen mehr Spielraum, die Daten falsch zu interpretieren und zu falschen Schlussfolgerungen zu kommen.

Kontext und Details übersehen

Manchmal führt die Visualisierung zu einer übermäßigen Vereinfachung der Daten. Daher ziehen Menschen ungenaue Schlussfolgerungen, weil sie wesentliche Zusammenhänge und Details übersehen.

Auswahlverzerrung und -verzerrung

Die Datenvisualisierung allein überlässt die Interpretation dem Publikum. Das bedeutet, dass jeder Einzelne seinen eigenen Selektionsbias anwendet, um die Daten zu verstehen. Dies trübt die Lage und führt zu verzerrten Erkenntnissen.

Datenvisualisierung und Big Data

Unter Big Data versteht man riesige Datenmengen, die zu komplex sind, um sie mit herkömmlichen Verarbeitungstools zu verwalten. Diese Art von Daten ist äußerst vielfältig und kommt mit hoher Geschwindigkeit an, was die Analyse umso schwieriger macht.

Gleichzeitig können es sich Unternehmen nicht leisten, Big Data zu ignorieren. Aufgrund seines hohen Volumens, seiner hohen Geschwindigkeit und seiner großen Vielfalt hat es das Potenzial, mit den richtigen Analysetools eine Fülle von Erkenntnissen zu generieren.

Hier kommt die Datenvisualisierung ins Spiel, die Ihnen hilft, die Billionen von Daten, die Ihnen zur Verfügung stehen, zu verstehen. Fortschrittliche Datenanalysen filtern das Rauschen von Big Data heraus, um die wichtigsten Informationen zu extrahieren. Die Visualisierung hilft Ihnen dann, Geschichten zu erzählen, indem sie diese wichtigen Details hervorhebt. Daher arbeiten die beiden Konzepte eng zusammen, um eine datengesteuerte Entscheidungsfindung voranzutreiben.

Was sind die 3 C's der Datenvisualisierung?

Wenn Sie die Datenvisualisierung optimal nutzen möchten, besteht ein wesentlicher Schritt darin, die oben genannten Nachteile zu vermeiden. Befolgen Sie die drei C's der Datenvisualisierung, um Ihre Daten klar und genau darzustellen.

Klarheit

Machen Sie sich klar, welche Botschaft Sie mit Ihrer Visualisierung vermitteln. Was bedeuten die Daten? Wie bietet es dem Publikum einen Mehrwert? Auffällige Grafiken mögen zwar schön anzusehen sein, aber sie sind für die Beteiligten nutzlos, es sei denn, sie stellen wichtige Informationen dar.

Konsistenz

Es ist leicht, Informationen falsch zu verstehen und zu interpretieren, wenn Ihre Visualisierung nicht konsistent ist. Es sollten überall die gleichen Regeln und visuellen Stile gelten.

Wenn Sie eine Farbe verwenden, um etwas in einem Balkendiagramm darzustellen, sollte die Bedeutung in anderen Diagrammen und Diagrammen ähnlich sein. Wenn beispielsweise Grün in einem Diagramm einen Umsatzanstieg darstellt, sollte es in einem anderen Diagramm einen Rückgang der negativen Stimmung darstellen.

Kontext

Daten allein können Ihnen nur begrenzte Informationen geben. Es sagt Ihnen nicht, ob eine Zahl gut oder schlecht ist. Wenn Ihre Klickrate beispielsweise 4,5 % beträgt, ist das eine gute Zahl? Das Hinzufügen von Kontext zu Ihrer Visualisierung ist für ein umfassenderes Verständnis der Daten von entscheidender Bedeutung.

Stakeholder sollten etwas haben, mit dem sie die Daten vergleichen können, um sie besser verstehen zu können. Im obigen Beispiel können Branchen-Benchmarks und Zahlen aus vorangegangenen Quartalen den Kontext ergänzen.

Was sind die 5 Schritte der Datenvisualisierung?

Vor diesem Hintergrund finden Sie hier fünf Schritte zum Erstellen besserer Datenvisualisierungen.

Schritt 1: Stellen Sie die Frage klar

Welche Frage soll Ihre Visualisierung beantworten? Machen Sie sich eine klare Vorstellung von Ihrem Zweck, damit Sie die Zielgruppe identifizieren können, die Sie erreichen möchten, und welche Arten von Daten und Analysen Sie benötigen. Sie können dann verstehen, welche Arten von Visualisierungen für die Übermittlung Ihrer Botschaft am effektivsten sind. Dieser Schritt dient als Grundlage für Ihre Visualisierungsbemühungen.

Schritt 2: Kennen Sie Ihre Daten und beginnen Sie mit grundlegenden Visualisierungen

Nachdem Sie Ihren Zweck dargelegt haben, entscheiden Sie sich für die Daten, die Sie zur Beantwortung Ihrer Frage benötigen. Auf dieser Grundlage erkennen Sie, ob Sie vorhandene Daten sammeln können oder ob Sie eigene Daten erstellen müssen.

Beginnen Sie unabhängig von der Art der Daten mit einfachen Visualisierungen, um alles zusammenzusetzen. Dies hilft Ihnen, die Dinge so einfach wie möglich zu halten, sodass Sie leichter umsetzbare Informationen ableiten können.

Schritt 3: Identifizieren Sie die Botschaften der Visualisierung und generieren Sie den aussagekräftigsten Indikator

Der nächste Schritt besteht darin, Ihre Daten zu bereinigen und zu analysieren, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Was bedeuten diese Zahlen? Gibt es erkennbare Muster oder Trends? Welche Botschaften können Sie mit den Daten vermitteln?

Dies ist einer der wichtigsten Schritte, da er die Genauigkeit und Relevanz Ihrer Datenvisualisierungen bestimmt.

Schritt 4: Wählen Sie den richtigen Diagrammtyp

Die Klarheit und Wirksamkeit Ihrer Visualisierung hängt stark von der Art des verwendeten Diagramms ab. Entscheiden Sie sich für den besten Diagrammtyp, indem Sie die Botschaft verstehen, die Sie übermitteln möchten.

Einige Diagramme zeigen Muster in den Daten, während andere Vergleiche zwischen verschiedenen Variablen anstellen. Aber mehr dazu im nächsten Abschnitt.

Schritt 5: Lenken Sie die Aufmerksamkeit auf die Kernbotschaften

Jetzt ist es an der Zeit, Ihr Diagramm zu erstellen. Stellen Sie sicher, dass Sie den relevanten Kontext angeben, damit die Nachricht leichter zu interpretieren ist.

Und legen Sie nicht nur Zahlen dar. Verwandeln Sie sie in umsetzbare Erkenntnisse. Wenn es Kernbotschaften oder Erkenntnisse gibt, heben Sie diese unbedingt hervor, damit die Leute wissen, worauf sie sich konzentrieren müssen.

Beste Arten der Datenvisualisierung

Sie fragen sich, welche Arten von Diagrammen Sie für Ihre Visualisierung verwenden sollten? Hier sind einige der besten Arten der Datenvisualisierung und ihre Anwendungsfälle.

• Tabellen – Daten werden in Zeilen und Spalten dargestellt. Ideal zur Unterstützung anderer, komplexerer Arten der Visualisierung.

• Diagramme – Tabellarische und grafische Darstellung von Daten, normalerweise entlang zweier Achsen. Einige Beispiele sind Balkendiagramme, Kreisdiagramme und Gantt-Diagramme. Am besten für die Präsentation kategorialer Daten geeignet.

• Diagramme – Diagramme, die Daten mit Linien, Kurven, Flächen, Punkten oder Segmenten darstellen. Einige Beispiele umfassen Aufzählungsdiagramme, Liniendiagramme, Streudiagramme und Netzwerkdiagramme. Am besten geeignet, um Korrelationen oder Abweichungen zu erkennen.

• Karten – Daten in Kartenform dargestellt. Einige Beispiele sind Heatmaps, Treemaps und geografische Karten. Am besten geeignet, um hierarchische Beziehungen und standortspezifische Daten zu demonstrieren.

• Infografiken – Eine Kombination aus Wörtern und Bildern, die Daten darstellen. Am besten geeignet, um Kontext und zusätzliche Details hinzuzufügen.

Beste Beispiele für Datenvisualisierung

Sie sind sich nicht sicher, wie eine großartige Datenvisualisierung aussehen sollte? Schauen Sie sich einige dieser besten Beispiele an, um Sie zu inspirieren.

London Selfie-Demografie

Selfiecity hat die folgende interessante Datenvisualisierung der Selfie-Demografie in London zusammengestellt. Die folgende Visualisierung ist Teil eines größeren Projekts zur Untersuchung von Selfies der Welt und zeigt ein Diagramm, in dem Londoner Selfies verglichen werden. Es vergleicht die Anzahl der Selfies, die Männer und Frauen in verschiedenen Altersgruppen machen. Um das Verständnis zu erleichtern, werden im linken Bereich die wichtigsten Ergebnisse hervorgehoben.

Bildquelle: Selfiecity

Korruptionswahrnehmungsindex

Transparency.org hat eine interaktive Karte entwickelt, die den globalen Korruptionswahrnehmungsindex zeigt. Wenn Sie mit der Maus über jedes Land auf der Karte fahren, erhalten Sie einen Überblick über seinen CPI-Wert und wie er sich seit dem letzten Jahr verändert hat. Wenn Sie auf das Land klicken, erhalten Sie einen detaillierten Bericht darüber, wie sich die Punktzahl im Laufe der Zeit verändert hat.

Bildquelle: Transparency.org

Die Weltbevölkerung beträgt 8 Milliarden

Im Jahr 2022 erreichte die Weltbevölkerung 8 Milliarden. Visual Capitalist präsentierte die Daten mithilfe der folgenden Visualisierung. Linien trennen Länder und Farben trennen Kontinente. Es ist eine einfache, aber umfassende Möglichkeit, die Informationen so zu visualisieren, dass jeder sie versteht.

Bildquelle: Visual Capitalist

Tools und Software zur Datenvisualisierung

Der beste Weg, Ihre Daten klar und genau zu visualisieren, ist die Verwendung der richtigen Visualisierungstools und -software. Dazu können Plattformen mit integrierter Analyse gehören, die visualisierte Datenberichte bereitstellen. Es kann auch Software enthalten, die speziell für die Datenvisualisierung entwickelt wurde. Hier sind einige Optionen, die Sie in Betracht ziehen sollten.

Sprout Social

Sprout Social ist ein All-in-one-Social-Media-Management-Tool mit robusten Visualisierungsfunktionen. Die integrierten Analysen messen automatisch Ihre Leistung auf führenden Social-Media-Plattformen. Die Plattform präsentiert die Daten dann in einem visuellen Format, um Ihre Datenanalyse zu vereinfachen. Es verwendet eine Kombination aus Grafiken, Diagrammen, Tabellen und Karten, um fesselnde Visualisierungen Ihrer Leistung zu erstellen.

Mit Sprout können Sie eine Vielzahl gemeinsam nutzbarer Datenvisualisierungen erstellen, um Ihre Social-Media-Berichterstattung zu unterstützen. Dazu gehören Visualisierungen Ihrer gesamten Kontoleistung und Profilaktivität. Sie können teamspezifische Berichte mit Visualisierungen erstellen, die für jedes Team relevante Kennzahlen darstellen. Sie können Berichte sogar aufschlüsseln, um bestimmte Leistungsarten wie Engagement und Produktivität zu verfolgen.

Tableau

Tableau ist eine visuelle Analyseplattform zum Erstellen umsetzbarer und leicht verständlicher Datenvisualisierungen. Durch die Verbindung zu integrierten Daten aus beliebigen Quellen können Sie umfassende Erkenntnisse gewinnen.

Die Plattform verarbeitet diese Daten, um mithilfe der Einstein-KI Vorhersagen und Empfehlungen zu liefern. Dadurch wird die Notwendigkeit, eigene Algorithmen zu schreiben, minimiert, was Ihren Datenanalyseprozess optimiert. Mithilfe des Drag-and-Drop-Editors können Sie dann mit nur wenigen Klicks Visualisierungen erstellen.

Bildquelle: Tableau

Google Charts

Google Charts ist eine Reihe von Tools zum Erstellen interaktiver Diagramme, um Live-Daten auf Ihrer Website anzuzeigen. Wählen Sie aus verschiedenen Diagrammoptionen dasjenige aus, das am besten zu den Daten passt, die Sie präsentieren möchten. Passen Sie dann vorhandene Designs an, damit sie optisch zu Ihrer Website passen. Mit Google Charts können Sie in Echtzeit eine Verbindung zu Ihren Daten herstellen, um den Website-Besuchern dynamische Daten zu präsentieren.

Bildquelle: Google Charts

Zusätzliche Ressourcen

Möchten Sie mehr über Datenvisualisierung erfahren? Schauen Sie sich die folgenden Ressourcen an, um Ihre Visualisierungsfähigkeiten aufzufrischen.

• Sprouts Blogbeitrag zur Datenvisualisierung für Vermarkter
• Courseras Datenvisualisierung mit Tableau-Spezialisierung
• Schöne Visualisierung: Daten mit den Augen von Experten betrachten

Mit Visualisierung Daten zum Sprechen bringen

Visualisierung ist eine leistungsstarke Möglichkeit, Ihre Daten in eine Botschaft zu übersetzen, die jeder verstehen kann. Gleichzeitig ist es wichtig, die Daten klar und konsistent darzustellen, um das Risiko einer Fehlinterpretation zu minimieren. Dies hilft Ihnen, Ihre Botschaft effektiver zu vermitteln und Daten in die Tat umzusetzen.

Nutzen Sie die Social Media Analytics-Tools von Sprout optimal, um komplexe Social-Performance-Daten in visuelle Darstellungen umzuwandeln. Erhalten Sie einen umfassenden Überblick über die Leistung Ihrer sozialen Profile und Inhalte. Fügen Sie diese Visualisierungen dann in umsetzbaren Berichten zusammen, die Sie mit Ihrem Team teilen können.