Datenvisualisierung und Diagramme

Mit Datenvisualisierungen und Diagrammen lassen sich komplexe Daten einfach verständlich darstellen und vermitteln. Die dazu verwendeten Datensätze können aus einer Kombination von Zahlen, Text, Kategorien, Zeitangaben oder geografischen Informationen bestehen. Von allgemein bekannten Diagrammen bis hin zu spektakulären Datenvisualisierungen gibt es viele Möglichkeiten von Darstellungsformen. Bei der Entscheidung, wie etwas dargestellt werden soll, spielen sowohl die Datentypen als auch die zentrale Story, das Zielpublikum und das verwendete Kommunikationsmedium eine wichtige Rolle.

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Was ist Data Design?

Im Gegensatz zu den Begriffen Datenvisualisierung und Diagramm bezeichnet Data Design den gestalterischen Prozess, den es braucht, um visuell ansprechende Datenvisualisierungen und gute Diagramme zu erstellen. In diesem Prozess werden zuerst die Daten analysiert, der gewünschte Fokus definiert und je nach Zielgruppe und Kommunikationsmedium eine geeignete visuelle Form gefunden. Für gutes Data Design reicht die blosse Auswahl des «richtigen» Diagrammtyps nicht aus. Gutes Data Design arbeitet mit einer breiten Palette an visuellen Aspekten der menschlichen Wahrnehmung.

Darjan Hil und Nicole Lachenmeier von Superdot vermitteln ihr Know-how  im Bereich Data Design im Studiengang «Data Design & Art» an der HSLU

Was sind innovative Diagramme?

Es gibt eine Reihe von weit verbreiteten Diagrammtypen, wie zum Beispiel Kuchen-, Balken- oder Liniendiagramme. Sie sind einfach zu erstellen und leicht zu interpretieren. Der Nachteil ist, dass sie wegen ihrer Allgegenwärtigkeit nicht viel Aufmerksamkeit generieren und langweilig erscheinen können. Eine Alternative ist die Entwicklung von innovativen Diagrammen, welche Daten auf neue und visuell überraschende Art vermitteln können. Neue Diagrammtypen können ein wiedererkennbares Branding Element eines Design Systems sein.

Lese den Artikel über das von Superdot entwickelte «Scherendiagramm»

Was ist Data Storytelling?

Bei der Vermittlung von Daten bedeutet Data Storytelling, die Visualisierung in eine Erzählung einzubetten. Die Visualisierung übernimmt dabei eine tragende Rolle. Die Sprache dient dazu, das Zielpublikum auf die interessantesten Zusammenhänge in einer grafischen Darstellung aufmerksam zu machen und den Kontext der Visualisierung aufzuzeigen. Der Trend des Datenjournalismus macht deutlich, wie Visualisierung und Storytelling Hand in Hand gehen können. Je nach Projekt lassen sich Visualisierung und Erzählung unterschiedlich kombinieren und gewichten.

Was sind interaktive Datenvisualisierungen?

Digitale Medien basieren auf der Interaktion von Usern mit Daten über eine Benutzungsoberfläche. Mit ihrer Entwicklung entstand auch das Feld der interaktiven Datenvisualisierung. Dabei können Datenparameter wie beispielsweise unterschiedliche Jahre durch den User geändert und so Veränderungen in den Daten durch die Visualisierung entdeckt werden. Grosse Datenmengen werden so für den User einfach interaktiv erfahrbar und zugänglich. Auch auf kleinen Bildschirmen lassen sich grosse Mengen von Daten grafisch ansprechend darstellen und schnell interpretieren.

Was heisst Mapping?

Unter Mapping wird die Darstellung von geografischen Informationen verstanden. Die geografische Karte ist eine der ältesten Formen der Datenvisualisierung. Eine Karte veranschaulicht abstrakte, raumbezogene Daten und räumliche Zusammenhänge. Auch andere Informationen lassen sich kartieren. Ein häufiges Beispiel von Mapping von nicht-geografischen Daten ist die Darstellung von Beziehungen als Netzwerk. Es lassen sich aber auch andere Sachverhalte wie Organisationsstrukturen, Unternehmensstrategien, Produktionsprozesse und vieles mehr als Karte darstellen.

Was sind Tools für Datenvisualisierung?

Für Datenvisualisierung gibt es eine grosse Menge an Tools – und fast täglich kommen neue dazu. Sie unterscheiden sich in Funktion, Preis, Technologie und bezüglich ihres Angebots an wählbaren Visualisierungstypen. Die Palette reicht von den klassischen Office Programmen wie Excel und Powerpoint, über Business Intelligence Tools wie Tableau über gratis Online-Tools wie RAWgraphs und JavaScript Libraries wie D3.js. Bei der Wahl eines Tools für Standarddiagramme ist es wichtig zu berücksichtigen, für welche Anwendung das Tool eingesetzt werden soll.

Im «Data Visualization Catalogue» findest du eine Übersicht über verschiedene Diagrammtypen und Tools mit denen sie erstellt werden können.