Um ein Unternehmen besser zu verstehen, ist es wichtig, die vorhandenen Datenmengen zu analysieren, um die wichtigsten Informationen zu finden und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Eine gute Möglichkeit, Daten zugänglich zu machen, sind Visualisierungen. Durch die Visualisierung komplexer Daten ist es einfacher, Muster und Beziehungen zu erkennen. Für eine gute Datenvisualisierung kommt es nicht nur auf die Daten, sondern auch auf die Verwendung des richtigen Tools an. In diesem Blog stellen wir einige Tools vor, die für die Datenvisualisierung und das Data Storytelling verwendet werden.
Es gibt verschiedene Tools, mit denen Unternehmen wirkungsvolle Visualisierungen erstellen können. Diese Tools unterscheiden sich in ihrer Komplexität, ihren Kosten und ihrer Handhabung und sind auf die unterschiedlichen Bedürfnisse und Fähigkeiten der Benutzer abgestimmt.
In diesem Abschnitt haben wir die Tools in drei Kategorien unterteilt: erstens Tools, die per Drag-and-Drop bedient werden können, zweitens Open-Source-Tools und drittens Bibliotheken zur Visualisierung von Daten durch Programmieren.
Drag-and-drop Tools
Tableau von Salesforce
Tableau ist eines der bekanntesten Tools auf dem Gebiet der Datenvisualisierung. Mit seiner intuitiven Drag-and-Drop-Oberfläche können Benutzer interaktive Dashboards erstellen. Da Tableau verschiedene Datenquellen unterstützt, wird es in vielen Branchen eingesetzt. Inspiration für Tableau, finden Sie auf Tableau Public.
Power BI von Microsoft
Power BI ist ein benutzerfreundliches Drag-and-Drop-Tool, das sich nahtlos in die Microsoft-Landschaft integrieren lässt. Seine starken Mögklichkeiten zur Datenverbindung und interaktiven Visualisierungsfunktionen machen es zu einer beliebten Wahl für Unternehmen, die Einblicke in ihre Daten gewinnen möchten.
Looker Studio von Google
Looker Studio (ehemals Google Data Studio) ist ein Cloud-basiertes Tool, mit welchem Nutzer interaktive Berichte und Dashboards erstellen können. Dank der nahtlosen Integration mit anderen Google-Produkten ist es eine gute Wahl für diejenigen, die bereits ins Google-Ökosystem eingebunden sind.
Open Source Tools
Datawrapper
Datawrapper ist ein No-Code-Tool zur Erstellung leistungsstarker Visualisierungen. Datawrapper möchte es jedem ermöglichen, schöne Diagramme, Karten und Tabellen zu erstellen. Das Tool wird vor allem von Zeitungen genutzt, um Geschichten mit Daten(visualisierungen) anzureichern. Die Anwendung ist einfach: Daten einfügen, Diagramm bearbeiten und Visualisierung herunterladen.
RAWGraph
RAWGraph ist ein open-source Produkt zur Erstellung von Datenvisualisierungen. Die Daten können hochgeladen oder per Copy & Paste eingefügt werden. Um Visualisierungen zu erstellen, wählen Sie Ihren bevorzugten Diagrammtyp und wählen die relevanten Daten per Drag-and-Drop aus. Die Visualisierung kann dann in verschiedenen Datenformaten heruntergeladen werden.
Infogram
Infogram ist ein weiteres webbasiertes Tool zur Erstellung von Infografiken. Mit diesem Tool können digitale Diagramme, Infografiken und vieles mehr erstellt und weitergeben werden. Das Tool ist als WYSIWYG-Tool bekannt, was bedeutet, dass der Benutzer sieht, was er am Ende erhält. Das macht Infogram sehr zugänglich und einfach zu benutzen. Inspiration finden Sie in der Gallery von Infogram.
Bibliotheken (Coding Libraries)
Matplotlib
Matplotlib ist eine beliebte Open-Source-Bibliothek für die Erstellung von Visualisierungen in Python. Sie bietet eine genaue Kontrolle über die Visualisierungen, kann aber einen erheblichen Codeaufwand erfordern, wenn die Visualisierungen komplizierter werden. Die Bibliothek bietet dem Nutzenden eine breite Palette von Diagrammtypen zur Verwendung an.
Seaborn
Seaborn ist eine weitere Open-Source-Plotting-Bibliothek, die auf Matplotlib aufbaut. Sie bietet eine einfachere Python-API, die weniger Code erfordert als Matplotlib. Sie lässt sich nahtlos in Panda-Dataframes integrieren. Im Vergleich zu Matplotlib gilt sie als leichter erlernbar.
Plotly
Eine weitere Open-Source-Plotting-Bibliothek für Python ist Plotly. Plotly bezeichnet sich selbst als Low-Code-Framework für die Entwicklung von Datenanwendungen. Während sich Matplotlib und Seaborn hauptsächlich auf statische Plots konzentrieren, ist Plotly mehr auf die Erstellung interaktiver Grafiken und Dashboards ausgerichtet.
Plotly und Dash
Dash ist eine Open-Source-Bibliothek, mit der sich interaktive Webanwendungen mit Python erstellen lassen. Die Kombination von Plotly und Dash ermöglicht es dem Benutzer, alles in Python zu programmieren und (interaktive) Visualisierungen zu erstellen, die in eine Webanwendung eingebettet sind. Hinter den Kulissen wird die Webanwendung mit Hilfe von Flash und JavaScript erstellt, der Benutzer braucht darin jedoch keine Kenntnisse.
Streamlit und Dash
Beide Bibliotheken sind komplette Dashboarding-Lösungen, die mit Python erstellt wurden. Sie sind Open Source und können für die Datenanalyse und -visualisierung verwendet werden. Es gibt einige Unterschiede: Streamlit ist stärker strukturiert und konzentriert sich auf Einfachheit, während Dash anpassungsfähiger ist. Streamlit kann nur mit Python verwendet werden, während Dash auch mit anderen Sprachen wie R oder Julia eingesetzt werden kann.
Shiny
Shiny ist ein auf R basierendes Dashboarding-Tool, das sich darauf konzentriert, Datenanalyseskripte in vollständige, interaktive Webanwendungen zu verwandeln. Shiny lässt sich gut mit beliebten R-Plot-Bibliotheken wie ggplot2 integrieren. Shiny ist die richtige Wahl, wenn Sie die Datenanalyse in R bevorzugen und interaktive Visualisierungen auf der Grundlage Ihrer Analyse im selben Ökosystem erstellen möchten.