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11. August 2023 - 9 minutes

Die Macht der Daten: Eine Reise in die Datenanalyse und -visualisierung

Daten sind Macht, aber nur, wenn sie verstanden und in umsetzbare Erkenntnisse f√ľr ein Unternehmen umgewandelt werden k√∂nnen.

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Heutzutage sind alle Unternehmen, wenn es darum geht, st√§rkere datengest√ľtzte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu rationalisieren und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu sichern, auf die Datenwissenschaft angewiesen. Datenanalyse und Datenvisualisierung sind zwei miteinander verbundene Komponenten der Datenwissenschaft und spielen eine wichtige Rolle bei der Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten und der Kommunikation dieser Erkenntnisse an wichtige Stakeholder.¬†

Einerseits konzentriert sich die Datenanalyse auf das Verst√§ndnis von Daten und das Extrahieren von Informationen aus den Mustern und Trends in Datens√§tzen. Datenvisualisierung hingegen stellt die Ergebnisse des Datenanalyseprozesses auf eine Weise dar, die f√ľr Menschen, die keine Data Analysts sind, leicht zu verstehen und zu interpretieren ist. Die beiden Prozesse sind miteinander verbunden und haben das gleiche Ziel: wertvolle Erkenntnisse aus Datens√§tzen zu gewinnen und diese Erkenntnisse so zu kommunizieren, dass die Entscheidungsfindung verbessert und das Unternehmen vorangetrieben werden kann.¬†

Was ist Datenanalyse? 

Ständig wird von Daten gesprochen, doch wie nutzen Unternehmen diese Informationen tatsächlich, um ihre Geschäftsentscheidungen zu treffen? Das ist die Arbeit von Datenwissenschaftlern und -wissenschaftlerinnen, die eine immer wichtigere Rolle spielen, wenn es darum geht, Unternehmen Informationen zu strategischen Maßnahmen bereitzustellen, die sie ergreifen können. 

Die Datenanalyse ist der Prozess der Bereinigung, Organisation und Interpretation von Datensätzen mit der Absicht, wertvolle Erkenntnisse aus den Mustern, Beziehungen und Trends in den Daten zu gewinnen. Diese Erkenntnisse beeinflussen Unternehmensentscheidungen, helfen bei der Entwicklung von Unternehmenszielen, tragen zu Marketingkampagnen bei und verändern Produkte auf eine Art und Weise, die sich stärker an Verbrauchertrends, Kundenprofilen oder Einkaufsgewohnheiten orientiert. 

Was ist Datenvisualisierung? 

Datenvisualisierung ist der Prozess der Umwandlung von Erkenntnissen in grafische oder andere visuelle Darstellungen. Ziel der Datenvisualisierung ist es, komplexe Daten auf eine Weise darzustellen, die von einem breiteren Publikum leicht verstanden und interpretiert werden kann. Zu dieser Zielgruppe können andere Unternehmensteams, externe Stakeholder oder Verbraucher gehören, mit anderen Worten, Personen, die keine fundierten Kenntnisse der Datenanalyse haben. 

Eine der Aufgaben eines Data Analyst besteht darin, die beste Methode zur Visualisierung von Daten zu bestimmen. Diese h√§ngt von der Zielgruppe, der Art der Daten und der Geschichte ab, die mithilfe der Daten √ľbermittelt werden soll. Diese Datenvisualisierungstechniken k√∂nnen Folgendes beinhalten:¬†

  • Grafiken und Diagramme: Das k√∂nnen Balkendiagramme, Liniendiagramme, Streudiagramme, Kreisdiagramme oder andere visuelle Diagramme sein.¬†

  • Karten: Sie werden zur Darstellung geografischer Daten, r√§umlicher Muster und der Verteilung √ľber den Raum verwendet.¬†

  • Infografiken: Sie sind eine g√§ngige Methode, numerische Daten mit Text zu kombinieren, um eine Geschichte auf klare und pr√§gnante Weise zu erz√§hlen.¬†

  • Dashboards: Mit ihnen k√∂nnen Daten interaktiv dargestellt werden. Benutzer*innen k√∂nnen verschiedene Aspekte von Datens√§tzen untersuchen und eine ganzheitlichere Ansicht der Daten erhalten.

Kurz gesagt, die Datenvisualisierung ist eine entscheidende Komponente der Datenanalyse. Es handelt sich um einen eigenen Prozess, der ein Verständnis der Zielgruppe, der Informationen, nach denen Benutzer*innen suchen, und der optimalen Visualisierung der Ergebnisse erfordert, damit komplexe Daten leicht interpretiert und wichtige Erkenntnisse hervorgehoben werden können. 

Wenn du an einer ausf√ľhrlicheren Erl√§uterung der Datenvisualisierung interessiert bist, dann lies in unserem Blog den Beitrag √ľber die M√∂glichkeiten zur Verbesserung deiner F√§higkeiten zur Datenvisualisierung.¬†

Die Bedeutung der Datenvisualisierung in der Datenanalyse

Daten sind √ľberall, jedoch bedeutungslos, wenn Entscheidungstr√§ger und andere Stakeholder sie nicht intuitiv nutzen k√∂nnen. Deshalb ist eine gute Datenvisualisierung so wichtig. Die Datenvisualisierung ist ein wichtiger Aspekt des Datenanalyseprozesses, insbesondere weil sie Datens√§tze zum Leben erweckt, die ansonsten auf viele Gesch√§ftsleute langweilig oder √ľberw√§ltigend wirken k√∂nnten.¬†

Damit Datens√§tze letztendlich zu einer leistungsstarken Ressource f√ľr Unternehmen werden, m√ľssen Erkenntnisse so kommuniziert werden, dass Stakeholder daraus leicht ihre Schl√ľsse ziehen k√∂nnen. Nachfolgend sind einige einfache M√∂glichkeiten aufgef√ľhrt, wie eine gute Datenvisualisierung die Entscheidungsfindungsprozesse deines Unternehmens verbessern kann:¬†

  1. Klarheit und Verst√§ndnis: Im Grunde werden un√ľbersichtliche Datens√§tze bei der Datenvisualisierung in leicht verdauliche Bilder umgewandelt, aus denen Leute, die keinen technischen Hintergrund haben, ihre Schl√ľsse ziehen und einfach Erkenntnisse gewinnen k√∂nnen. Eine klare und umfassende visuelle Darstellung macht komplexe Datens√§tze weniger einsch√ľchternd und bietet Fachleuten eine intuitive M√∂glichkeit, am Datenanalyseprozess teilzunehmen.¬†

  2. Neue Erkenntnisse: Durch die alternative Präsentation von Daten können Analyst*innen und Stakeholder gleichermaßen neue Erkenntnisse gewinnen oder neue Muster erkennen, die ansonsten unbemerkt geblieben wären. Durch die interaktive Visualisierung der Daten sind Betrachtende in der Lage, am Analyseprozess teilzunehmen, Fragen zu stellen und Erkenntnisse zu gewinnen, die sich möglicherweise direkt auf ihre Arbeitsbereiche beziehen. 

  3. Verbesserte Entscheidungsfindung: In Daten steckt ein gro√ües Potenzial, da sie zu einer datengest√ľtzten Probleml√∂sung und Entscheidungsfindung beitragen. Gut aufgebaute Datenvisualisierungen k√∂nnen auch m√∂gliche Auswirkungen alternativer Entscheidungen aufzeigen und bessere Einblicke in die potenziellen Ergebnisse verschiedener Entscheidungen und Strategien geben.¬†

  4. Optimierte Kommunikation: Eine effektive Datenvisualisierung stellt sicher, dass alle Teams und Stakeholder ein gemeinsames Verst√§ndnis der Ergebnisse des Data Analyst haben. Dieses kollektive Wissen f√∂rdert die Zusammenarbeit und erleichtert eine starke Kommunikation zwischen Teams und √ľber Disziplinen hinweg.¬†

  5. Vergleiche: Datenvisualisierungen bieten Grafiken, mit denen Datens√§tze, unterschiedliche Variablen oder Zeitr√§ume einfach verglichen werden k√∂nnen. Diese Grafiken sind besonders n√ľtzlich, um sich Trends anzusehen, Quartale zu vergleichen und Ver√§nderungen im Laufe der Zeit festzustellen.¬†

Dies sind nur einige der vielen M√∂glichkeiten, wie die Datenvisualisierung den Datenanalyseprozess unterst√ľtzt. Wie wir wissen, liefert die Datenanalyse heutzutage entscheidende Informationen f√ľr die Unternehmensstrategie, allerdings nur dann, wenn ein Data Analyst die Ergebnisse anderen Tech-Experten mitteilen und diese von seinen datengest√ľtzten Empfehlungen √ľberzeugen kann. Wenn diese Daten einem gr√∂√üeren Publikum leicht verst√§ndlich pr√§sentiert werden, werden datenbasierte Erkenntnisse zuverl√§ssiger, f√ľr bestimmte Teams relevant und k√∂nnen erweitert werden, um Gesch√§ftsentscheidungen zu st√§rken.¬†

Beliebte Tools und Techniken zur Datenvisualisierung 

Die Welt der Datenanalyse w√§chst weiter, da immer mehr Unternehmen in Datens√§tze und Software investieren, um den Datenvisualisierungsprozess zu unterst√ľtzen. Zu den wichtigsten Tools zur Datenvisualisierung geh√∂ren:¬†

  1. Microsoft Excel f√ľr Datenanalyse und Visualisierung: Microsoft Excel ist eines der am h√§ufigsten verwendeten Tabellenkalkulationsprogramme, das integrierte Datenvisualisierungstools wie Diagramme und Grafiken bietet. Dieses Programm empfiehlt sich, wenn eine schnelle Datenvisualisierung f√ľr einfache Datens√§tze ben√∂tigt wird. Allerdings bietet Excel nicht viele der neueren Datenvisualisierungstools an, die andere spezialisierte Softwareprogramme enthalten k√∂nnen.¬†

  2. Tableau: Tableau ist ein leistungsstarkes Business-Intelligence-Tool, mit dem interaktive und gemeinsam nutzbare Dashboards und Datenvisualisierungen erstellt werden k√∂nnen. Die Software eignet sich f√ľr komplexe Datens√§tze, unterst√ľtzt eine Vielzahl von Datenquellen und bietet zahlreiche Tabellen- und Diagrammtypen.¬†

  3. Power BI: √Ąhnlich wie Tableau ist Power BI ein starkes Business-Intelligence-Tool, das bei der Erstellung interaktiver Dashboards und Datenberichte hilft. Es handelt sich um die Gesch√§ftsanalysesoftware von Microsoft und funktioniert daher gut zusammen mit anderen Microsoft-Produkten.¬†

  4. D3.js : ist eine leistungsstarke Open-Source-JavaScript-Bibliothek, mit der interaktive, dynamische und hochgradig anpassbare Visualisierungen in einem Webbrowser erstellt werden können. D3.js bietet ein hohes Maß an Flexibilität hinsichtlich Design und Charakter der Visualisierungen. 

  5. QlikView und Qlik Sense: Mit den Qlik-Tools k√∂nnen Data Analysts Daten untersuchen, interaktive Dashboards erstellen und dynamische Visualisierungen generieren. QlikView konzentriert sich auf das Angebot vorgefertigter, komplexer Dashboards und Berichte f√ľr Endbenutzer*innen, w√§hrend die Schnittstelle von Qlik Sense eine Self-Service-Business-Intelligence-Plattform ist, die insbesondere benutzerfreundliche Schnittstellen und kollaborative Entwicklung sowohl f√ľr Entwickler*innen als auch f√ľr technisch nicht so versierte Benutzer*innen bietet.¬†

Unternehmen m√ľssen selbst entscheiden, welche Software, Tools und Techniken sie f√ľr die Datenanalyse- und Visualisierungsprozesse nutzen m√∂chten. Dies h√§ngt von der Art der Daten ab, mit denen sich Unternehmen besch√§ftigen, sowie von der Zielgruppe, die sp√§ter die Datenvisualisierungen empf√§ngt und mit ihnen interagiert.¬†

Vertiefung in Datenanalyse und Datenvisualisierung

Datenanalysen spielen in vielen der sich am schnellsten entwickelnden Branchen eine wichtige Rolle, von Informationstechnologie bis hin zu Finanzdienstleistungen. Im Jahr 2020 stufte das Weltwirtschaftsforum die Datenanalyse als zweitschnellsten wachsenden Job in den Vereinigten Staaten ein, mit einem Wachstum von 25¬†% bis 2030. Wenn du dich also auf dem Gebiet der Datenwissenschaft weiterbilden m√∂chtest, kann es sich lohnen, ein Zertifikat f√ľr Datenanalyse und Visualisierung zu erwerben, sich f√ľr ein Datenanalyse- und Visualisierungs-Bootcamp anzumelden oder einfach einen Datenanalyse- und Visualisierungskurs zu absolvieren.

Wenn du tiefer in die Welt der Datenanalyse und Visualisierung eintauchen möchtest, empfehlen wir dir eine der folgenden Möglichkeiten, um deinen Lebenslauf aufzupolieren: 

Erwerben eines Zertifikats f√ľr Datenanalyse und Visualisierung

Es gibt zahlreiche Zertifizierungsprogramme f√ľr Datenanalyse und Visualisierung. Die Auswahl des richtigen Zertifizierungsprogramms ist entscheidend, um dein Wissen und deine F√§higkeiten an den Branchenstandards messen zu k√∂nnen. Ebenso wichtig ist es, ein Zertifizierungsprogramm auszuw√§hlen, das die gew√ľnschten F√§higkeiten vermittelt, um in den spezifischen Bereichen erfolgreich zu sein, in denen du Karriere machen m√∂chtest. In diesem Zusammenhang findest du hier einige der beliebtesten Zertifizierungen f√ľr Data Analysts f√ľr 2023:¬†

  1. Google Data Analytics Professional Certificate: Google bietet eine flexible Online-Zertifizierung, die eine solide Grundlage der Data Analytics darstellt. Bei diesem Kurs kannst du in deinem eigenen Tempo lernen. Die meisten Teilnehmenden schlie√üen das Programm jedoch in nur sechs Monaten ab. Das Zertifikat wurde f√ľr Anf√§nger ohne vorherige technische Erfahrung entwickelt, um die Grundlagen der Datenbereinigung, Visualisierung und Analyse zusammen mit Anweisungen zur Verwendung von Tabellenkalkulationen, SQL und R-Programmierung zu vermitteln.

  2. Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate: Das Power BI-Zertifikat von Microsoft vermittelt den Teilnehmenden die Grundlagen von Microsoft Power BI. Es wird erklärt, wie Daten identifiziert und erfasst, wie Daten in Datenmodelle und Bilder umgewandelt und wie diese Bilder und Erkenntnisse später mit relevanten Stakeholdern geteilt werden können. 

  3. IBM Data Analyst Professional-Zertifikat: Dieses Zertifikat ist ein flexibler Online-Kurs, der Teilnehmende mit wenig bis keiner Erfahrung in der Datenanalyse auf Einstiegspositionen als Data Analyst vorbereitet. Der Kurs behandelt Python, SQL, Excel und IBM Cogno Analytics.

Anmeldung f√ľr ein Datenanalyse- und Visualisierungs-Bootcamp:

Wenn du tiefer in die Welt der Datenanalyse eintauchen möchtest, empfehlen wir dir unser Data Analytics Bootcamp:

  • Bootcamps bieten eine immersive M√∂glichkeit, sich in relativ kurzer Zeit umfassend mit einem Thema zu besch√§ftigen. Mit Ironhack kannst du dich f√ľr ein Vollzeit- oder Teilzeit-Bootcamp Data Analytics anmelden, bei dem ein zeitgem√§√üer Lehrplan unter Begleitung von Branchenexperten und -expertinnen gelehrt wird.¬†

  • Unser Data Analytics Bootcamp beginnt mit der Datenvorbereitung gefolgt von drei Modulen, die langsam an Intensit√§t zunehmen. Wir beginnen mit einer Einf√ľhrung in die Datenanalyse und Python; dann geht es mit erweiterter Datenanalyse weiter. Abschlie√üend werden die Grundlagen des maschinellen Lernens vermittelt¬†‚Äď was bei Ironhack einzigartig ist und unserem Bootcamp den ‚ÄěIntelligent Award: Best for Machine Training‚ÄĚ eingebracht hat.

  • Die Bootcamps von Ironhack wurden bewusst entwickelt, um dich auf deine Karriere vorzubereiten. Wir unterst√ľtzen unsere Teilnehmenden durch unsere Finanzierungsoptionen, Career Services und unser starkes Alumni-Netzwerk.¬†

Wenn du mehr erfahren möchtest, besuche unser Data Analytics Bootcamp und gestalte deine Karriere ganz neu. 

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