Wie man Daten für handlungsrelevante Einblicke 2026 visualisiert

Entdecke Datenvisualisierung und warum sie wichtig ist

Was ist Datenvisualisierung?

Datenvisualisierung ist überall in der heutigen Welt. Die meisten Informationen, mit denen wir täglich interagieren, erscheinen jetzt in Form von Grafiken statt als Rohtext oder Tabellenblätter. Tatsächlich ist Datenvisualisierung so allgegenwärtig, dass wir möglicherweise nicht immer bemerken, wenn wir auf sie stoßen! Aber was genau ist Datenvisualisierung, und warum ist sie so wichtig?

Datenvisualisierung ist die Darstellung von Daten durch Grafiken mit der Absicht, Informationen und Erkenntnisse zu kommunizieren. Eine gute Datenvisualisierung ermöglicht es dem Betrachter, Beziehungen zwischen den Datenpunkten und Trends, die sie anzeigt, zu verstehen und Rückschlüsse zu ziehen.

Die wichtigste Statistik, die man sich über Datenvisualisierung merken sollte, ist, dass 90% der an das menschliche Gehirn übermittelten Information visuell ist. Auf fundamentaler Ebene sehen wir die Welt. Die Fähigkeit, Daten zu visualisieren, ist daher eine der mächtigsten und effektivsten Möglichkeiten, Informationen auszudrücken und zu kommunizieren.

Seit den 1800er Jahren wird Datenvisualisierung in wissenschaftlicher Forschung, geschäftlichen Unternehmungen und Massenmedien – wie Zeitungen und jetzt das Internet – verwendet, um die Komplexität der Welt um uns herum zu erklären. Verbesserte Möglichkeiten zum Sammeln und Speichern von Daten – zuerst mit handschriftlich notierten Beobachtungen, dann mit großen Computern und jetzt mit Smartphones – haben bedeutet, dass auch eine kontinuierliche Demokratisierung von Daten stattfindet. Heute ist es einfacher denn je, Daten zu erstellen, zu erhalten, zu visualisieren und zu verteilen.

Also, was bedeutet das in der Praxis? Bei allem, das potenziell quantifiziert und in Daten umgewandelt werden kann, kann es geradezu schwindelerregend sein, zu bestimmen, wie man sich mit Visualisierung befasst. Paradoxerweise kann das Herausfinden, wie man Daten visualisiert – das eigentlich das Verständnis von Daten erleichtern sollte – tatsächlich selbst eine riesige Herausforderung sein!

Hier kommt dieser Artikel ins Spiel. Hier werden wir uns die verschiedenen Arten von Datenvisualisierungen, ihre Verwendungen und Anwendungen sowie ihre Relevanz in einem geschäftlichen Kontext ansehen. Bereit, mehr über Datenvisualisierung zu erfahren? Lassen Sie uns beginnen.

Typen von Datenvisualisierungen

Im Laufe der Jahrzehnte wurden zahlreiche Methoden zur Visualisierung von Daten entwickelt, um spezifische Arten von Informationen zu kommunizieren. Du kannst jede Art von Visualisierung als Kommunikation eines spezifischen Datenknotens vorstellen, ähnlich wie ein Foto oder ein Roman.

Aber genauso wie es einen großen Unterschied in der Menge an Daten gibt, die von diesen beiden Medien übertragen wird, gibt es große Unterschiede zwischen der Menge an Daten, die von Visualisierungen übertragen wird. Einige Visualisierungen – wie Tachometer – sind äußerst einfach, ähnlich wie eine Fotoaufnahme. Andere – wie Wärmekarten – enthalten viel mehr Tiefe und übertragen mehrere Ebenen und Arten von Daten wie ein Buch.

Einfach oder komplex? Unmittelbare, unterwegs verfügbare Einblicke oder langfristige Trend-Überwachung? KPI-Zielsetzung oder statistische Analyse? Zu wissen, was du visualisieren möchtest, ist der erste Schritt, um deinem Team ihre Zahlen zu zeigen.

Der nächste Schritt ist zu bestimmen wie. Systeme wie Plecto machen es einfach, deine Team-Leistungsdaten in einer Vielzahl von Formaten wie Tabellen, Liniendiagrammen, Tachometern und Leaderboards zu visualisieren. Wir werden diese – und mehr – unten durchgehen.

Balkendiagramme

Diese Art der Datenvisualisierung verwendet gestapelte Datenlinien, um die Menge auf der vertikalen Y-Achse gegen Kategorie (oder Person) auf der horizontalen X-Achse anzuzeigen. Balkendiagramme sind nützlich zum Vergleichen von Kategorien; Anzeigen von Häufigkeiten, Ausreißern und Trends; und Visualisieren von Änderungen über die Zeit, besonders in großen Datensätzen. Wie im Beispiel unten könntest du ein Balkendiagramm verwenden, um die Anzahl der Verkäufe jedes Agenten in der Pipeline zu zeigen.

Donut- (Kreisdiagramm-)

Kreisdiagramme (oder Donut-Diagramme, wie sie in Plecto genannt werden) zeichnen sich durch deutlich abgegrenzte Teile innerhalb eines Kreises aus, die jeweils einen Prozentsatz des Ganzen darstellen. Donut-Diagramme sind nützlich zum Anzeigen von Proportionen, Vergleichen von Teilen eines Ganzen und Hervorheben großer Komponenten kleinerer, einfacherer Datensätze. Eine gute Möglichkeit, Donut-Diagramme zu verwenden, ist die Visualisierung der relativen Größen jedes Marktes, in dem dein Unternehmen tätig ist, wie im Beispiel unten dargestellt.

Tachometer

Du verbindest Tachometer wahrscheinlich mit Autos, aber im Kontext von KPIs wird dieses Datenvisualisierungsformat verwendet, um den Fortschritt in Richtung eines Ziels zu beobachten. In diesem Beispiel zeigt der Tachometer die erreichte Gewinnquote im Vergleich zur Zielgewinnquote.

Dieselben Daten werden auch als Prozentsatz angezeigt, angegeben als ein farbiger Bereich auf dem Ring. Da sie ziemlich intuitiv sind, werden Tachometer am besten als Motivationsinstrument verwendet, da sie es Benutzern ermöglichen, den Status eines Projekts zu überprüfen, indem sie sehen, wie nah sie dem Erreichen des anvisierten Ziels sind.

Liniendiagramme

Da sie mehrere Variablen enthalten, sind Liniendiagramme eine besonders leistungsstarke Visualisierungsmethode. Da sie kontinuierliche Änderung über die Zeit verfolgen, sind diese Diagramme großartig zum Identifizieren von Trends oder Vergleichen mehrerer Datensätze (z. B. mit einer vorherigen Periode). Du kannst sehen, wie leicht es ist, die Trajektorie akkumulierter neuer Änderungen über die Zeit mit einem Liniendiagramm zu identifizieren, wie im Beispiel unten.

HINWEIS: Während Plecto die folgenden Visualisierungen (Streudiagramme, Wärmekarten, Histogramme und Baumkarten) auf seiner Plattform noch nicht anbietet, werden sie in der Datenanalyse immer noch häufig verwendet und sind daher erwähnenswert.

Streudiagramme

Dieses Visualisierungsformat zeigt diskrete Punkte zwischen zwei Achsen an (die Variablen anzeigen). Streudiagramme werden normalerweise verwendet, um Assoziation oder Korrelation zu bestimmen, Änderungen über die Zeit zu verfolgen, Verteilung und Ausreißer zu visualisieren und mehrere Datensätze zu vergleichen. Das Beispiel rechts zeigt eine positive Korrelation: Der Umsatz steigt, wenn mehr Geld in Werbung investiert wird.

Wärmekarten

Wärmekarten stellen die Größe von Werten in einer Matrix als Farbe dar. Typischerweise ist ein höherer Wert eine dunklere Farbe, obwohl diese Praxis variiert. Wärmekarten können besonders nützlich in einem Call-Center-Kontext sein.

Das Beispiel unten zeigt beispielsweise die Leistungsstufe von vier Verkaufsagenten basierend auf der Anzahl der eingehenden Leads, ausgehenden Leads und gewonnenen Deals, die jeder Verkaufsagent in einem Zeitraum erreicht hat. Mit dieser visualisierten Daten können Agenten ihre Stärken und Schwächen in der Leistung sehen und bestimmen, wie sie diese am besten angehen oder verbessern können.

Histogramme

Histogramme ähneln Balkendiagrammen, zeichnen jedoch stattdessen Daten auf einer sogenannten "normalen" Verteilungskurve. Sie werden verwendet, um die Häufigkeit von Datenpunkten in bestimmten Kategorien (sogenannte Behälter) zu zeigen. Du kannst ein Histogramm wie das Beispiel hier verwenden, um die Verteilung des Umsatzes über einen Monat in deinem Call-Center zu zeigen. Mit diesem Wissen kannst du deine Anzahl der Verkäufe und den Umsatz über einen bestimmten Zeitraum projizieren.

Baumkarten

Baumkarten zeigen kategorische Daten in einem "verschachtelten" Bild oder als Quadrate innerhalb eines größeren Quadrats. Jedes kleine Quadrat stellt einen Teil des Ganzen dar, was es ermöglicht, Kategorien auf Top-Down-Weise zu vergleichen.

Baumkarten sollen zur Bewertung großer Datensätze verwendet werden. In diesem Beispiel kannst du die Proportionen von eingehenden versus ausgehenden Leads (gefiltert nach Marktstandort) und dann den Wert eingehender Leads gegenüber dem Wert der aus diesen Leads gewonnenen Deals sehen.

4 Möglichkeiten, wie Datenvisualisierung am Arbeitsplatz verwendet wird

Über das bloße Angebot interessanter und kreativer Wege zum Erkunden von Datensätzen hinaus, welche praktischen Vorteile kann die Datenvisualisierung deinem Unternehmen bieten? Die gute Nachricht ist, dass die Quantifizierung von Trends und deren kreative Anzeige enorm positive Auswirkungen auf allen Ebenen deiner Organisation haben kann.

Datenvisualisierung ist für alle Teams anwendbar – Vertrieb, Marketing, Kundenservice und Finanzen – sowie die C-Suite.

Der Schlüsselaspekt der Datenvisualisierung ist, dass sie befähigen kann: dein Management, datenbewusste Entscheidungen zu treffen; deine Kollegen, Verantwortung für ihre Arbeit zu übernehmen; und deine Organisation, ihre Ziele insgesamt zu erreichen!

Hier sind nur einige Wege, wie Datenvisualisierung diese Kultur der Arbeitsplatz-Befähigung ermöglichen kann.

1. Datenzugänglichkeit

Wenn du Daten visualisierst und anzeigst, ist sie normalerweise für alle zugänglich. Dies ermöglicht es Mitarbeitern, sich auf die Zahlen zu konzentrieren: Ihre eigene Leistung immer gegen ein bestimmtes Ziel zu messen und relevante Statistiken in Echtzeit unmittelbar zu beobachten. Indem du transparente und zugängliche Daten für alle verfügbar machst, können Mitarbeiter sehen, wie ihre individuellen Bemühungen größere Ziele und Unternehmungsergebnisse beeinflussen.

2. Mitarbeiterbefähigung

Selbstlernen, Selbstmotivation und Teamwork sind wichtige Fähigkeiten zur Entwicklung erfolgreicher Teams. Wenn Leistungsdaten öffentlich zugänglich sind, können deine Mitarbeiter ihren Fortschritt überwachen und die Initiative ergreifen, indem sie bestimmen, wo sie ihren Fokus legen sollten.

Die Verwendung von Datenvisualisierung auf Echtzeit-Dashboards ermöglicht es deinen Mitarbeitern, ihre Leistung in Echtzeit zu sehen und Verantwortung dafür zu übernehmen: auf die Höhen und Tiefen ihrer derzeitigen Aktivität zu reagieren, anstatt sich auf einen Manager zu verlassen, um sicherzustellen, dass sie auf dem Laufenden sind.

3. Coaching und Kurskorrektur

Du kannst Datenerkenntnisse nutzen, um Mitarbeiter zu coachen, sodass alle im Plan bleiben und Zahlen verbessern. Dies kann mit sofortigem Feedback oder in One-on-One-Sessions geschehen.

Nimm dieses Beispiel: Es ist Mittwoch, gerade vor dem Mittagessen. Ein Manager bemerkt auf dem Aktivitätsdashboard des Teams, dass ein bestimmter Vertriebsmitarbeiter weit weniger Anrufe als gestern getätigt hat.

Mit dieser Information könnte sich der Manager schnell mit dem Agenten unterhalten, warum weniger Anrufe getätigt wurden. Auf diese Weise können alle relevanten Kurskorrektionen rechtzeitig vorgenommen werden, bevor sich Herausforderungen entwickeln und die Leistung schlecht wird.

Andererseits können anhaltende Leistungsunter werte, Herausforderungen oder Trends in One-on-One-Sessions angesprochen werden, wo relevante Aktionspläne ausgearbeitet werden können. In jedem Fall ist Datenvisualisierung eine unschätzbare Ressource für gezieltes und erfolgreiches Coaching.

4. Verbesserung der Geschäftsstrategie

Schließlich ermöglicht Datenvisualisierung Vertriebsmanagern, hochrangige Vertriebs-KPIs, die sich auf die Wachstum und Richtung deines Unternehmens auswirken, sofort zu verstehen. In diesem Fall interessierst du dich wahrscheinlich für übergreifende, team-basierte Vertriebs-KPIs wie tatsächlicher Umsatz, Pipeline-Umsatz, Prozentsatz gewonnener Deals und durchschnittlicher Umsatz pro Konto (ARPA).

Da diese KPIs das "große Bild" der Leistung deines Teams darstellen, helfen sie dabei, strategische Entscheidungen zu leiten und ermöglichen es deinem Team, geplante Ziele zu erreichen.

Das Endergebnis

Während die Welt zunehmend datengetrieben wird, ist die Visualisierung und effektive Interpretation wichtiger denn je. In seiner großen Vielfalt von Formaten bietet die Datenvisualisierung eine Fülle unschätzbarer Einblicke für Geschäftsführer und Mitarbeiter gleichermaßen.

Egal, ob du lang- oder kurzfristige Trends aufdecken, Mitarbeiterleistung verfolgen oder eine bessere Entscheidungsfindungskultur aufbauen musst, ist die Visualisierung von Daten der magische Schlüssel, um rohe Zahlen in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Durch die Nutzung der Kraft der Visualisierung können Organisationen sich befähigen, eine transparente, datengesteuerte und aktionsfokussierte Arbeitsplatzkultur zu schaffen. Da die Trends, die Datenvisualisierung prägen, aktiver denn je sind, warum nicht einen Schritt voraus sein und selbst Datenvisualisierungstools nutzen?

Melden dich unten für eine kostenlose Plecto-Demo an – und sehe die transformativen Ergebnisse der Datenvisualisierung aus erster Hand!