Datenvisualisierung
Daten sollen eingängig sein, ihre Darstellung soll es dem Betrachter leicht machen, den Inhalt zu verstehen, sich auf wesentliche Daten zu konzentrieren. Datenvisualisierung ist eine wichtige Bringschuld. Im folgenden zeigen wir einige Beispiele - es lohnt sich, sich dafür einen Tag Zeit (für einen Workshop) zu nehmen, Dinge selbst auszuprobieren. Ihr Publikum wird es Ihnen danken.
Hier einige Beispiele:
Die "reine Lehre" der Visualisierung
Edward Tufte gilt als der Papst der Datenvisualisierung. Sein Credo: alles weglassen, was von der Wahrnehmung der Daten ablenken könnte. Das ist deutlich anders als eine schnelle Standarddarstellung in Excel - kann aber mit einigen Kniffen auch in Excel realisiert werden. Mit so wenig Beschriftung kommt man natürlich nur aus, wenn im begleitenden Text erläutert wird, was dargestellt ist. zurück
Mit Farben Aufmerksamkeit erregen
Wenige rote Tulpen auf einer ansonsten grünen Wiese - sie springen förmlich ins Auge. Auch bei der Präsentation von Daten kann man diesen Effekt nutzen, z. B. bei Scorecards der täglichen oder monatlichen Berichterstattung. Sie lassen sich relativ leicht in MS Excel realisieren - durch die Funktion "Bedingte Formatierung". Gesprochen wird dann nur über die roten Felder - eine Effizienzsteigerung ganz im Sinne von Lean oder Six Sigma.
Im Grunde genommen eine Sonderform der Heat-Map (dort mit verlaufenden Farben), eine Methode, Temperaturprofile in Bildform darzustellen.
Sparklines - kompakte Grafiken
Wäre es nicht schön, ausser Zahlen in einer Tabelle auch einen Trend - oder die Darstellung der Zahl in Form eines Balkens oder einer Säule zu sehen? Edward Tufte entwickelte "Sparklines", kleine Grafiken, die in eine Excel-Zelle passen - es gibt eine Vielzahl möglicher Diagramme. Seit MS Excel 2010 ist diese Funktion, die zuvor nur über ein Add-In verfügbar war, Standard.
Brushing - parallele Datenauswahl
Gerade für die Analyse von Daten, zur Ermittlung von Zusammenhängen, ist es interessant, die gleichen Datensätze in verschiedenen Grafiken zu markieren. Derartiges "Brushing" ist in einigen Softwarepaketen integriert - wir zeigen Ihnen gerne, wie es (relativ einfach und günstig) geht.
Root Cause Analyse: Ein Unfall ist passiert - ein Anlagenteil ist ausgefallen. Um eine Wiederholung möglichst auszuschließen, wird nach den Ursachen geforscht. Eine effiziente Form der Darstellung kann mit MS Excel erfolgen - es gibt natürlich auch Software, die auf RCA spezialisiert ist - und man kann eine RCA selbstverständlich an einem Flipchart machen. Der Aufbau ist im Prinzip immer der gleiche - meist sehen die Charts aber wesentlich komplexer aus - durchaus auch mit mehreren Auswirkungen - positiven wie negativen (siehe auch Theory of Constraints).
Industriekostenkurve
Lohnt sich eine geplante Investition? Eine oft bei der Strategieentwicklung gestellte Frage, deren Beantwortung anhand einer Industriekostenkurve besonders einleuchtend wird. Aufgetragen werden die Fertigungskosten (y) und Kapazitäten (x) der einzelnen Anlagen in aufsteigender Reihenfolge. Bei Kenntnis des Marktpreises und der Absatzmengen läßt sich abschätzen, welche Anlagen wirtschaftlich betrieben werden können. Das Verfahren läßt sich natürlich weiter verfeinern, wenn man Logistik-Kosten, Lieferzeiten, etc. in die Überlegungen einfliessen läßt. Und: man kann die Industriekostenkurve in Excel erstellen - mit allen Vorteilen z. B. hinsichtlich der Berechnung und Aktualisierung der Einzeldaten.
Prozessabläufe in Swimlane-Darstellung
Die Swimlane-Darstellung erlaubt es, Prozessabläufe den jeweils zuständigen organisatorischen Einheiten zuzuordnen. Neben Aktionen (Rechtecke) gibt es auch Entscheidungspunkte. Diese Art der Darstellung findet oft Einzug in IMS-Dokumentationen und werden bei Audits hinterfragt. Sie sind natürlich auch der Startpunkt und die Visualisierung des Resultats für Verbesserungen im Prozessablauf. Spezialsoftware erlaubt es, basierend auf solchen Darstellungen Simulationen durchzuführen.
Ströme durch Sankey-Darstellung visualisieren
Seien es Material- oder Energieflüsse: am einprägsamsten wird die Darstellung dadurch, daß man die Breite der Verbindungslinie dem Fluß entsprechend anpaßt. Ein frühes Beispiel ist Minards Darstellung von Napoleons Rußland-Feldzugs. Ein moderneres Beispiel sehen Sie links. Der Phantasie sind bei Sankey-Darstellungen keine Grenzen gesetzt ...
Große Datenmengen - Heatmap
Bei einer Vielzahl von Meßgrößen Zusammenhänge erkennbar zu machen, ist eine Herausforderung. Ein Weg sind Heatmaps (hier mit Clusterfunktion), die z. B. Korrelationen zwischen zahlreichen Parametern visualisieren können. Andere Formen von Heatmaps sind Ampeldarstellungen in Scorecards, länderspezifische Darstellung (Einfärbung auf der Basis der länderspezifischen Parameterwerte).
Gapminder
Mehrdimensionale Darstellungen sind meist sehr für das Publikum schwer verständlich. Eine besondere Form hat Hans Rosling entwickelt: Bubble Charts, die sich über eine Zeitachse "entwickeln" - weitere Parameter werden z. B. durch die Bubble Farben berücksichtigt. Es lohnt sich, sich ein Beispiel - eine Geschichte der letztens 200 Jahre - anzusehen.