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Visual Business Analytics - Effektiver Zugang zu Daten und Informationen
von: Jörn Kohlhammer, Dirk U. Proff, Andreas Wiener
dpunkt, 2018
ISBN: 9783960885191 , 288 Seiten
2. Auflage
Format: PDF, Online Lesen
Kopierschutz: Wasserzeichen
Preis: 69,90 EUR
eBook anfordern 
Geleitwort
5
Vorwort zur 2. Auflage
7
Vorwort
9
Inhaltsverzeichnis
13
1 Visual Business Analytics
17
1.1 Bessere Wege der Entscheidungsfindung durch VBA
18
Die Anwender im VBA-Modell
21
1.2 Trends und Zukunft von VBA
23
2 Visualisierung von Daten und Informationen
29
2.1 Daten und Datentypen
30
2.1.1 Daten
30
2.1.2 Datentypen
31
2.1.3 Datenakquisition und Datenherkunft
31
2.1.4 Datenspeicherung
32
2.1.5 Datenqualität in der Visualisierung
33
2.1.6 Datenvorverarbeitung
33
2.2 Syntax und Semantik
34
Listen und Tabellen
35
Text
35
Geografische Daten
36
Zeitabhängige Daten
36
Netzwerke und Graphen
37
Hierarchien und Bäume
37
2.3 Informationen
38
Metadaten
38
2.4 Wissen
39
Wissensrepräsentierung
40
Semantische Wissensnetze
41
2.5 Historie der Visualisierung
42
2.5.1 Von der Antike bis zur frühen Neuzeit
43
2.5.2 Die Neuzeit – Geburt der modernen Diagramme
47
2.5.3 Die Moderne – Information Design und interaktive Visualisierung
54
2.6 Zusammenfassung
57
3 Reporting und Information Design
59
3.1 Reporting
59
3.2 Information Design
62
3.3 Diagramme
66
3.3.1 Säulen- und Balkendiagramme
67
Anwendungsbeispiele für Säulendiagramme
69
Anwendungsbeispiele für Balkendiagramme
70
Umgang mit gestapelten oder gruppierten Säulen- und Balkendiagrammen
71
3.3.2 Kreisdiagramme
75
Anwendungsbeispiele
78
3.3.3 Liniendiagramme
79
Anwendungsbeispiele für Liniendiagramme
80
3.3.4 Punktdiagramme
82
Anwendungsbeispiele für Punkt- und Blasendiagramme
82
3.4 Eigenschaften von Diagrammen
83
3.4.1 Einsatz von Farben
83
Highlighting
86
3.4.2 Schlanke Visualisierung
88
Dekoration
88
3D
90
x- bzw. y-Achse in Säulen- und Balkendiagrammen
91
3.4.3 Skalierung
93
3.4.4 Diagrammnotation für Säulen- und Balkendiagramme
98
3.4.5 Darstellung von Abweichungen
99
3.5 Gestaltung von Tabellen
100
3.6 Einführung einer Information-Design-Richtlinie
104
3.7 International Business Communication Standards (IBCS®)
108
3.7.1 Die IBCS®-Standards
108
3.7.2 Die IBCS Association und ihre Entstehung
113
3.7.3 Das IBCS®-Aus- und Fortbildungsprogramm
115
3.7.4 IBCS®-zertifizierte Software
116
3.8 Zusammenfassung
117
4 Business Intelligence und Visualisierung
119
4.1 Visual Business Intelligence
119
4.1.1 Herausforderung
119
4.1.2 Marktüberblick
121
4.2 Interaktive Visualisierung
123
4.2.1 Dynamische und geführte Berichte
123
4.2.2 Motivation
127
4.2.3 Menschliche Wahrnehmung
127
Das Auge
128
Die drei Ebenen der Wahrnehmung
129
Das visuelle Gedächtnis
130
4.2.4 Aufmerksamkeit
131
Ebene 1
131
Ebene 2
133
Ebene 3
135
4.2.5 Vorteile der Informationsvisualisierung
136
4.2.6 Referenzmodell nach Card, Mackinlay und Shneiderman
139
Rohdaten
139
Datentabellen
140
Visuelle Strukturen
141
Ansichten (Views)
145
4.2.7 Interaktion
146
Einfache Interaktionstechniken
147
Erweiterte Interaktionstechniken
148
4.2.8 Webbasierte Visualisierungen
150
4.2.9 Das Shneiderman-Mantra
150
4.2.10 Weitere Visualisierungsbeispiele
153
Visualisierung von Text
154
Geografische Daten
155
Zeitabhängige Daten
156
Netzwerke und Graphen
157
4.2.11 Zusammenfassung
158
4.3 Empfehlungen für das Dashboard-Design
159
4.3.1 Der Einsatz von Dashboards in Unternehmen
159
Strategische Dashboards
163
Analytische Dashboards
163
Operative Dashboards
164
4.3.2 Einsatz geeigneter grafischer Elemente
164
Tachometer und Ampeln
167
Glanzeffekte
170
Target-Graph
171
Der Hintergrund
175
4.3.3 Interaktivität als besondere Herausforderung
175
Menüleisten
176
Scroll
177
Drill-down
178
4.3.4 Anwendungsszenarien
180
Aufbau
180
Analytisches Dashboard
181
Treemaps
182
Geovisualisierung und Treemaps
184
Strategisches Dashboard
189
Operatives Dashboard
191
Kacheln
192
Mobile BI
193
4.4 Anwendungsbeispiele
195
4.4.1 Wer liefert was? GmbH
195
Das Unternehmen
195
Die Ausgangssituation
195
Die Aufgabe
196
Die Lösung
196
Der Mehrwert
198
4.4.2 Otto Group
198
Das Unternehmen
199
Die Ausgangssituation
199
Die Aufgabe
200
Die Lösung
200
Der Mehrwert
204
4.4.3 ProSiebenSat.1 Media SE
204
Das Unternehmen
205
Die Ausgangssituation
206
Die Aufgabe
207
Die Lösung
207
Der Mehrwert
209
4.5 Zusammenfassung
212
Anhang
270
5 Big Data und Visual Analytics
213
5.1 Big Data
213
5.1.1 Herausforderung
213
5.1.2 Definition von Big Data
215
5.1.3 Aktuelle Trends im Big-Data-Bereich
217
5.1.4 Maschinelles Lernen
219
5.1.5 Interaktive Analyse von Big Data
221
5.1.6 Der Mensch im Mittelpunkt von Big Data?
222
5.2 Visual Analytics
225
5.2.1 Motivation
225
5.2.2 Einführendes Beispiel
228
5.2.3 Der Begriff Visual Analytics
232
5.2.4 Der Visual-Analytics-Prozess
234
Visuelle Datenexploration
235
Automatische Datenanalyse
236
Verknüpfung von Visualisierung und Modell
238
Das Visual-Analytics-Mantra von Keim
239
5.2.5 Zusammenfassung
241
5.3 Visual Analytics in Big-Data-Szenarien
241
5.3.1 Aktuelle Situation in Unternehmen
241
Unterstützung durch die IT-Abteilung
243
Verwendung der Analyseergebnisse
243
5.3.2 Aktueller Einsatz von Visual Analytics
245
5.3.3 Auswahl einer geeigneten Vorgehensweise
247
5.3.4 Einführung von Visual Analytics im Unternehmen
250
5.4 Anwendungsbeispiele
252
5.4.1 SAS Visual Analytics
253
5.4.2 TIBCO Spotfire
255
5.4.3 Tableau
257
5.4.4 Risikomanagement
257
5.4.5 Anwendungsfall aus dem Energiesektor
259
5.4.6 Analysen zeitabhängiger Daten
259
5.4.7 Visuelle Analyse von Energienetzen
261
5.4.8 Zusammenfassung
265
5.5 Ein Blick in die Forschung
266
5.6 Zusammenfassung
269
Abkürzungen
271
Literatur
273
Index
283