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Visual Analytics

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Haben Sie sich bereits die Frage gestellt, was sich hinter dem Begriff „Visual Analytics“ verbirgt? Dann werden wir Ihnen diese Frage in diesem ausführlichen Artikel beantworten. Hier geben wir Ihnen umfassende Informationen zum Thema:

  1. Definition: Was sind Visual Analytics?
  2. Warum werden Visual Analytics verwendet?
  3. Welche Erkenntnisse können Visual Analytics liefern?
  4. Beispiele: Wo werden Visual Analytics häufig eingesetzt?
Visual Analytics_CINTELLIC-Wiki

Definition: Was sind Visual Analytics?

Visual Analytics (deutsch: visuelle Analysen) zählt zu einem wachsenden Feld der Vereinigung zwischen BI und Data Science. Visual Analytics dienen dazu, umfangreiche Datenmengen zu visualisieren. Somit wird die Analyse solcher Daten erleichtert und komplexe Zusammenhänge besser verständlich dargestellt. Durch die Visualisierung von Daten in Grafiken, Diagrammen und Karten, erleichtert es Nutzern, Muster zu erkennen und somit verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Solche Erkenntnisse dienen dazu, bessere und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Warum werden Visual Analytics verwendet?

In der heutigen Zeit wird Vieles statistisch erfasst. Häufig ist man immer größer werdenden Datenmengen ausgesetzt, welche Unternehmen zum Beispiel über ihre Kundenstämme oder externe Personen sammeln. Je größer die Datenmengen, desto aufwändiger und schwieriger wird es, diese zu verarbeiten. Visual Analytics greifen genau an diesem Punkt an und sind ein hilfreicher Ansatz, wenn solche großen Datenmengen betrachtet werden müssen.

Der Einsatz von Visual Analytics hilft somit dabei, Daten in Grafiken oder Diagramme umzuwandeln. Durch eine visuelle Analyse wird quasi eine Geschichte erzählt, die vereinfacht Muster und Trends aufdeckt, welche in den Daten stecken. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Verbildlichung der Datenbestände dazu führt, die Entscheidungsfindung eines Unternehmens auf allen Ebenen zu vereinfachen und zu optimieren.

Welche Erkenntnisse können Visual Analytics liefern?

Grundsätzlich stellen Visual Analytics große Datenmengen vereinfacht dar, sodass jeder diese verstehen kann, ohne dafür ein Data Scientist oder Data Analyst zu sein. Untenstehende Fragen können beispielsweise durch Visual Analytics beantwortet werden. Visual Analytics helfen dabei, diese Fragen schnell und leicht verständlich sowie leicht interpretierbar zu beantworten.

  • Können schnelle Auswirkungsanalysen auf gewisse Ereignisse gewonnen werden? z.B. in Bezug auf Einflüsse, Kampagnen o.Ä.?
  • Wie sieht das Profil der umsatzstärksten Kund:innen aus?
  • Können Zusammenhänge oder Cluster in Daten gefunden werden?
  • Können Ergebnisse von komplexen analytischen Modellen einfach visualisiert werden?

Beispiele: Wo werden Visual Analytics häufig eingesetzt?

Visual Analytics sind für Unternehmen aus den unterschiedlichsten Branchen nützlich, beispielsweise für Handelsunternehmen, die dadurch von einer besseren Kundensegmentierung, Personalisierung und Lokalisierung von Kundenangeboten durch Umsatzsteigerung profitieren. Aber auch Banken, Energieversorger, Telekommunikationsanbieter oder Versicherungen setzen Visual Analytics für verschiedene Zwecke ein, vom Reporting über tiefgreifende Analysen bis zur Visualisierung von Zusammenhängen.

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