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E-Book

Visual Business Analytics

Effektiver Zugang zu Daten und Informationen

AutorAndreas Wiener, Dirk U. Proff, Jörn Kohlhammer
Verlagdpunkt
Erscheinungsjahr2018
ReiheEdition TDWI 
Seitenanzahl288 Seiten
ISBN9783960885191
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis69,90 EUR
Business-Intelligence-Lösungen sind für Unternehmen unabdingbar, um Datenmengen in vertretbarer Zeit zu analysieren und daraus resultierend Entscheidungen zu treffen. Dieses Buch zeigt den Weg auf, wie aus Daten mittels Visualisierung entscheidungsrelevante Informationen für den Empfänger werden. Neue, interaktive und grafische Darstellungen tragen dazu bei, dass Entscheider ihr Wissen und ihre Fähigkeiten besser nutzen können, um einen echten Mehrwert für ihr Unternehmen zu generieren. Die Autoren bieten eine fundierte Einführung in das Thema und geben einen praxisnahen Überblick über Visual Business Analytics mit seinen drei Teilgebieten: Information Design, Visual Business Intelligence und Visual Analytics. Sie erläutern anhand vieler Beispiele aus Business-Intelligence-Anwendungsszenarien, welche Darstellungsformen jeweils geeignet sind, um komplexe Zusammenhänge abzubilden, wie Unternehmen Visual Business Analytics erfolgreich nutzen können und welche zukünftigen Möglichkeiten sich durch interaktive Darstellungen ergeben. Im Einzelnen werden behandelt: - Visualisierung von Daten und Informationen - Reporting und Information Design - Diagrammtypen und -eigenschaften - Information-Design-Richtlinien - Visual Business Intelligence - Interaktive Visualisierung - Dashboard-Design - Visual Analytics in Big-Data-SzenarienAnwendungsbeispiele mit aktuellen Business-Intelligence-Werkzeugen im Bereich Visual Analytics und ein Blick in die Forschung runden das Buch ab. Die 2. Auflage wurde durchgehend überarbeitet, aktualisiert und um neue Themen wie Visualisierungsstandards und maschinelles Lernen erweitert.

Prof. Dr. Jörn Kohlhammer ist Abteilungsleiter für den Bereich Visual Analytics am Fraunhofer IGD. Er studierte Informatik mit Betriebswirtschaftslehre an der LMU München. Nach seiner Forschungstätigkeit am Fraunhofer-Center for Research in Computer Graphics in Providence, RI, USA promovierte er 2005 an der TU Darmstadt. Seine Abteilung betreibt angewandte Forschung für Visual Business Analytics, visuelle Ansätze der Cybersicherheit sowie der Analyse medizinischer Daten. Seit 2015 ist er zudem Honorarprofessor für User-Centered Visual Analytics an der TU Darmstadt. Prof. Kohlhammer ist Autor und Co-Autor vieler Bücher, Fachartikel und Konferenzbeiträge. Er ist regelmäßiger Redner bei Veranstaltungen und Kongressen in der Industrie und der Forschung sowie anerkannter Experte zum Thema Visual Analytics und Visual Business Intelligence. Dirk U. Proff ist Founder und CEO von blueforte, einer vielfach prämierten Unternehmensberatung, und ist für die Bereiche Strategy und Corporate Development verantwortlich. Herr Proff studierte Wirtschaftsinformatik an der privaten Fachhochschule Wedel sowie Administration and Management an der Harvard University. Er war für mehrere internationale Managementberatungen in unterschiedlichen Führungspositionen tätig und erhielt darüber hinaus den Lehrauftrag für Betriebswirtschaftliche Informationsverarbeitung an der EBC Hochschule Hamburg. Neben Publikationen in Fachzeitschriften veröffentlicht Herr Proff wissenschaftliche Artikel in Fach- und Lehrbüchern und hält darüber hinaus regelmäßig Vorträge auf Veranstaltungen und internationalen Konferenzen. Herr Proff ist Pionier und anerkannter Experte für die Themen Information Design und Visual Business Intelligence sowie Gründungsmitglied der IBCS Association. Er war jahrelang Mitglied des Fachbeirats der Zeitschrift BI-SPEKTRUM und ist einer von 14 TDWI Europe Fellows. Andreas Wiener ist Geschäftsführer der Firma reportingimpulse GmbH in Hamburg. Meistens ist Andreas Wiener als Keynote Speaker auf verschiedenen Konferenzen anzutreffen und ist ein Entertainer, wie es im Buche steht. Dabei ist dies nicht seine einzige Stärke: Als Geisteswissenschaftler prädestiniert, hat er bereits zahlreiche Bücher, Artikel und Publikationen geschrieben und herausgegeben.

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Geleitwort5
Vorwort zur 2. Auflage7
Vorwort9
Inhaltsverzeichnis13
1 Visual Business Analytics17
1.1 Bessere Wege der Entscheidungsfindung durch VBA18
Die Anwender im VBA-Modell21
1.2 Trends und Zukunft von VBA23
2 Visualisierung von Daten und Informationen29
2.1 Daten und Datentypen30
2.1.1 Daten30
2.1.2 Datentypen31
2.1.3 Datenakquisition und Datenherkunft31
2.1.4 Datenspeicherung32
2.1.5 Datenqualität in der Visualisierung33
2.1.6 Datenvorverarbeitung33
2.2 Syntax und Semantik34
Listen und Tabellen35
Text35
Geografische Daten36
Zeitabhängige Daten36
Netzwerke und Graphen37
Hierarchien und Bäume37
2.3 Informationen38
Metadaten38
2.4 Wissen39
Wissensrepräsentierung40
Semantische Wissensnetze41
2.5 Historie der Visualisierung42
2.5.1 Von der Antike bis zur frühen Neuzeit43
2.5.2 Die Neuzeit – Geburt der modernen Diagramme47
2.5.3 Die Moderne – Information Design und interaktive Visualisierung54
2.6 Zusammenfassung57
3 Reporting und Information Design59
3.1 Reporting59
3.2 Information Design62
3.3 Diagramme66
3.3.1 Säulen- und Balkendiagramme67
Anwendungsbeispiele für Säulendiagramme69
Anwendungsbeispiele für Balkendiagramme70
Umgang mit gestapelten oder gruppierten Säulen- und Balkendiagrammen71
3.3.2 Kreisdiagramme75
Anwendungsbeispiele78
3.3.3 Liniendiagramme79
Anwendungsbeispiele für Liniendiagramme80
3.3.4 Punktdiagramme82
Anwendungsbeispiele für Punkt- und Blasendiagramme82
3.4 Eigenschaften von Diagrammen83
3.4.1 Einsatz von Farben83
Highlighting86
3.4.2 Schlanke Visualisierung88
Dekoration88
3D90
x- bzw. y-Achse in Säulen- und Balkendiagrammen91
3.4.3 Skalierung93
3.4.4 Diagrammnotation für Säulen- und Balkendiagramme98
3.4.5 Darstellung von Abweichungen99
3.5 Gestaltung von Tabellen100
3.6 Einführung einer Information-Design-Richtlinie104
3.7 International Business Communication Standards (IBCS®)108
3.7.1 Die IBCS®-Standards108
3.7.2 Die IBCS Association und ihre Entstehung113
3.7.3 Das IBCS®-Aus- und Fortbildungsprogramm115
3.7.4 IBCS®-zertifizierte Software116
3.8 Zusammenfassung117
4 Business Intelligence und Visualisierung119
4.1 Visual Business Intelligence119
4.1.1 Herausforderung119
4.1.2 Marktüberblick121
4.2 Interaktive Visualisierung123
4.2.1 Dynamische und geführte Berichte123
4.2.2 Motivation127
4.2.3 Menschliche Wahrnehmung127
Das Auge128
Die drei Ebenen der Wahrnehmung129
Das visuelle Gedächtnis130
4.2.4 Aufmerksamkeit131
Ebene 1131
Ebene 2133
Ebene 3135
4.2.5 Vorteile der Informationsvisualisierung136
4.2.6 Referenzmodell nach Card, Mackinlay und Shneiderman139
Rohdaten139
Datentabellen140
Visuelle Strukturen141
Ansichten (Views)145
4.2.7 Interaktion146
Einfache Interaktionstechniken147
Erweiterte Interaktionstechniken148
4.2.8 Webbasierte Visualisierungen150
4.2.9 Das Shneiderman-Mantra150
4.2.10 Weitere Visualisierungsbeispiele153
Visualisierung von Text154
Geografische Daten155
Zeitabhängige Daten156
Netzwerke und Graphen157
4.2.11 Zusammenfassung158
4.3 Empfehlungen für das Dashboard-Design159
4.3.1 Der Einsatz von Dashboards in Unternehmen159
Strategische Dashboards163
Analytische Dashboards163
Operative Dashboards164
4.3.2 Einsatz geeigneter grafischer Elemente164
Tachometer und Ampeln167
Glanzeffekte170
Target-Graph171
Der Hintergrund175
4.3.3 Interaktivität als besondere Herausforderung175
Menüleisten176
Scroll177
Drill-down178
4.3.4 Anwendungsszenarien180
Aufbau180
Analytisches Dashboard181
Treemaps182
Geovisualisierung und Treemaps184
Strategisches Dashboard189
Operatives Dashboard191
Kacheln192
Mobile BI193
4.4 Anwendungsbeispiele195
4.4.1 Wer liefert was? GmbH195
Das Unternehmen195
Die Ausgangssituation195
Die Aufgabe196
Die Lösung196
Der Mehrwert198
4.4.2 Otto Group198
Das Unternehmen199
Die Ausgangssituation199
Die Aufgabe200
Die Lösung200
Der Mehrwert204
4.4.3 ProSiebenSat.1 Media SE204
Das Unternehmen205
Die Ausgangssituation206
Die Aufgabe207
Die Lösung207
Der Mehrwert209
4.5 Zusammenfassung212
Anhang270
5 Big Data und Visual Analytics213
5.1 Big Data213
5.1.1 Herausforderung213
5.1.2 Definition von Big Data215
5.1.3 Aktuelle Trends im Big-Data-Bereich217
5.1.4 Maschinelles Lernen219
5.1.5 Interaktive Analyse von Big Data221
5.1.6 Der Mensch im Mittelpunkt von Big Data?222
5.2 Visual Analytics225
5.2.1 Motivation225
5.2.2 Einführendes Beispiel228
5.2.3 Der Begriff Visual Analytics232
5.2.4 Der Visual-Analytics-Prozess234
Visuelle Datenexploration235
Automatische Datenanalyse236
Verknüpfung von Visualisierung und Modell238
Das Visual-Analytics-Mantra von Keim239
5.2.5 Zusammenfassung241
5.3 Visual Analytics in Big-Data-Szenarien241
5.3.1 Aktuelle Situation in Unternehmen241
Unterstützung durch die IT-Abteilung243
Verwendung der Analyseergebnisse243
5.3.2 Aktueller Einsatz von Visual Analytics245
5.3.3 Auswahl einer geeigneten Vorgehensweise247
5.3.4 Einführung von Visual Analytics im Unternehmen250
5.4 Anwendungsbeispiele252
5.4.1 SAS Visual Analytics253
5.4.2 TIBCO Spotfire255
5.4.3 Tableau257
5.4.4 Risikomanagement257
5.4.5 Anwendungsfall aus dem Energiesektor259
5.4.6 Analysen zeitabhängiger Daten259
5.4.7 Visuelle Analyse von Energienetzen261
5.4.8 Zusammenfassung265
5.5 Ein Blick in die Forschung266
5.6 Zusammenfassung269
Abkürzungen271
Literatur273
Index283

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