10 Entwickler-Tipps für das perfekte Analytics- Dashboard.

Ein Dashboard muss die wichtigsten Informationen beinhalten. Wie dies optimal gelingt, verraten diese 10 Tipps für die Entwicklung eines Analytics-Dashboards.

“A dashboard is a visual display of the most important information needed to achieve one or more objectives; consolidated and arranged on a single screen so the information can be monitored at a glance.” Stephen Few, Experte im Bereich Visual Business Intelligence Ein Analytics-Dashboard ist wie ein Puzzle. In der Regel gibt es eine Reihe […]

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Visualisierung – Bilder sagen mehr als Worte.

Die Visualisierung von Analyseergebnissen ist eine Notwendigkeit, damit Erkenntnisse aus den Daten besser sichtbar werden.

Was bedeutet ein bestimmtes Ergebnis einer Datenanalyse konkret? Was folgt daraus für die Mitarbeiter? Um Fragen wie diese beantworten zu können, müssen Daten für den Endnutzer erkenntlich dargestellt werden. Im Zuge der digitalen Transformation steigt die Anzahl von Datenprojekten in Unternehmen. Damit wächst auch das Bedürfnis zu verstehen, wie Daten zusammenhängen, wie man mit ihnen […]

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Digital + Data = Datengetriebene Digitalisierung.

Datengetriebene Digitalisierung ist ein Ansatz, der Digitalisierungskonzepte und -produkte um datengetriebene Ansätze erweitert und anreichert.

Wie können Digitalisierungskonzepte und -produkte um datengetriebene Ansätze angereichert werden? Digitale, datengetriebene Geschäftsmodelle stehen im Zentrum der digitalen Transformation von Unternehmen. Viele Unternehmen wollen ihre digitalen Produkte oder Services um Data-Science-Anwendungen erweitern, um auch einen langfristigen Mehrwert von ihren Daten nutzen zu können.

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3 Use Cases für Parameter in Tableau

Parameter in Tableau sind vielseitig einsetzbare Instrumente für Datenvisualisierungen.

Das Datenvisualisierungstool Tableau findet in weiten Bereichen der Data Science Anwendung und Parameter in Tableau stellen dabei ein wichtiges und häufig unterschätztes Werkzeug dar. Wir erläutern anhand von 3 Anwendungsbeispielen, wie Parameter in Tableau genutzt werden können.

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3 Ansätze zur besseren Datenvisualisierung von Big Data

Die richtige Aufbereitung von großen Datenmengen und eine geeignete Datenvisualisierung von Big Data werden immer wichtiger.

Die Datenvisualisierung von Big Data bietet eine gute Möglichkeit, abstrakte Zusammenhänge greifbar zu machen. Dies ist insbesondere im Kontext der Datenexploration von Big Data wichtig, denn diese bringt neue Herausforderungen mit sich. Besonders durch die Größe und Komplexität der Daten fällt es schwer, die Zusammenhänge von Big Data zu begreifen (Data Lake).

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