So schön können Daten sein
Wir ertrinken in einer Flut von Daten. Mit Hilfe der sogenannten Visual Analytics, der immer besseren grafischen Aufbereitung dieser Daten können wir die Informationsflut des 21. Jahrhunderts besser beherrschen.
- Jens Lubbadeh
Welches Potenzial in Infografiken steckt, hat ein Visualisierungs-Wettbewerb gezeigt, den der Londoner Infografiker David McCandless Anfang des Jahres startete. Der Londoner stellte eine Excel-Tabelle mit Wirtschaftsdaten aus der Filmbranche ins Netz und lobte 5000 Dollar Preisgeld für die besten Visualisierungen aus. Die spannendsten Erkenntnisse erlauben die eingereichten interaktiven Grafiken. Beim "Hollywood Data Explorer" kann der Anwender beispielsweise frei wählen, welche Größen zueinander in Beziehung gesetzt werden sollen.
Für den Fraunhofer-Forscher Jörn Kohlhammer ist das interaktive Spiel mit Filmkennzahlen ein Paradebeispiel für Visual Analytics: "Das Analysieren geht damit einfach schneller als mit der immer noch gängigen Methode, durch Excel-Sheets zu scrollen." Kohlhammer hat mit seinen Kollegen vom Institut für Graphische Datenverarbeitung (IGD) in Darmstadt ganz verschiedene Typen von Visualisierungen entwickelt. Stets geht es dabei um große Datenmengen, die sich mit herkömmlichen Mitteln kaum darstellen lassen.
Normalerweise analysiert man solche Datenberge mit sogenanntem Data Mining. Das funktioniert in der Regel aber nur, wenn das Problem bereits so gut verstanden ist, dass sich ein passender Algorithmus zur Analyse programmieren lässt. "Ich weiß bei vielen Daten jedoch nicht, wonach ich suchen soll", erklärt Kohlhammer. Visual Analytics macht sich zunutze, dass Menschen im Erkennen von Mustern aller Art bestens trainiert sind. Beim Blick auf die gesamten Daten entdecken Nutzer möglicherweise auffällige Muster oder Ballungen. Im nächsten Schritt können sie näher an diese Daten heranzoomen oder sie filtern.
Praktische Beispiele dafür sind etwa die Visualisierung der Geschäftsbeziehungen von Bankkunden, um Kreditrisiken besser abzuschätzen, der Muster von Kreditkartenbetrügereien, um organisierte Banden auszumachen, oder von Kundenfeedback, um die Stärken und Schwächen bestimmter Produkte auf einen Blick zu erkennen.
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(jlu)
