Book description
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 über das Mittel der Visualisierung für den Empfänger entscheidungsrelevante Informationen werden. Ebenso gibt es einen Überblick, welche Darstellungsformen geeignet sind, um komplexe Zusammenhänge abzubilden, wie Unternehmen Visual Business Analytics erfolgreich nutzen können und welche zukünftigen Möglichkeiten sich durch interaktive Darstellungen ergeben.
Table of contents
- Literaturverzeichnis
- 1 Visual Business Analytics
- 1.1 Bessere Wege der Entscheidungsfindung durch VBA
- Die Anwender im VBA-Modell
- 1.2 Trends und Zukunft von VBA
- 2 Visualisierung von Daten und Informationen
- 2.1 Daten und Datentypen
- 2.1.1 Daten
- 2.1.2 Datentypen
- 2.1.3 Datenakquisition und Datenherkunft
- 2.1.4 Datenspeicherung
- 2.1.5 Datenqualität in der Visualisierung
- 2.1.6 Datenvorverarbeitung
- 2.2 Syntax und Semantik
- Listen und Tabellen
- Text
- Geografische Daten
- Zeitabhängige Daten
- Netzwerke und Graphen
- Hierarchien und Bäume
- 2.3 Informationen
- Metadaten
- 2.4 Wissen
- Wissensrepräsentierung
- Semantische Wissensnetze
- 2.5 Historie der Visualisierung
- 2.5.1 Von der Antike bis zur frühen Neuzeit
- 2.5.2 Die Neuzeit – Geburt der modernen Diagramme
- 2.5.3 Die Moderne – Information Design und interaktive Visualisierung
- 2.6 Zusammenfassung
- 3 Reporting und Information Design
- 3.1 Reporting
- 3.2 Information Design
- 3.3 Diagramme
- 3.3.1 Säulen- und Balkendiagramme
- Anwendungsbeispiele für Säulendiagramme
- Anwendungsbeispiele für Balkendiagramme
- 3.3.2 Kreisdiagramme
- Anwendungsbeispiele
- 3.3.3 Liniendiagramme
- Anwendungsbeispiele für Liniendiagramme
- 3.3.4 Punktdiagramme
- Anwendungsbeispiele für Punkt- und Blasendiagramme
- 3.4 Eigenschaften von Diagrammen
- 3.4.1 Einsatz von Farben
- Exkurs: Farben in Tabellen
- Highlighting
- 3.4.2 Schlanke Visualisierung
- Dekoration
- 3D
- X- bzw. y-Achse in Säulen- und Balkendiagrammen
- 3.4.3 Skalierung
- 3.4.4 Diagrammnotation für Säulen- und Balkendiagramme
- 3.4.5 Darstellung von Abweichungen
- 3.5 Einführung einer Information-Design-Richtlinie
- 3.6 Zusammenfassung
- 4 Business Intelligence und Visualisierung
- 4.1 Visual Business Intelligence
- Marktüberblick
- 4.2 Interaktive Visualisierung
- 4.2.1 Motivation
- 4.2.2 Menschliche Wahrnehmung
- Das Auge
- Die drei Ebenen der Wahrnehmung
- Das visuelle Gedächtnis
- 4.2.3 Aufmerksamkeit
- Ebene 1
- Ebene 2
- Ebene 3
- 4.2.4 Vorteile der Informationsvisualisierung
- 4.2.5 Referenzmodell nach Card, Mackinlay und Shneiderman
- Rohdaten
- Datentabellen
- Visuelle Strukturen
- Ansichten (Views)
- 4.2.6 Interaktion
- Einfache Interaktionstechniken
- Erweiterte Interaktionstechniken
- 4.2.7 Das Shneiderman-Mantra
- 4.2.8 Weitere Visualisierungsbeispiele
- Visualisierung von Text
- Geografische Daten
- Zeitabhängige Daten
- Netzwerke und Graphen
- 4.2.9 Zusammenfassung
- 4.3 Empfehlungen für das Dashboard-Design
- 4.3.1 Der Einsatz von Dashboards in Unternehmen
- Strategische Dashboards
- Analytische Dashboards
- Operative Dashboards
- 4.3.2 Einsatz geeigneter grafischer Elemente
- Tachometer und Ampeln
- Glanzeffekte
- Target-Graph
- Der Hintergrund
- 4.3.3 Interaktivität als besondere Herausforderung
- Menüleisten
- Scroll
- Drill-down
- 4.3.4 Anwendungsbeispiele
- Aufbau
- Analytisches Dashboard
- Treemaps
- Geovisualisierung und Treemaps
- Strategisches Dashboard
- Operatives Dashboard
- graphomate
- Sonstige BI-Tools
- Mobile BI
- 4.4 Zusammenfassung
- 5 Big Data und Visual Analytics
- 5.1 Big Data
- 5.1.1 Herausforderung
- 5.1.2 Definition von Big Data
- 5.1.3 Aktuelle Trends im Big-Data-Bereich
- 5.1.4 Interaktive Analyse von Big Data
- 5.1.5 Der Mensch im Mittelpunkt von Big Data?
- 5.2 Visual Analytics
- 5.2.1 Motivation
- 5.2.2 Einführendes Beispiel
- 5.2.3 Der Begriff Visual Analytics
- 5.2.4 Der Visual-Analytics-Prozess
- Visuelle Datenexploration
- Automatische Datenanalyse
- Verknüpfung von Visualisierung und Modell
- Das Visual-Analytics-Mantra von Keim
- 5.2.5 Zusammenfassung
- 5.3 Visual Analytics in Big-Data-Szenarien
- 5.3.1 Aktuelle Situation in Unternehmen
- Unterstützung durch die IT-Abteilung
- Verwendung der Analyseergebnisse
- 5.3.2 Aktueller Einsatz von Visual Analytics
- 5.3.3 Auswahl einer geeigneten Vorgehensweise
- 5.3.4 Einführung von Visual Analytics im Unternehmen
- 5.4 Anwendungsbeispiele
- 5.4.1 SAS Visual Analytics
- 5.4.2 TIBCO Spotfire
- 5.4.3 Tableau
- 5.4.4 Individuelle Lösung im Risikomanagement
- 5.5 Ein Blick in die Forschung
- 5.6 Zusammenfassung
- Index
- Geleitwort
- Vorwort
Product information
- Title: Visual Business Analytics
- Author(s):
- Release date: December 2013
- Publisher(s): dpunkt
- ISBN: 97833864900440
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