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Visual Business Analytics, 2nd Edition

Book Description

Business-Intelligence-Lösungen sind für Unternehmen unabdingbar, um Datenmengen in vertretbarer Zeit zu analysieren und daraus resultierend Entscheidungen zu treffen.Die Autoren bieten einen praxisnahen Überblick über Visual Business Analytics mit seinen drei Teilgebieten: Information Design, Visual Business Intelligence und Visual Analytics. Sie zeigen den Weg, wie aus Daten über das Mittel der Visualisierung für den Empfänger entscheidungsrelevante Informationen werden. Der Leser erfährt, 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.Anwendungsbeispiele 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.

Table of Contents

  1. Cover
  2. Üder den Autor
  3. Titel
  4. Impressum
  5. Geleitwort
  6. Vorwort zur 2. Auflage
  7. Vorwort
  8. Inhaltsverzeichnis
  9. 1 Visual Business Analytics
    1. 1.1 Bessere Wege der Entscheidungsfindung durch VBA
    2. 1.2 Trends und Zukunft von VBA
  10. 2 Visualisierung von Daten und Informationen
    1. 2.1 Daten und Datentypen
    2. 2.1.1 Daten
    3. 2.1.2 Datentypen
    4. 2.1.3 Datenakquisition und Datenherkunft
    5. 2.1.4 Datenspeicherung
    6. 2.1.5 Datenqualität in der Visualisierung
    7. 2.1.6 Datenvorverarbeitung
    8. 2.2 Syntax und Semantik
    9. 2.3 Informationen
    10. 2.4 Wissen
    11. 2.5 Historie der Visualisierung
    12. 2.5.1 Von der Antike bis zur frühen Neuzeit
    13. 2.5.2 Die Neuzeit – Geburt der modernen Diagramme
    14. 2.5.3 Die Moderne – Information Design und interaktive Visualisierung
    15. 2.6 Zusammenfassung
  11. 3 Reporting und Information Design
    1. 3.1 Reporting
    2. 3.2 Information Design
    3. 3.3 Diagramme
    4. 3.3.1 Säulen- und Balkendiagramme
    5. 3.3.2 Kreisdiagramme
    6. 3.3.3 Liniendiagramme
    7. 3.3.4 Punktdiagramme
    8. 3.4 Eigenschaften von Diagrammen
    9. 3.4.1 Einsatz von Farben
    10. 3.4.2 Schlanke Visualisierung
    11. 3.4.3 Skalierung
    12. 3.4.4 Diagrammnotation für Säulen- und Balkendiagramme
    13. 3.4.5 Darstellung von Abweichungen
    14. 3.5 Gestaltung von Tabellen
    15. 3.6 Einführung einer Information-Design-Richtlinie
    16. 3.7 International Business Communication Standards (IBCS®)
    17. 3.7.1 Die IBCS®-Standards
    18. 3.7.2 Die IBCS Association und ihre Entstehung
    19. 3.7.3 Das IBCS®-Aus- und Fortbildungsprogramm
    20. 3.7.4 IBCS®-zertifizierte Software
    21. 3.8 Zusammenfassung
  12. 4 Business Intelligence und Visualisierung
    1. 4.1 Visual Business Intelligence
    2. 4.1.1 Herausforderung
    3. 4.1.2 Marktüberblick
    4. 4.2 Interaktive Visualisierung
    5. 4.2.1 Dynamische und geführte Berichte
    6. 4.2.2 Motivation
    7. 4.2.3 Menschliche Wahrnehmung
    8. 4.2.4 Aufmerksamkeit
    9. 4.2.5 Vorteile der Informationsvisualisierung
    10. 4.2.6 Referenzmodell nach Card, Mackinlay und Shneiderman
    11. 4.2.7 Interaktion
    12. 4.2.8 Webbasierte Visualisierungen
    13. 4.2.9 Das Shneiderman-Mantra
    14. 4.2.10 Weitere Visualisierungsbeispiele
    15. 4.2.11 Zusammenfassung
    16. 4.3 Empfehlungen für das Dashboard-Design
    17. 4.3.1 Der Einsatz von Dashboards in Unternehmen
    18. 4.3.2 Einsatz geeigneter grafischer Elemente
    19. 4.3.3 Interaktivität als besondere Herausforderung
    20. 4.3.4 Anwendungsszenarien
    21. 4.4 Anwendungsbeispiele
    22. 4.4.1 Wer liefert was? GmbH
    23. 4.4.2 Otto Group
    24. 4.4.3 ProSiebenSat.1 Media SE
    25. 4.5 Zusammenfassung
  13. 5 Big Data und Visual Analytics
    1. 5.1 Big Data
    2. 5.1.1 Herausforderung
    3. 5.1.2 Definition von Big Data
    4. 5.1.3 Aktuelle Trends im Big-Data-Bereich
    5. 5.1.4 Maschinelles Lernen
    6. 5.1.5 Interaktive Analyse von Big Data
    7. 5.1.6 Der Mensch im Mittelpunkt von Big Data?
    8. 5.2 Visual Analytics
    9. 5.2.1 Motivation
    10. 5.2.2 Einführendes Beispiel
    11. 5.2.3 Der Begriff Visual Analytics
    12. 5.2.4 Der Visual-Analytics-Prozess
    13. 5.2.5 Zusammenfassung
    14. 5.3 Visual Analytics in Big-Data-Szenarien
    15. 5.3.1 Aktuelle Situation in Unternehmen
    16. 5.3.2 Aktueller Einsatz von Visual Analytics
    17. 5.3.3 Auswahl einer geeigneten Vorgehensweise
    18. 5.3.4 Einführung von Visual Analytics im Unternehmen
    19. 5.4 Anwendungsbeispiele
    20. 5.4.1 SAS Visual Analytics
    21. 5.4.2 TIBCO Spotfire
    22. 5.4.3 Tableau
    23. 5.4.4 Risikomanagement
    24. 5.4.5 Anwendungsfall aus dem Energiesektor
    25. 5.4.6 Analysen zeitabhängiger Daten
    26. 5.4.7 Visuelle Analyse von Energienetzen
    27. 5.4.8 Zusammenfassung
    28. 5.5 Ein Blick in die Forschung
    29. 5.6 Zusammenfassung
  14. Anhang
    1. Abkürzungen
    2. Literatur
    3. Index
  15. Fußnoten