Ein Überblick über die gängigsten Visualisierungstools zur Analyse von Daten

Tagtäglich strömen Daten auf die unterschiedlichste Art und Weise in Unternehmen. Jedoch erst wenn die Datenbasis analysiert wurde, z. B. durch die visuelle Aufbereitung der Daten, bekommen Entscheider:innen einen Überblick. Das hilft beim Erkennen von Chancen oder Entwicklungspotenzialen sowie beim Erkennen komplexer Zusammenhänge.  Diese schnelle Orientierungshilfe ist nützlich, um zu einem schnellen und einfachen Verständnis der Analyseergebnisse zu kommen. Die gebräuchlichsten Visualisierungstools am Markt verwandeln Zahlen in anschauliche, verständliche Grafiken und werden von uns kurz vorgestellt.

In dieser Ausgabe der Serie behandeln wir die beiden Open Source Tools Python und R. Alle weiteren Ausgaben informieren über die Stärken, die Bedienbarkeit, die Kosten & Skalierbarkeit sowie die Pros & Contras von Micrsosoft Power BI, IBM Cognos Analytics, Qlik Sense, SAS Viya, Tableau und Amazon QuickSight.

Python und R

Python und R sind beides beliebte Open Source Programmiersprachen, die die Routineaufgaben der
Datenanalyse übernehmen, aber auch Challenges bewältigen und bei statistischen Aufgaben helfen.

Neue Bibliotheken und Tools werden laufend zu den entsprechenden Katalogen hinzugefügt. Während R hauptsächlich für die statistische Analyse verwendet wird, stellt Python einen allgemeineren Ansatz für Data Science dar.  

Die Allzweck-Programmiersprache Python wird aufgrund ihrer einfachen Syntax gerne von Data Scientisten und Entwickler:innen verwendet. Es handelt sich um eine modulare Sprache, die leicht mit anderen Technologien interagiert. Python ist ein Tool, mit dem man maschinelles Lernen in großem Rahmen anwenden und implementieren kann. Die Codes sind leichter zu warten und robuster als jene von R. Die meisten Data Science Jobs können mit folgenden fünf Bibliotheken gemacht werden: NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn und Seaborn&Matplotlib.

Zwei Jahrzehnte lang haben Akademiker und Statistiker R entwickelt, sodass R nun eines der reichsten Ökosysteme besitzt, um Datenanalysen durchzuführen. In CRAN (Open-Source-Repository) sind etwa 12000 Pakete verfügbar.  R ist eine Umweltsprache, die bei grafischen Darstellungen und statistischen Berechnungen hilft. Die reiche Auswahl an Bibliotheken macht R zur ersten Wahl für statistische Analysen, insbesondere für spezialisierte analytische Arbeiten.

Die Daten lassen sich sehr flexibel auswerten und visualisieren. So ist R geeignet für Aufgaben wie Predictive Analytics oder Data Mining – oder Zeitreihenanalysen und Regressionen.

Vorteile von R:

  • Jede Person kann/ darf R durch Packages und Libraries erweitern
  • Plattformunabhängigkeit: R ist in verschiedenste IT-Strukturen leicht integrierbar (z. B. Python, Java, C oder C++, Hadoop)
  • Open Source – keine Lizenzkosten, auch nicht für den Großteil der R-Erweiterungen
  • Hohe Grafik-Qualität bei statischen Visualisierungen mit ggplot
  • Rshiny: Interaktive Webanwendungen für R, einfacher Zugang zum R-Arbeitsbereich, Visualisierung mit D3.js, GoogleCharts, etc.
  • Plotly: sehr gute, interaktive, Visualisierungsbibliothek, auch für Python
  • Machine Learning mithilfe von R: Neuronale Netze sind flexibel und können sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet werden.

Der Einsatz von Daten ist vielfältig und nicht mehr wegzudenken: um Entwicklungen in App-Dashboards darzustellen, Online-Marketing-Trends aufzuzeigen oder einen Überblick in Jahresberichten zu geben. Die Tool-Auswahl sollte jedoch mit einem erfahrenen Anbieter von BI-Lösungen erfolgen (UseCases dazu finden Sie auf unserer Microsite Data Science). Nur wenn die individuellen Anforderungen berücksichtigt werden, kann ein Business Analytics-Dashboard entwickelt werden, das sämtliche Datenquellen miteinschließt und Geschäftsprozesse entsprechend abbildet.

 

Autor:Innen: Melissa & Kerstin