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Begriffe und Definitionen zum Thema Big Data & Analytics

Data Visualization

Daten sind das neue Gold – doch erst durch klare, visuelle Aufbereitung werden sie für Menschen wirklich greifbar und nutzbar. Data Visualization hilft dabei, komplexe Informationen schnell zu erfassen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Definition: Data Visualization bezeichnet die grafische Darstellung von Daten und Informationen in Form von Diagrammen, Grafiken, Dashboards oder interaktiven Visualisierungen. Ziel ist es, Zusammenhänge, Trends und Ausreißer visuell zu kommunizieren, um Daten schneller und intuitiver interpretieren zu können.

Erklärung: Visuelle Darstellungen erleichtern es, selbst große und komplexe Datensätze auf einen Blick zu verstehen.
Typische Formen der Datenvisualisierung sind:

  • Balken-, Linien- und Kreisdiagramme

  • Heatmaps (Farbcodierte Datenvisualisierung)

  • Treemaps und Sunburst-Diagramme (für hierarchische Strukturen)

  • Geografische Karten (z. B. für Standortdaten)

  • Interaktive Dashboards (z. B. in Power BI, Tableau, Looker)

Gute Datenvisualisierungen zeichnen sich durch Klarheit, Lesbarkeit, Kontext und gezielte Hervorhebung von relevanten Informationen aus – sie unterstützen die Entscheidungsfindung, indem sie Daten in Geschichten (Data Storytelling) verwandeln.

Praxisbeispiele:

  • Unternehmen wie Amazon oder Zalando visualisieren Verkaufszahlen und Nutzerverhalten für ihre internen Management-Reports.

  • Regierungen stellen COVID-19-Daten mit interaktiven Dashboards und Heatmaps öffentlich dar.

  • Finanzdienstleister visualisieren Börsendaten und Portfolioperformances in Echtzeit-Dashboards für Kund:innen.

  • Energieversorger nutzen Visualisierungen, um Energieverbrauchsanalysen für Haushalte oder Städte verständlich darzustellen.

Für wen relevant?
Data Visualization ist relevant für Data Analysts, Business Intelligence-Teams, Controller:innen, Marketing- und Vertriebsverantwortliche, Forscher:innen sowie für jede:n, der datenbasierte Berichte erstellen oder strategische Empfehlungen kommunizieren muss.

Alle Begriffe zum Thema Big Data & Analytics

Business Intelligence

In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft wird die Fähigkeit, Informationen schnell und präzise auszuwerten, zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Business Intelligence (BI) umfasst die Strategien und Technologien, mit denen Unternehmen aus Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen.

Data Governance

In einer Zeit, in der Unternehmen riesige Mengen an Daten erzeugen und nutzen, wird Data Governance immer wichtiger: Sie schafft Verantwortlichkeiten, Regeln und Strukturen, um den sicheren, konsistenten und gesetzeskonformen Umgang mit Daten zu gewährleisten.

Data Lake

Moderne Unternehmen erzeugen täglich enorme Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten. Um diese effizient und skalierbar speichern, analysieren und nutzen zu können, setzen viele Organisationen auf sogenannte Data Lakes – flexible Datenspeicher für die Anforderungen der datengetriebenen Welt.

Data Mining

Data Mining ist ein Schlüsselprozess in der datengetriebenen Wirtschaft. Es ermöglicht Unternehmen, verborgene Muster, Zusammenhänge und Trends in großen Datenbeständen zu entdecken, die für bessere Entscheidungen, neue Geschäftsmodelle oder Prozessoptimierungen genutzt werden können.

Data Visualization

Daten sind das neue Gold – doch erst durch klare, visuelle Aufbereitung werden sie für Menschen wirklich greifbar und nutzbar. Data Visualization hilft dabei, komplexe Informationen schnell zu erfassen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Data Warehouse

In einer Welt wachsender Datenmengen benötigen Unternehmen zentrale Orte, an denen sie strukturierte, konsistente und analysierbare Datenbestände aufbauen und pflegen können. Das Data Warehouse ist genau dafür konzipiert: als Grundlage für Business Intelligence, Reporting und strategische Entscheidungsfindung.

ETL (Extract, Transform, Load)

In modernen datengetriebenen Unternehmen stammen Informationen aus unterschiedlichsten Quellen. Damit sie konsistent und auswertbar zusammengeführt werden können, braucht es strukturierte Prozesse – hier kommt ETL ins Spiel: ein zentrales Verfahren für die Aufbereitung und Integration von Daten.

Predictive Analytics

Predictive Analytics macht Unternehmen zukunftsfähig: Statt nur Daten der Vergangenheit auszuwerten, wird die Fähigkeit geschaffen, zukünftige Ereignisse, Trends oder Verhaltensweisen vorauszusagen – auf Basis mathematischer Modelle, Machine Learning und statistischer Methoden.

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