Kolumne von Tobias Riedner Schon gehört? Warum Sie beim Thema Dashboards nur zwei Personen kennen müssen

Datenvisualisierungen mittels unterschiedlicher Diagramme in einem Dashboard (Bild: Yelyzaveta - AdobeStock)

Vergessen Sie die Tipps und goldenen Regeln - Lernen Sie von den Besten

Dieser Teil meiner Kolumne ist keiner dieser gewöhnlichen "How-To Design" oder "5 goldene Regeln" für die Erstellung von Dashboards und analytischen Applikationen auf Social Media Plattformen wie Xing, LinkedIn oder ähnlichen. Dieser Beitrag handelt zunächst von einer der zwei wichtigsten Personen der Datenvisualisierung in den letzten 20 Jahren. Ihr Einfluss war prägend und ist heute immer noch sehr stark spürbar, wenn es um Dashboards, analytische Applikationen und die Präsentation von Informationen geht.

Stephen Few ist der bekannteste Datenvisualisierungs-Guru im englischen Markt

Stephen ist US-Amerikaner und arbeitet seit über 30 Jahren als IT-Innovator, Berater und Pädagoge. 2003 gründete er das Beratungsunternehmen Perceptual Edge, welches sich auf die Datenvisualisierung zur Analyse und Kommunikation quantitativer Geschäftsinformationen konzentriert.

Kennengelernt habe ich Stephen auf einer seiner Schulungen in Oslo, Norwegen, im Jahr 2014. Der Grund meiner Teilnahme war ein internationales IT-Projekt bei einem Schweizer Unternehmen aus der Pharma-Branche. Ziel des Projektes war es, Self-Service-Datenanalysen und Dashboards über ein modernes Analytics-Werkzeug zu ermöglichen. Mein Auftrag war die Erstellung der Applikationen zu verwalten, zu standardisieren und aus dem Projekt heraus einen international gültigen Visualisierungs-Guide zu erstellen. Zu Beginn des Projekts gab es verschiedene Meinungen, welcher Lehre zu folgen sei. Da ich zu diesem Zeitpunkt Stephen´s Lehre nicht kannte, nahm ich kurzerhand an einem 3-Tages-Workshop teil.

Stephen zeigt in seinen Workshops, Newslettern, Blog-Beiträgen und Büchern immer die korrekte Nutzung von geeigneten Visualisierungs-Möglichkeiten auf. Das klingt zunächst trivial - ist es aber nicht. Denn der Zweck einer Tabelle unterscheidet sich fundamental von verschiedenen Diagrammtypen. Es gibt Diagramme, die gewisse Datenbeziehungen erklären können und andere hingegen gar nicht.

Exkurs: Kennen Sie den Einsatzzweck einer Tabelle? Und wann ein Liniendiagramm besser geeignet ist?

Tabelle: Umsatz der ABC AG nach Jahren

Liniendiagramm: Umsatz der ABC AG nach Jahren

Ein einfaches Beispiel: die Tabelle zeigt den Umsatz des Unternehmens ABC AG nach Jahren, beginnend von 2017 bis 2021. Um die Zahlen zu interpretieren, liest das menschliche Auge zunächst die einzelnen Zeilen beginnend mit 2017 und dem entsprechenden Umsatz von 9.503.374,12, um dann in die nächste Zeile zu springen. Nach dieser Aktion versteht der Leser, dass die Jahre chronologisch angeordnet sind und wendet sich dann den Umsatz-Zahlen zu. Beginnend ab 2017 sind es circa 9, 11, 16, 14 und 21 mEUR Umsatz. Man vermutet einen steigenden Trend mit einer Ausnahme im Jahr 2020.

Das liegt daran, dass Tabellen am besten dazu geeignet sind, zwei Datensätze miteinander zu vergleichen. Spätestens ab dem 4. Datensatz merkt sich das menschliche Gehirn keine Details mehr und vergisst die Information. 

Im Vergleich dazu das Liniendiagramm: Eine Erklärung ist nicht nötig. Das menschliche Auge erkennt den steigenden Trend sofort. Die nächsten Fragen, die sich der Leser dann stellt: Sind die Werte für 2020 und 2021 Hochrechnungen? Und: Sind sie realistisch?

Stephen Few lehrt die Basics - egal ob öffentliche Einrichtung, Anwender-Unternehmen oder Software-Hersteller

Stephen hat seit der Gründung seiner eigenen Beratung schätzungsweise tausende Seminarteilnehmer weltweit in der korrekten Darstellung von Informationen geschult und zahlreiche Bücher veröffentlicht, die im Bereich der Datenanalyse Bestseller sind. Darüber hinaus hat er Kunden beraten wie Elite-Universitäten (Stanford University, Oxford University und weitere), US-amerikanische öffentliche Einrichtungen (NASA, US Army und Navy), Anwenderunternehmen aus fast allen Branchen und auch Technologie-Hersteller wie Apple, Salesforce, Siemens aber auch Cognos, Spotfire und Tableau Software. Die letzten drei stellen Software her, mit denen Daten analysiert werden.

Eine Anekdote kann ich dazu auch erzählen: Die Gründer von Tableau Software Pat Hanrahan, Christian Chaot, Chris Stolte und Andrew Beers folgten von Anfang Stephens Lehren. Eine einfache, aber sehr wirkungsvolle Aussage war, dass Tortendiagramme (Pie Charts) nicht verwendet werden sollen, da sich diese zur Visualisierung und Informationserkenntnis für das menschliche Gehirn nicht eignen. In den Anfangsjahren von Tableau (Gründung 2003) konnten Nutzer der Software kein Tortendiagramm auswählen. Erst im späteren Verlauf wurde das "Feature" eingebaut. Doch zuvor hat es darüber ernste Streitigkeiten bei den Gründern und Führungskräften gegeben.

Lesen Sie Stephen Few's Bücher!

Um seine Lehre zu verstehen, sollten Sie seine Bücher lesen. Zunächst beginnen Sie mit dem letzten "großen" Buch aus seiner Feder. Es heißt "Signal", wurde 2015 veröffentlicht und dreht sich um das Auffinden von Informationen in einer Welt von Rauschen - spannend und einleuchtend geschrieben. Danach gehen Sie zu seinen Anfängen "Now You See It" von 2009, um dann die Bücher "Show Me the Numbers" von 2012 und schließlich "Information Dashboard Design" zu lesen – sein Meisterwerk aus Sicht der weltweiten Business Intelligence und Data Analytics Community. Es ist wohl auch das am meisten verkaufte und zitierte Buch zum Thema Dashboards.

Was hat mir Stephen Few's Lehre gebracht?

Im Grunde konnte ich durch Stephens Training und seine Bücher, Blogs und Newsletter mir ein sehr gutes Bild darüber machen, wie man Objekte zur Datenvisualisierung einsetzt und wann der Ersteller von Applikationen nicht die richtigen Objekte verwendeten. Darüber hinaus analysiere ich Datenbestände sehr schnell und kommuniziere Ergebnisse an Kollegen und Kunden, die sie dann wieder schnell erfassen. In einer Welt des Rauschens ist das Erkennen und Kommunizieren von Informationen eine sehr bedeutende Schlüsselqualifikation. 

Nebenbei ist auch eine qualitativ hochwertige Analyse von analytischen Applikationen auf neutralen Kriterien möglich. Das habe ich vor einiger Zeit mit dem COVID-19 Dashboard des Robert Koch Instituts durchgeführt. Das Ergebnis meiner Analyse können Sie hier nachlesen.

Viel Spaß beim Lesen und Lernen!

PS: Wer die andere Person ist, die es in Sachen Dashboards zu kennen gilt, erfahren Sie in einer der nächsten Ausgaben.

Über den Autor

Tobias Riedner, Knauf