Die Nadel im Heuhaufen finden

​DATEN IM FOKUS

Das größte Problem bei der Datenexplosion und deren zunehmende Geschwindigkeit besteht darin zu erkennen, nach welchen Aspekten eigentlich gesucht wird. Dieses Problem ähnelt einem Phänomen, mit dem wir mittlerweile alle vertraut sind – der Suche im Internet. Zwar ist unbestritten, dass die Internetsuche mittlerweile um einiges differenzierter durchgeführt werden kann. Trotzdem würden viele die Aussage unterschreiben, dass das Auffinden relevanter Informationen heutzutage schwieriger ist als noch vor 15-20 Jahren, als Suchalgorithmen noch in ihren Kinderschuhen steckten. Dies liegt unter anderem auch daran, dass wir es nun – statt mit einer maßgeblichen Informationsquelle – mit tausenden Quellen zu tun haben, die für unsere Suche nur teilweise relevant sind.

Ein gutes Design der Visualisierungslösung erreicht man am besten mit einem Toolkit und weniger durch den Kauf eines Einzelprodukts, da bei der Datenvisualisierung zahlreiche Vorverarbeitungsschritte durchzuführen sind. Bei vielen dieser Aufgaben können spezielle Tools helfen, um beispielsweise den Datensatz zu Beginn zu verbessern oder Daten für die Visualisierung verfügbar zu machen. Standardisierte Situationen sind in diesem Bereich eher selten anzutreffen und in vielen Fällen sollte die Datenerfassung von der Visualisierung getrennt werden, auch wenn diese beiden Aufgaben unmittelbar miteinander verknüpft sind.

Die große Herausforderung aus Sicht der Architektur liegt dabei im richtigen Tooling, denn nur mit der richtigen Zusammenstellung der Tools kann sichergestellt werden, dass das tatsächlich vorliegende Problem gelöst wird – und nicht das Problem, das wahrgenommen wird. Um das notwendige Ergebnis erzielen zu können, kann es also sein, dass Tools miteinander kombiniert werden müssen. Für die Lösung eines gegebenen Problems spielt die Informationsarchitektur eine Schlüsselrolle. Die Informationsarchitektur ist entscheidend, da die kohärente Darstellung gleicher Datentypen die von unterschiedlichen Quellen stammen, wichtiger ist als die nachgelagerte Visualisierung. Eine einfache Lösung kann bei einem eng definierten Themengebiet bereits gute Ergebnisse liefern. Doch sobald diese Lösung dann weiterentwickelt und um weiterführende thematische Aspekte erweitert wird, kann es schnell passieren, dass schwerwiegende Schwachpunkte auftreten. Für die stufenweise Entwicklung der Informationsarchitektur stehen verschiedene Techniken zur Verfügung, die bei einer erstmaligen Implementierung zur Anwendung kommen sollten. Die einzige Möglichkeit zur Datenvisualisierung ist die stufenweise Bereitstellung einer Lösung. Ein „Big Bang“-Ansatz, bei dem eine Lösung auf einen Schlag zur Verfügung gestellt wird, erscheint in diesem Bereich kaum realisierbar zu sein.

Dabei sind auch komplexe Aspekte wie Volumen und Dichte der Datenzu berücksichtigen, die in diesem Bereich mit einer Art Vor-Analyse gelöst werden können. In manchen Fällen verfügt das Unternehmen bereits über Tools, die in der Lage sind, diese Funktion zu erfüllen und die bislang noch nicht für diese Aufgabe eingesetzt wurden.

UND WAS IST MIT DER VISUALISIERUNG?

Technologien für die Visualisierung sorgen dafür, dass Rohdaten in visualisierte Ergebnisse umgewandelt und interpretiert werden können. Darin liegt die Stärke des Tooling, aber für diese Aufgabe steht mehr als nur ein Tool zur Verfügung und jedes dieser Tools eignet sich besonders für eine bestimmte Art der Datenvisualisierung.

Bei der Datenvisualisierung sollte der Fokus darauf liegen, Informationen möglichst nutzbringend für die Konsumenten zu präsentieren. Das bedeutet, dass unterschiedliche User-Gruppen (mit wahrscheinlich unterschiedlicher Demographie) unterschiedliche Visualisierungsformen bevorzugen, um Informationen zu interpretieren. Die Kunst der Datenvisualisierung liegt darin, die für die User passende Darstellungsweise und das hierfür notwendige Tooling zu finden. Verstärkt wird das Problem durch die Tatsache, dass die Datenvisualisierung noch immer am Anfang ihrer Entwicklung steht. Der architektonische Aspekt liegt darin, das Modell und die Darstellungvoneinander zu trennen und eine Architektur aufzubauen, die eine Reihe verschiedener Darstellungsweisen erlaubt, die wiederum mithilfe einer Reihe von Tools zur Verfügung gestellt werden. Dies stellt dann die End-to-end-Lösung dar.