SAP Reporting-Tools folgen Trend zu Big Data Bessere Datenanalysen durch Visualisierung

Das Thema Visualisierung ist seit jeher von höchster Bedeutung im Business-Intelligence-Umfeld. Gerade vor dem Hintergrund ständig wachsender Datenmengen gilt es zu prüfen, welche Art der Visualisierung sich eignet, um geschäftsrelevante Informationen zu erkennen und damit die Entscheidungsfindung optimal zu unterstützen.

Auch SAP folgt diesem Trend und bietet mit seinen neuen Produkt-Releases innovative Visualisierungsmöglichkeiten an.   

Entscheidungsträger

Die ständig wachsende Menge verfügbarer Daten beeinflusst immer mehr das persönliche, vor allem aber das unternehmerische Handeln. Da die geschäftsrelevanten Informationen unter Massen irrelevanter Daten begraben sind, wird es für Unternehmen zunehmend wichtiger, die Daten effektiver zu analysieren, wollen sie damit Wettbewerbsvorteile erzielen. Unter dem Schlagwort Big Data wird die aktuelle Herangehensweise an diese Aufgaben beschrieben. 

Während sich die Möglichkeiten bei der Datenhaltung und -akquisition durch Neuentwicklungen, wie die In-Memory-Technologie, deutlich verbessert haben, wurde es lange versäumt, an der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine in gleicher Weise Schritt zu halten. Das heißt: Häufig beschränkt sich die grafische Darstellung von Daten noch auf Excel-basierte Auswertungen. 

Ziel jedes Berichts und jeder Auswertung ist die bestmögliche Unterstützung des Informationsempfängers. Lange Zeit jedoch hatte es den Anschein, als sei dieser Zweck in den Hintergrund gedrängt. Dagegen ist es von entscheidender Bedeutung zu wissen, wie Analysen und Auswertungen bereitgestellt werden müssen, damit die Entscheidungsträger die Informationen effektiv aufnehmen und verarbeiten können.

Bei der Darstellung von Berichten fällt auf, dass es Bestrebungen gibt, nicht nur neue Arten der Visualisierung, sondern auch Konzepte und Regeln für die Darstellung zu entwickeln. Das wohl bekannteste Konzept sind die „SUCCESS“-Regeln von „HICHERT+FAISST“. Auch Stephen Few, Erfinder der „Bullet Charts“, beschreibt in seinem Buch „Information Dashboard Design“, wie Informationen optimal dargestellt und kommuniziert werden, damit Empfänger sie möglichst schnell und effektiv verarbeiten können.

Visual Business Analytics

Mit der Entwicklung neuer Visualisierungsmöglichkeiten ändert sich auch der Prozess der Entscheidungsfindung. Kohlhammer, Proff und Wiener beschreiben in ihrem Buch „Visual Business Analytics – Effektiver Zugang zu Daten und Informationen“ drei Wege zur Entscheidungsfindung in Visual Business Analytics: Information Design, Visual Business Intelligence und Visual Analytics. Diese drei Wege unterscheiden sich in Bezug auf Nutzer, Einsatzgebiet, Daten und Visualisierung sowie weiteren Eigenschaften. 

Information Design: Beim „Information Design“ geht es meist darum, mit Hilfe von statischen Visualisierungen relevante Informationen bestmöglich hervorzuheben. Dabei handelt es sich mehrheitlich um Daten, die im Rahmen von Präsentationen oder Unternehmensreports an die Entscheidungsfinder kommuniziert werden.

Visual Business Intelligence: „Visual Business Intelligence“ deckt den Bereich der heute bekannten Business Intelligence ab, jedoch unter verstärkter Einbindung von interaktiven Visualisierungen. Während früher bei Balken- und Liniendiagrammen die Grenze erreicht war, nutzen immer mehr Unternehmen Geo Maps, Tree Maps, Heat Maps oder Blasendiagramme.

Visual Analytics: „Visual Analytics“ umfasst die Visualisierung großer Datenmengen. Während bei „Information Design“ und „Visual Business Intelligence“ die Arbeit mit den Daten größtenteils vorgegeben ist, arbeitet man hier überwiegend interaktiv und explorativ.

Die drei genannten Wege der Entscheidungsfindung schließen sich nicht aus, sondern werden idealerweise miteinander kombiniert.

Visual Business Intelligence

Auch bei den neuen SAP-Produkt-Releases sind immer häufiger neue Arten der Visualisierung erkennbar. Dazu gehören:

Geo Maps: Eine Geo Map ist eine Karte von einem Kontinent, einer Region, eines Landes oder einer Stadt, mit deren Hilfe Daten visualisiert werden können. Eine optimale Nutzung von Geo Maps beinhaltet außerdem die Definition eigener Gebiete, zum Beispiel unternehmensspezifische Verkaufsregionen. Weitere Detaillierungsebenen sind durch Zoom- oder Drill-Down-Funktionen erreichbar. Regionale Unterschiede und Zusammenhänge lassen sich in Geo Maps übersichtlich darstellen. Eine weitere Möglichkeit der Nutzung sind Auswertungen von Transportwegen in der Logistik. Je nach Umschlagfrequenz in den einzelnen Distributionszentren werden die illustrierten Knotenpunkte in der Darstellungsgröße variiert. Zusätzlich können stark genutzte Transportverbindungen durch Stärke oder Farbe der Verbindungslinien hervorgehoben werden. Auf Basis dieser übersichtlichen Form der Analyse können leicht Erkenntnisse zur Optimierung von Transportchargen und Lagerhaltung gewonnen werden.

Tree Maps: Eine Tree Map dient der Visualisierung hierarchischer Strukturen durch ineinander verschachtelte Rechtecke. Tree Maps eignen sich besonders für die Darstellung großer Datenmengen, um einen ersten Überblick über die Datenverteilung zu erhalten. Die Fläche der Rechtecke wird dabei proportional zur Größe der darzustellenden Kennzahl angezeigt. Durch die farbliche Strukturierung können Nutzer die Tree Maps schnell und einfach interpretieren.
Heat Maps: Eine Heat Map ist eine spezielle Tree Map, die besonders gut für die flache Analyse großer Datenmengen geeignet ist. In einer Heat Map werden alle Felder gleich groß dargestellt, wobei die Position nicht über hierarchische Beziehungen entscheidet. Die in einer Heat Map genutzte Farbskala dient als Indikator für die einfachere Erkennung von Ausreißern oder Trends in den untersuchten Datensätzen.

Bubble-Charts: Blasendiagramme (Bubble-Charts) sind graphische Darstellungen von Punkten mit je  drei abhängigen Merkmalen. Zwei Merkmale werden wie in einem Streudiagramm aufgetragen, das dritte definiert die Größe der Blasen. Eine weitere Möglichkeit zur besseren Wahrnehmung ist die farbliche Markierung der Blasen, um den Größenunterschied zu verdeutlichen. Nützlich ist diese Form der Aufbereitung für Datensätze mit Dutzenden bis Hunderten von Werten, besonders auch für die Visualisierung von Daten mit Werten, die sich um mehrere Größenordnungsstufen unterscheiden.

Unabhängig von der Größe der Datenmenge bieten diese Visualisierungsmöglichkeiten den Entscheidungsfindern neue Möglichkeiten zur Datenanalyse. Neben der Frage, welche Visualisierungen sich am besten eignen, bietet auch die Frage, wie in einem Unternehmen Berichte dargestellt werden, großes Optimierungspotenzial. So ist feststellbar, dass Konzepte wie die von „HICHERT+FAISST“ vermehrt nachgefragt werden. Da die Menge der verfügbaren Daten ständig wächst, ist es von großer Bedeutung, Datenanalysten gut funktionierende Werkzeuge an die Hand zu geben, um die unternehmensrelevanten Informationen zu erlangen.

Auch SAP hat diesen Trend erkannt und bietet mit seinen Frontend-Tools viele Visualisierungsmöglichkeiten an. Neben den Standard-Visualisierungen, wie Balken- oder Liniendiagrammen, ist erkennbar, dass die Entwicklung interaktiver Analysen aus dem Bereich von Visual Business Intelligence in den vergangenen Jahren stark vorangetrieben wurde. Darüber hinaus hat SAP mit „LAVA“ (Lightweight Applied Visual Analytics) ein Konzept zur Darstellung von Berichten entwickelt, um diese einfacher und effektiver lesen und verarbeiten zu können.

Stephan Bucher

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