Visual Data Discovery

Die Analyse von Big Data ist ohne Visualisierungen kaum möglich. Sie bieten den schnellsten Weg, aus der wachsenden Datenmenge neue Erkenntnisse zu gewinnen. Big Data bedeutet einerseits die sprichwörtliche Suche nach der Nadel im Heuhaufen, also nach Ausreißern und Anomalien. Big Data bedeutet aber auch die Suche nach Trends und Mustern sowie nach Korrelationen. Die übergreifenden Zusammenhänge und wichtigen Details werden durch Visual Data Discovery erst erkennbar. Traditionelle BI-Tools kommen mit Big Data kaum zurecht, weil sie für Abfragen in strukturierten und vorab aggregierten Daten entwickelt wurden.

Zwei Arten von Daten machen den meisten BI-Tools Probleme: der Zugriff auf Echtzeitinformationen und unstrukturierte Daten. Die Daten kommen heute jedoch aus immer mehr Quellen und liegen in den unterschiedlichsten Formaten vor: strukturiert, semi-strukturiert oder unstrukturiert.

Neue Darstellungsformen

Visual-Data-Discovery-Lösungen sollten in komplexen Big-Data-Umgebungen schnell aussagekräftige Ergebnisse liefern. Was einfache Torten- und Balkendiagramme jedoch nicht leisten können, bieten interaktive Visualisierungen in Form von Treemaps, Heatmaps oder Streudiagrammen. Damit können auf dem Desktop oder über das Internet innerhalb weniger Sekunden Anomalien und Risikofaktoren identifiziert werden. Filter und Drill-Down-Funktionen bieten die Möglichkeit, neue Kriterien mit wenigen Mausklicks einzuführen und identifizierte Ausreißer näher zu untersuchen. Die Visualisierungen lassen sich darüber hinaus in eigene Anwendungen einbetten. Aussagekräftige Treemaps sind gut geeignet, um verschiedenste Parameter in unterschiedlichen grafischen Elementen, Größen und Korrelationen gegenüberzustellen. So lassen sich mehrere Informationen und Details in nur einer grafischen Oberfläche miteinander in Verbindung bringen – z.B. die Betriebsdauer von Windenergieanlagen in Bezug zur lokalen Intensität des Windes, um die nächste Wartung planen zu können.

In Kombination mit einer Daten-Management-Plattform für die Einbindung verschiedenster Datenformate bietet Visual Data Discovery die Möglichkeit, Anomalien und Ausreißer in großen Datenmengen sicher aufzuspüren und tatsächlich in Echtzeit zu analysieren. Durch die Integration kaum oder gar nicht strukturierter Daten ermöglicht eine solche Plattform den Zugriff auf verschiedene Datenquellen und die Umwandlung beliebiger Datenformate in strukturierte Daten. Alle Informationen können in einer visuell an die Anforderung der menschlichen Wahrnehmung angepassten und detailreichen Umgebung erforscht werden.

Bildquelle: Datawatch