Geschäftsvisualisierungen

Zweck

Eine Geschäftsvisualisierung entsteht nach der Analyse, für einen Stakeholder aus dem Fachbereich, der anhand des Gezeigten entscheiden muss. Die Diagramme, die die Analystin während der Analyse für ihr eigenes Verständnis der Daten erstellt, sind technische Visualisierungen. Die Trennung betrifft die Adressatin und den Zeitpunkt: Dasselbe Streudiagramm ist am Montag ein Diagnosewerkzeug und am Donnerstag Teil der Ergebnispräsentation.

Behandelt wird der Schritt vom Ergebnis zur Entscheidung. Eine Analyse liefert eine Abweichung, einen Trend oder eine Korrelation; das Gremium, das zu entscheiden hat, verfügt über wenige Minuten und selten über eine statistische Ausbildung. Eine Zahlentabelle überlässt ihm die Vergleichsarbeit, die ihm das Diagramm abnehmen würde. Dasselbe Diagramm, schlecht eingestellt, lässt es eine Schlussfolgerung sehen, welche die Daten nicht tragen: Das ist die Grenze, die der IIBA-Leitfaden zuerst nennt.

Die fertige Darstellung zirkuliert danach in einer Präsentation, einem Bericht oder einem Dashboard.

Einsatz

Wann einsetzen

• Ein Analyseergebnis, das vor ein Gremium gehört: Eine in drei Sekunden gelesene Abweichung ist eine Seite Kommentar wert.
• Eine kontraintuitive Schlussfolgerung, die akzeptiert werden muss: Die Daten zu zeigen verschiebt die Diskussion von der Meinung zur Messung.
• Wiederkehrende Betriebsüberwachung: Ein Dashboard liefert den aktuellen Stand ohne den Umweg über einen Analyseauftrag.
• Abwägung zwischen bezifferten Optionen: Drei Varianten lassen sich besser sehen als lesen.
• Stakeholder, die mit Zahlen unterschiedlich vertraut sind: Die Darstellung gibt allen dieselbe Diskussionsgrundlage.

Wann nicht einsetzen

• Laufende Analyse: Das Diagramm dient der Analystin und gehört zu den technischen Visualisierungen.
• Werte, die einzeln abzulesen sind: Wer einen Betrag sucht, will eine sortierte Tabelle.
• Uneinigkeit über die Definition der Zahl: Keine grafische Form entscheidet das, hier führt der Weg über Metriken und Key Performance Indicators.

Beschreibung

Zwei Fragen vor der Wahl der Form

Zwei geschlossene Fragen legen den Zweck der Darstellung fest. Ist sie deklarativ oder explorativ? Die erste behauptet eine gesicherte Schlussfolgerung, die zweite sucht oder bestätigt eine Tatsache vor ihrem Publikum. Ist ihr Inhalt konzeptionell oder datengetrieben? Auf der einen Seite eine Idee oder eine Struktur, auf der anderen gemessene Werte. Die Kreuzung der beiden Antworten ergibt vier Felder, von denen jedes eine andere Art von Darstellung verlangt. Das Modell stammt von Scott Berinato, veröffentlicht in der Harvard Business Review und danach in Good Charts; der IIBA-Leitfaden übernimmt es als erstes Element der Technik.

Die Illustration einer Idee besetzt das konzeptionelle und deklarative Feld. Die Darstellung übersetzt eine komplexe Idee in ein einfaches Bild, über eine Metapher, eine Analogie oder eine Struktur. Nichts darin ist gemessen; die Darstellung überzeugt nur, wenn die Leserin der Argumentation folgt.

Die Ideenfindung besetzt das konzeptionelle und explorative Feld. Die Darstellung, etwa eine Mindmap, ist ein Mittel des gemeinsamen Denkens im Workshop; ihre endgültige Form spielt kaum eine Rolle.

Die alltägliche Datenvisualisierung besetzt das datengetriebene und deklarative Feld. Die Formen sind hier die, die alle lesen können, mit einer Idee pro Darstellung. Dies ist das Feld, in das der grösste Teil der Arbeit einer Analystin fällt und in dem sich die Disziplin von Skala und Aussage entscheidet.

Die visuelle Entdeckung besetzt das datengetriebene und explorative Feld. Hier sucht man eine neue Tatsache oder prüft eine Hypothese vor den Stakeholdern, was bedeutet, während der Sitzung Gliederung, Filter oder Form zu wechseln. Dieselbe Arbeit, allein von der Analystin geleistet, gehört zu den technischen Visualisierungen.

Die Aussage bestimmt die Diagrammfamilie

Ist der Zweck festgelegt, entscheidet sich die Wahl der Form an der Art der Aussage. Der IIBA-Leitfaden unterscheidet vier Absichten, dieselben, die Andrew Abela in seinem Chart Chooser führt, einer breit reproduzierten Auswahltabelle.

Diese vier Absichten grenzen die Wahl ein, ohne sie zu treffen. Das Visual Vocabulary der Financial Times teilt dasselbe Feld in neun Absichten, darunter die Abweichung von einer Referenz, die Rangfolge und den Anteil an einem Ganzen: Wenn die naheliegende Form versagt, benennt es die Alternativen. Die Veränderung einer Rangfolge liest sich auf einem Steigungsdiagramm, während zwei Balkenreihen die Zuordnung der Leserin überlassen.

Der Detaillierungsgrad kommt von den Stakeholdern

Der IIBA-Leitfaden macht den Detaillierungsgrad davon abhängig, was man über die Stakeholder weiss: ihre Interessengebiete, ihre Motivation, ihre technische Versiertheit und die Zeit, über die sie verfügen. Dasselbe Ergebnis wird deshalb je nach Adressatin auf zwei Ebenen vermittelt. Ein Informatikprogramm einer kantonalen Verwaltung hat CHF 2'400'000 der bewilligten CHF 2'600'000 verbraucht. Der Lenkungsausschuss, der über Fortführung oder Abbruch entscheidet, liest eine einzige Zahl, 92%, mit dem Betrag im Klartext. Das Projektbüro, das den Verlauf des Mittelverbrauchs erklären muss, liest die kumulierte Monatskurve mit der Linie des bewilligten Rahmens.

Man fragt die Adressatinnen, welche Entscheidung sie zu treffen haben; ihre Antwort ergibt den Detaillierungsgrad.

Die Kernaussage und die Begleittexte

Ein Diagramm ohne Begleittexte überlässt es seiner Leserin, daraus zu ziehen, was sie will. Der IIBA-Leitfaden hält fest, dass Kontext, auffällige Kennzahlen und Legenden erklärt werden und dass die Kernaussage in die Darstellung geschrieben wird, ohne sie zu überladen.

Eine beschreibende Überschrift wie "Erneuerungsquote 2025" zwingt jede Leserin, ihre eigene Schlussfolgerung zu bilden. Ein als Satz formulierter Titel legt die Lesart fest und macht die Urheberin für ihre Behauptung verantwortlich. Eine Darstellung, die mit anderen zu einer Argumentation verkettet wird, gehört zum Data Storytelling.

In welcher Reihenfolge vorgehen?

Die Reihenfolge der Schritte zählt mehr als ihre Dauer. Sie beginnt damit, die Aussage in einem Satz zu schreiben, vor jeder Software: Eine Aussage, die dort nicht hineinpasst, zeigt eine unfertige Analyse an oder zwei zu erstellende Darstellungen. Es folgt die Einordnung in einen der vier Quadranten, die die unpassenden Familien ausschliesst, danach die Wahl der Absicht, die zwei oder drei mögliche Formen benennt.

Das Einstellen macht den Rest der Arbeit aus: Achsenbasis, Grenzen, Reihenfolge der Kategorien, Einheit und Rundung, bedeutungstragende Farben. Die Textebene wird zuletzt geschrieben. Die Schlusskontrolle erfolgt an einer Leserin, die an der Analyse nicht beteiligt war: Man zeigt ihr die Darstellung ohne Kommentar und fragt, was sie darin liest. Die Abweichung zwischen ihrer Antwort und der geschriebenen Aussage sagt, was noch einzustellen ist.

Woran die Technik scheitert

Die Skala, die anstelle der Leserin entscheidet

Der IIBA-Leitfaden illustriert die Verzerrung mit zwei Diagrammen, die in den Daten identisch und in der Skala der Senkrechten verschieden sind. Es ist der verbreitetste Fehler und der, der am leichtesten aus Versehen passiert, weil Tabellenkalkulationen ihre Achsen auf die Spannweite der Werte legen. Die Regel folgt aus der Kodierung, wie Stephen Few zeigt: Ein Balken kodiert seinen Wert über die Länge, seine Achse beginnt daher bei null, sonst lügt sie über das Verhältnis zweier Balken; eine Linie kodiert über Position und Steigung, ihre Achse darf daher abgeschnitten werden, sofern der Schnitt gekennzeichnet ist. Zwei senkrechte Achsen in einem Diagramm erzeugen denselben Effekt in verstärkter Form, da der Schnittpunkt der beiden Reihen von der Einstellung abhängt. Dieselbe Vorsicht gilt für einen Satz von Small Multiples, dieselbe Form für jedes Segment wiederholt: Unterschiedliche Skalen von einer Kachel zur nächsten heben jeden Vergleich auf.

Das vor der Aussage gewählte Diagramm

Die Analystin geht vom vorhandenen Datensatz aus und sucht die Form, die ihn zur Geltung bringt. Der IIBA-Leitfaden führt das Beispiel einer Untersuchung der Verkäufe nach Region an: Die Reihe eines einzelnen Jahres ergibt die schmeichelhafteste Darstellung, während das Ergebnis eine Region betrifft, die nach einem Wachstumsjahr hinter ihre Vergleichsgruppe zurückfällt, was den Vergleich von Jahr zu Jahr und zwischen den Regionen verlangt. Das Mittel dagegen ist die Reihenfolge: zuerst der Satz mit der Aussage, danach die Form.

Komplexität, für Seriosität gehalten

Der IIBA-Leitfaden stellt die Funktion vor die Form: Eine dritte, perspektivisch gezeichnete Dimension verhindert das Ablesen der Koordinaten, während dieselbe Variable über die Grösse der Punkte mühelos lesbar ist. Das Prinzip deckt vorgetäuschte Tiefe, mehrringige Kreisdiagramme, dekorative Tachometer und Paletten mit acht Farben ab. Eine Darstellung, die zum Lesen eine Erklärung braucht, hat ihre Kosten auf die Leserin verschoben.

Das Dashboard, das wächst

Ein Dashboard passt auf einen Bildschirm und wird auf einen Blick gelesen: So lautet die Arbeitsdefinition von Stephen Few. Die Wünsche kommen jedoch einer nach dem anderen hinzu, jeder für sich vernünftig, bis hin zum Bildschirm mit zwanzig Kacheln, den niemand mehr ansieht. Jede Ergänzung wird deshalb als Abwägung behandelt: Was hinzukommt, verdrängt eine bestehende Kachel oder wandert in einen ausführlichen Bericht, der vom Dashboard aus erreichbar ist.

Die allein gelassene Darstellung

Der IIBA-Leitfaden hält fest, dass Geschäftsvisualisierungen zum grössten Teil Zusammenfassungen sind, sodass ein kleiner, aber bedeutsamer Trend in der Aggregation verschwindet und das verarbeitete Datenvolumen den Fehler wahrscheinlich macht. Zwei Sicherungen antworten darauf: die Quellenangabe, die den Rückweg zum Datensatz erlaubt, und ein Blick zurück auf diesen Datensatz vor der Verbreitung, um sicherzustellen, dass die Aggregation nicht den Trend aufgesogen hat, den die Darstellung zeigen soll.

KI-Überlegungen

Ein Sprachmodell senkt die Kosten, die Form zu variieren. Aus einer Beschreibung in natürlicher Sprache und einem Datenauszug erzeugt es die Spezifikation des Diagramms (Vega-Lite, ggplot2, matplotlib) und Sekunden später die nächste Variante, was es praktikabel macht, vier Formen zu erproben, wo die Analystin bei einer blieb. Es schreibt auch die Titelvarianten und die Annotationen, die die Analystin danach übernimmt oder neu fasst.

Ein multimodales Modell liest gegen. Legt man ihm das Bildschirmfoto einer Darstellung ohne den Kontext der Analyse vor, sagt es, was es zuerst darin liest: Es vertritt zu geringen Kosten die nicht vorinformierte Leserin, und eine Abweichung von der geschriebenen Aussage zeigt eine Einstellung an, die zu überprüfen ist. Es ersetzt nicht die Durchsicht durch eine Kennerin des Geschäfts, die als Einzige erkennt, dass eine Spitze im April von der Systemmigration herrührt.

Drei Entscheidungen bleiben bei der Analystin. Zuerst die Einstellung der Skala: Ein Modell reproduziert die vorherrschende Praxis, in der die abgeschnittene Achse üblich ist, und eine Anweisung, die eine eindrücklichere Darstellung verlangt, erzeugt genau die Verzerrung, gegen die die Technik arbeitet. Danach der Detaillierungsgrad, der davon abhängt, was man über die Adressatinnen weiss. Zuletzt die Vertraulichkeit: Ein Dashboard der Geschäftsleitung verrät mehr über die Organisation als die Datei, die es speist, und sein Versand an einen Onlinedienst wird vor dem ersten Bildschirmfoto entschieden.

Beispiele

Ein Versicherer in der Westschweiz vergleicht seine jährliche Erneuerungsquote in der Hausratversicherung, 88,4%, mit dem Branchendurchschnitt, 90,6%. Das Ergebnis ist eine Differenz von 2,2 Prozentpunkten. Die Darstellung richtet sich an die Geschäftsleitung, die zu entscheiden hat, ob sie für das kommende Geschäftsjahr ein Budget für die Kundenbindung bewilligt. Die Aussage wird vor jeder Form geschrieben: Die Erneuerungsquote des Portfolios liegt 2,2 Prozentpunkte unter dem Branchendurchschnitt.

Der Zweck ist deklarativ und datengetrieben, also die alltägliche Datenvisualisierung; die Absicht ist ein Vergleich zweier Werte zum selben Datum. Dafür genügen zwei Balken und eine Referenzlinie. Die Analystin verfügte über die Monatsreihe der letzten fünf Jahre und hat die Kurve verworfen: Sie beantwortet die Frage nach dem Trend, die das Gremium an diesem Tag nicht stellt. Das Streudiagramm, das die durchschnittliche Prämie gegen die Erneuerung je Segment aufträgt, gehört zur visuellen Entdeckung: Es verlangt eine Arbeitssitzung, während die Geschäftsleitung drei Minuten hat. Dieselben Daten werden danach in zwei Balkendiagrammen aufgetragen, die sich nur in der Basis der senkrechten Achse unterscheiden.

Das linke Panel zeigt einen Einbruch, das rechte eine messbare Differenz, die die Referenzlinie einordnet. Beide sind rechnerisch korrekt. Das zweite trägt zusätzlich den Satz, für den die Analystin einsteht, die Referenz, die den Massstab der Beurteilung gibt, und die Annotation, die die Differenz benennt, was es zum Ergebnis der Technik macht.

Visualisierungen

Das Raster der Zwecke wird als vier Felder gleicher Fläche gezeichnet, die Achse deklarativ gegen explorativ senkrecht und die Achse konzeptionell gegen datengetrieben waagrecht. Jede Achse trägt ihre beiden Pole als Beschriftung, ohne Skalenteilung. Jedes Feld trägt seinen Namen und die Lesart der beiden Antworten, die zu ihm führen.

Ein Vorher-Nachher-Paar wird als zwei baugleiche Panels gezeichnet, in denen sich eine einzige Variable ändert, hier die Basis der Achse. Die Skalenteilungen bleiben auf beiden Panels lesbar, sonst ist der Vergleich nicht überprüfbar. Das konforme Panel trägt seine vollständige Textebene: als Satz formulierter Titel, Referenzlinie, Annotation und Quellenangabe.

Kosten

Werkzeuge

Die Tabellenkalkulation (Excel, Google Sheets) erzeugt die Mehrheit der im Umlauf befindlichen Geschäftsvisualisierungen. Ihre Voreinstellungen arbeiten gegen die Technik: automatische Palette, Perspektivoptionen. Die Einsatzregel lautet, die Achsenbasis, die Reihenfolge der Kategorien und die Beschriftungen von Hand festzulegen.

Die BI-Plattformen (Power BI, Tableau, Qlik) bedienen die wiederkehrende Darstellung und das an seine Quelle angebundene Dashboard. Sie bringen Aktualisierung und Zugriffssteuerung; ihre Vorlagen erzwingen im Gegenzug ein Layout, das nicht immer das der Aussage ist.

Die Code-Bibliotheken (Vega-Lite, ggplot2, matplotlib, D3) machen die Darstellung reproduzierbar und versionierbar. Sie drängen sich auf, sobald dasselbe Diagramm jeden Monat neu erzeugt wird, wobei die Spezifikation dann das Referenzdokument ist.

Die Bleistiftskizze bleibt das erste Werkzeug. Die Form zu zeichnen, bevor man sie in einer Software öffnet, kostet zwei Minuten und beseitigt schlechte Ideen, solange sie sich noch ohne Bedauern wegwerfen lassen. Das Visual Vocabulary und der Chart Chooser leisten dasselbe bei der Auswahl.

Quellen

• IIBA, Guide to Business Data Analytics, §3.2 Business Visualizations: der Zweck der Technik, die Abgrenzung zu den technischen Visualisierungen, die Gestaltungsrichtlinien, das Modell der Zwecke, die vier Absichten und ihre Diagrammfamilien, der Platz der Kernaussage sowie die dort genannten Stärken und Grenzen.
• Scott Berinato, "Visualizations That Really Work", Harvard Business Review, Juni 2016, ausgeführt in Good Charts: The HBR Guide to Making Smarter, More Persuasive Data Visualizations, Harvard Business Review Press, 2016: die Erstveröffentlichung des Vier-Felder-Modells, das der Leitfaden übernimmt, mit seinen zwei Achsen und den Namen seiner Quadranten.
• Andrew Abela, Chart Chooser, Extreme Presentation Method, 2006: die Auswahltabelle, die jeder der vier Absichten eine Diagrammfamilie zuordnet. Abela nennt dafür Say It With Charts von Gene Zelazny, S. 27 der 4. Auflage, als Quelle der Typologie der Aussagen.
• Stephen Few, Information Dashboard Design: Displaying Data for At-a-Glance Monitoring, 2. Auflage, Analytics Press, 2013: die aus der Art der Kodierung abgeleitete Regel zur Achsenbasis, die Kritik am Ornament und die Definition des Dashboards als Anzeige, die auf einen Bildschirm passt.
• Financial Times Visual Journalism Team, Visual Vocabulary: der nach Absicht geordnete Katalog grafischer Formen, laufend gepflegt und frei zugänglich.