Visual Analytics: Unterschied zwischen den Versionen
Keine Bearbeitungszusammenfassung |
Keine Bearbeitungszusammenfassung |
||
| Zeile 1: | Zeile 1: | ||
'''Seite ist in Bearbeitung! | |||
Bei Visual Analytics geht es um die Analyse anhand von Bildern, Karten, Grafiken oder Videoaufzeichnungen (Buschbacher, 2016, S. 45). Dies ist kein grundlegend neuer Ansatz, jedoch haben die Einfachheit und Schnelligkeit zugenommen, wie mit [[Technologien|modernen Technologien]] der Datenverarbeitung und -visualisierung völlig neue Erkenntnisse gewonnen werden können. Zur Ausschöpfung der Möglichkeiten von Visual Analytics ist ein breites analytisches Know-how zu diversen Werkzeugen und Methoden nötig. Dafür muss jedoch nicht zwingend ein [[Data Scientist]] im Unternehmen sein. Das Controlling kann als [[Business Partner]] fungieren und die Fachbereiche bei der Datenanalyse beraten (Ruf & Schwab, 2016, S. 495-499). | Bei Visual Analytics geht es um die Analyse anhand von Bildern, Karten, Grafiken oder Videoaufzeichnungen (Buschbacher, 2016, S. 45). Dies ist kein grundlegend neuer Ansatz, jedoch haben die Einfachheit und Schnelligkeit zugenommen, wie mit [[Technologien|modernen Technologien]] der Datenverarbeitung und -visualisierung völlig neue Erkenntnisse gewonnen werden können. Zur Ausschöpfung der Möglichkeiten von Visual Analytics ist ein breites analytisches Know-how zu diversen Werkzeugen und Methoden nötig. Dafür muss jedoch nicht zwingend ein [[Data Scientist]] im Unternehmen sein. Das Controlling kann als [[Business Partner]] fungieren und die Fachbereiche bei der Datenanalyse beraten (Ruf & Schwab, 2016, S. 495-499). | ||
Version vom 3. Mai 2020, 10:07 Uhr
Seite ist in Bearbeitung!
Bei Visual Analytics geht es um die Analyse anhand von Bildern, Karten, Grafiken oder Videoaufzeichnungen (Buschbacher, 2016, S. 45). Dies ist kein grundlegend neuer Ansatz, jedoch haben die Einfachheit und Schnelligkeit zugenommen, wie mit modernen Technologien der Datenverarbeitung und -visualisierung völlig neue Erkenntnisse gewonnen werden können. Zur Ausschöpfung der Möglichkeiten von Visual Analytics ist ein breites analytisches Know-how zu diversen Werkzeugen und Methoden nötig. Dafür muss jedoch nicht zwingend ein Data Scientist im Unternehmen sein. Das Controlling kann als Business Partner fungieren und die Fachbereiche bei der Datenanalyse beraten (Ruf & Schwab, 2016, S. 495-499).
Quellen
Literaturverzeichnis
- Buschbacher, F. (2016). Wertschöpfung mit Big Data Analytics. Controlling & Management Review, 60 (1), S. 40-45.
- Ruf, R. & Schwab, W. (2016). Visual Analytics. Vorausschauende Analyse statt klassischem Reporting. Controlling, 28 (8-9), S. 495-501.
Weiterführende Literatur
- Kohlhammer, J., Proff, D. U. & Wiener, A. (2016). Der Markt für Visual Business Analytics. In P. Gluchowski & P. Chamoni (Hrsg.). Analytische Informationssysteme (S. 303-323). Berlin, Heidelberg: Springer Gabler.
- Nussbaumer Knaflic, C. (2017). Storytelling mit Daten. München: Vahlen.
Autoren
Jan Roman Binzegger, Georg Bucher, Aleksandra Dimova
