Wie wählen Sie das richtige Datenvisualisierungstool für Ihre digitale Strategie aus?

1 Bewerten Sie Ihre Datenquellen

Bevor Sie mit der Suche nach einem Datenvisualisierungstool beginnen, müssen Sie verstehen, welche Art von Daten Sie haben, woher sie stammen und wie oft sie sich ändern. Haben Sie zum Beispiel strukturierte oder unstrukturierte Daten? Verwenden Sie ein Data Warehouse, einen Cloud-Dienst oder eine API? Benötigen Sie Echtzeit- oder historische Daten? Diese Faktoren beeinflussen die Kompatibilität, Leistung und Kosten Ihres Datenvisualisierungstools.

2 Definieren Sie Ihre Ziele und KPIs

Als nächstes müssen Sie klären, was Sie mit Ihrer Datenvisualisierung erreichen möchten und wie Sie es messen wollen. Möchten Sie zum Beispiel Ihr Publikum informieren, überzeugen oder inspirieren? Möchten Sie Trends, Muster oder Zusammenhänge aufzeigen? Möchten Sie Daten vergleichen, gegenüberstellen oder einordnen? Was sind die wichtigsten Leistungsindikatoren? (KPIs) die für Ihre digitale Strategie von Bedeutung sind? Diese Fragen helfen Ihnen, den Typ, den Stil und die Funktionen Ihres Datenvisualisierungstools einzugrenzen.

3 Kennen Sie Ihre Zielgruppe und Ihren Kontext

Ein weiterer wichtiger Schritt besteht darin, sich zu überlegen, wer Ihre Datenvisualisierung sehen und in welchem Kontext verwenden wird. Zum Beispiel, wer sie sind, was ihnen wichtig ist und was sie bereits wissen? Wie können sie auf Ihre Datenvisualisierung zugreifen, auf welchem Gerät und auf welcher Plattform und in welcher Umgebung? Wie viel Zeit und Aufmerksamkeit haben sie und welche Maßnahmen sollen sie ergreifen? Diese Faktoren wirken sich auf das Design, die Interaktivität und die Zugänglichkeit Ihres Datenvisualisierungstools aus.

4 Vergleichen und bewerten Sie verschiedene Tools

Jetzt, da Sie eine klare Vorstellung von Ihren Daten, Zielen und Ihrer Zielgruppe haben, können Sie damit beginnen, verschiedene Datenvisualisierungstools zu erkunden, die Ihren Kriterien entsprechen. Es stehen viele Optionen zur Verfügung, von einfachen und kostenlosen Tools wie Google Charts oder Tableau Public bis hin zu erweiterten und kostenpflichtigen Tools wie Power BI oder D3.js. Sie können sie anhand ihrer Funktionalität, Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit vergleichen und bewerten. Sie können auch nach Bewertungen, Erfahrungsberichten und Beispielen suchen, wie andere digitale Strategen sie verwenden.

5 Testen und verfeinern Sie Ihre Datenvisualisierung

Sobald Sie sich für ein Datenvisualisierungstool entschieden haben, müssen Sie Ihre Datenvisualisierung testen und verfeinern, um sicherzustellen, dass sie Ihren Erwartungen entspricht und Ihre Botschaft effektiv vermittelt. Sie können dies tun, indem Sie einige bewährte Methoden befolgen, z. B. die Auswahl des richtigen Diagrammtyps, die Verwendung geeigneter Farben und Schriftarten, das Hinzufügen von Beschriftungen und Legenden, das Hervorheben wichtiger Punkte und das Vermeiden von Unordnung und Verzerrung. Sie können auch Ihre Kollegen, Kunden oder Benutzer um Feedback bitten und auf der Grundlage ihrer Eingaben Anpassungen vornehmen.

6 Überwachen und aktualisieren Sie Ihre Datenvisualisierung

Schließlich müssen Sie Ihre Datenvisualisierung überwachen und aktualisieren, um sie relevant, genau und ansprechend zu halten. Sie können dies tun, indem Sie die Leistung Ihrer Datenvisualisierung verfolgen und analysieren, z. B. die Anzahl der Aufrufe, Klicks, Freigaben und Kommentare. Sie können auch Tools wie Google Analytics oder Hotjar verwenden, um zu verstehen, wie Ihre Zielgruppe mit Ihrer Datenvisualisierung interagiert, was sie mag und was nicht und was sie lernt und tut. Basierend auf diesen Erkenntnissen können Sie bei Bedarf Verbesserungen oder Änderungen an Ihrer Datenvisualisierung vornehmen.

7 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

Dies ist ein Bereich, in dem Beispiele, Geschichten oder Erkenntnisse geteilt werden können, die in keinen der vorherigen Abschnitte passen. Was möchten Sie noch hinzufügen?