“Das ist mein Lieblingsteil an Analytics: langweilige, flache Daten nehmen und sie durch Visualisierung zum Leben erwecken"—John Tukey
Jeden Tag interagieren wir mehr mit Daten und müssen sie verstehen. Im Job müssen sowohl Datenprofis als auch Fachfremde Entscheidungen auf Basis von Tausenden, wenn nicht Millionen von Datenzeilen treffen, die sie so noch nie gesehen haben. Zu Hause haben wir immer mehr Zugang zu Daten, mit denen wir unsere Gewohnheiten optimieren, unsere Gesundheit schützen und verantwortungsbewusste Bürger sein können. Wie stellen wir sicher, dass wir diese Informationen effizient einordnen, wenn wir dateninformierte Entscheidungen treffen? Genau hier kommt Datenvisualisierung ins Spiel.
Datenvisualisierung gehört zu den wichtigsten Kompetenzen in der Data Science. Daten mit aussagekräftigen Visuals zum Leben zu erwecken, ist der effektivste Weg, Erkenntnisse zu vermitteln. Ob Datenanalysten ihre Ergebnisse für nicht-technische Stakeholder aufbereiten, Data Scientists die Wirkung ihrer Produktionsmodelle erklären oder Citizen Data Practitioners ihre Datenkompetenz einsetzen: Datenvisualisierung ist auch das Herzstück des Data Storytellings, das dafür plädiert, Visuals, Erzählung und Daten zu kombinieren, um aus Insights Handlungen abzuleiten.
Das Schöne an Datenvisualisierung ist ihre Zugänglichkeit und Anschaulichkeit. Die Bandbreite der Tools reicht von Drag-and-drop-Werkzeugen wie Excel, Power BI und Tableau bis hin zu technischeren Tools wie Python und R. Deshalb gilt Datenvisualisierung oft als Einstiegstür für viele angehende Datenpraktiker.
In diesem Artikel stellen wir 10 Must-Read-Bücher vor, die deine Datenvisualisierung spürbar verbessern. Ob du als erfahrener Datenprofi dein visuelles Design und Storytelling schärfen willst oder als Einsteiger die Grundlagen der Datenvisualisierung verstehen möchtest—hier ist für alle etwas dabei.
1. Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals von Brent Dykes
Data-Storytelling-Kompetenzen werden für alle, die über Daten präsentieren, zum Standard. Oft als die “letzte Meile der Analytics” bezeichnet, liefert Data Storytelling einen Rahmen, um Daten-Insights sowohl für technische als auch nicht-technische Zielgruppen aufzuschlüsseln. In seinem grundlegenden Buch erklärt Brent Dykes den Wert von Data Storytelling und die Schlüsselelemente einer erfolgreichen Datenstory.
Laut Dykes—zu Gast im DataFramed Podcast—sollten wir uns nicht ausschließlich darauf konzentrieren, wie wir Daten visualisieren, sondern mithilfe von Narrativ und Storytelling Entscheidungen aus Insights herbeiführen. In seinem Buch entwickelt Dykes einen Rahmen für Data Storytelling, der drei zentrale Elemente vereint: Daten, Erzählung und Visuals.
Effective Data Storytelling ist ein innovatives Buch. Es geht über die klassische Fokussierung auf Visualisierung hinaus und reflektiert die Kraft von Erzählung und die Psychologie des Geschichtenerzählens mit Daten. Du lernst die wesentlichen Fähigkeiten, um deine Insights in überzeugende und einprägsame Datenstories zu übersetzen. Deshalb ist es ein Muss für alle, die regelmäßig mit Daten kommunizieren.
2. Storytelling With Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals von Cole Nussbaumer Knaflic
In dieselbe Richtung geht Cole Nussbaumer Knaflics Buch Storytelling with Data, das die unterschiedlichen Wege aufzeigt, eine Datenstory zu vermitteln. Visualisierungen liefern die visuelle Ebene unserer Geschichten mit Daten. Doch über Daten präsentieren und sprechen, sodass eine überzeugende Story entsteht, ist alles andere als trivial. Genau diese Lücke schließt Cole Nussbaumer Knaflic mit ihrem Buch.
Storytelling with Data ist voll mit praxisnahen Ressourcen und Fallstudien für Business- und Datenprofis, die Visualisierungen wirksam einsetzen wollen. Ob es um die Wahl des passenden Diagrammtyps, die Struktur einer Datenstory oder das Entrümpeln eines Charts geht—die Kombination aus Theorie und Praxis macht das Buch zu einer starken Ressource für Einsteiger wie Fortgeschrittene.
3. Information Dashboard Design: Displaying Data for At-a-glance Monitoring von Stephen Few
Dashboards sind der effektivste Weg, komplexe Datenlandschaften auf einen Blick zu erfassen. Gleichzeitig können sie leicht überladen und ineffizient gestaltet sein. Das Ziel von Information Dashboard Design von Stephen Few ist es, häufige Fehler und Fallen bei der Entwicklung von Dashboards zu vermeiden.
Als praxisnaher Leitfaden konzipiert, präsentiert das Buch Best Practices für das Dashboard-Design. Es geht ins Detail, mit zahlreichen Beispielen für gelungene und missglückte Dashboards und erklärt, wie sich typische Designfehler vermeiden lassen. Neben konkreten Tipps vermittelt Stephen Few eine wertvolle Einführung in Designtheorie und Datenvisualisierung vor dem Hintergrund aktueller Erkenntnisse der Neurowissenschaft.
4. The Big Book of Dashboards. Visualize Your Data Using Real-World Business Scenarios von Steve Wexler, Jeffrey Shaffer und Andy Cotgreave
Wer in Business-Intelligence-Teams arbeitet, sollte dieses Buch lesen. Verfasst von Steve Wexler, Jeffrey Shaffer und Andy Cotgreave, ist das Big Book of Dashboards der maßgebliche Leitfaden für die Entwicklung wirksamer Dashboards.
Zahlreiche Beispiele aus echten Anwendungsfällen und Branchen wie Gesundheit, Finanzen, Marketing und Sport machen das Buch ideal für alle, die ihr Dashboard-Design auf das nächste Level bringen wollen. Mit besonderem Fokus auf Tableau deckt es Best Practices ab—von der Empathie für die Zielgruppe bis hin zur Perfektionierung einzelner Visualisierungen im Dashboard.
Mehr zum Buch erfährst du auch von Co-Autor Andy Cotgreave, der über Datenvisualisierung und Storytelling im DataFramed Podcast gesprochen hat.
5. The Functional Art von Alberto Cairo
In The Functional Art widmet sich Datenjournalist Alberto Cairo einer der zentralen Fragen der Datenvisualisierung: Wie entstehen schöne, fesselnde Visualisierungen, ohne Nutzen und Erkenntnis zu opfern? Kurz: Wie wird die Kunst hinter Datenvisualisierung funktional?
Was oft als Trade-off gilt, führt Alberto Cairo als Scheinproblem vor. Ausgehend von einem detaillierten Überblick über Branchenstandards beleuchtet er, wie unser Gehirn Informationen wahrnimmt und behält.
Functional Art verfolgt ein klares Ziel: Best Practices der Data Science mit unserem Wissen über Wahrnehmung und Kognition zu verbinden, um Visualisierungen zu schaffen, die zugleich ästhetisch überzeugen und für Endanwender funktional sind.
6. The Visual Display of Quantitative Information von Edward R. Tufte
Wer ein Thema wirklich verstehen will, kommt irgendwann zu den Klassikern. The Visual Display of Quantitative Information von Edward R. Tufte gilt als eines der frühesten Bücher zur Datenvisualisierung.
Seit der Erstveröffentlichung 1983 hat sich viel verändert—technischer Fortschritt macht Visualisierung heute weitaus zugänglicher als zu Tuftes Zeiten—und manche Ideen wirken überholt. Dennoch bietet The Visual Display of Quantitative Information zahlreiche zeitlose Grundsätze der Designtheorie und zur Gestaltung wirksamer Diagramme. Zudem enthält das Buch eine außergewöhnliche Sammlung an Diagrammen, Charts und Tabellen—mit über 200 Abbildungen und detaillierten Analysen, die als Inspiration sehr hilfreich sind.
7. The Accidental Analyst von Eileen Mcdaniel und Stephen McDaniel
Mit wachsenden Datenmengen hält Datenarbeit in immer mehr Jobs Einzug. Viele Profis—unabhängig vom Hintergrund—müssen im Alltag mit Daten arbeiten. Wenn du dich als „accidental analyst“ wiedererkennst, der das nicht geplant hatte, ist dieses Buch für dich.
The Accidental Analyst von Eileen Mcdaniel und Stephen McDaniel bietet einen intuitiven, schrittweisen Rahmen, um die Komplexität von Datenanalyse und -visualisierung zu bewältigen. Die sogenannten „Seven C's of Data Analysis“ definieren einen klaren Fahrplan, um Daten erfolgreich zu strukturieren, zu analysieren und zu visualisieren—entlang von Branchenstandards.
Mit illustrierten Beispielen sowie vielen Tipps und Tricks ist das Buch eine Ressource für Erfahrene und Einsteiger, die ihre Daten verstehen und kommunizieren wollen.
8. Beautiful Visualization. Looking at Data Through the Eyes of Experts von Julie Steele und Noah Iliinsky
Was macht eine Datenvisualisierung überzeugend und erkenntnisreich? Genau das untersucht Beautiful Visualization—aus der Perspektive führender Expertinnen und Experten.
Verfasst von Julie Steele und Noah Iliinsky, analysiert Beautiful Visualization den Prozess der Datenvisualisierung anhand realer Projekte. 24 Fachstimmen—von Designerinnen und Wissenschaftlern bis hin zu Künstlern und Statistikern—erläutern Methoden, Vorgehen und Philosophie beim Visualisieren von Daten.
Das Buch ist eine ausgezeichnete Ressource für alle, die verstehen wollen, wie Profis an visuelles Design herangehen. Dank der Vielfalt der Stimmen dürften Leserinnen und Leser mit jedem Hintergrund neue Einsichten gewinnen, die ihre Visualisierungskompetenz auf das nächste Level heben.
9. Information Graphics von Sandra Rendgen und Julius Wiedemann
Information Graphics ist ein faszinierend gestaltetes Buch, das die Entwicklung visueller Kommunikation im Zeitalter von Big Data beleuchtet.
Verfasst von Sandra Rendgen und Julius Wiedemann, ist es in zwei Teile gegliedert. Der erste enthält einleitende Essays zur frühen Geschichte der Datenvisualisierung (etwa zu prähistorischen Höhlenmalereien als Kommunikationsmittel) und zu ihren theoretischen Grundlagen. Der zweite Teil versammelt mehr als 200 Projekte und 400 Beispiele grafischer Informationen aus aller Welt—aus Journalismus, Verwaltung, Bildung, Wirtschaft und mehr.
Für ein breites Publikum gedacht, ist es für alle hilfreich, die sich für Geschichte und Praxis moderner visueller Kommunikation interessieren.
10. Knowledge Is Beautiful von David McCandless
Lässt sich die Welt über Datenvisualisierungen verstehen? Im visuell beeindruckenden Knowledge is Beautiful unternimmt David McCandless einen starken Versuch.
Knowledge is Beautiful versammelt ein breites Spektrum an eindrucksvollen, farbigen Visualisierungen und Infografiken, die unsere Welt erklären wollen. Die Grafiken sind Paradebeispiele für McCandless’ schlichten, eleganten und grenzensprengenden Stil—und destillieren Erkenntnisse aus Kunst, Wissenschaft, Geschichte, Gesundheit, Medien und mehr. Bonus für alle, die in die Daten eintauchen wollen: Jede Visualisierung ist mit einem offenen Datensatz verknüpft.
Wenn du tiefer in Datenvisualisierung einsteigen möchtest, findest du hier weitere Ressourcen:
- DataFramed Episode #69—Effective Data Storytelling: How to Turn Insights into Actions mit Brent Dykes
- 8 Regeln für besseres Data Storytelling
Entdecke weitere Inhalte in unserem Blog und in unseren Cheat Sheets
