5 FRAGEN AN ALEXANDER SCHMIDT
Wie verwandelt man eine Masse an Daten in ein hübsches und aussagekräftiges Dashboard? Mit viel Know-How, Erfahrung, Herzblut, Detailtreue und einer guten Portion Leidenschaft für Daten und Visualisierungen. Bei Hopmann Marketing Analytics haben wir in unserem DataViz-Team viele Expert:innen, die genau dieser Aufgabe tagtäglich mit Freude für unsere Kunden nachgehen. In regelmäßigen Abständen nehmen sie an unserer internen Datenvisualisierungs-Challenge „Battle of Vizards“ teil. Den vergagenen Wettbewerb hat unser Kollege Alexander Schmidt mit seinem hochwertigen Dashboard zum Thema Video Game Sales gewonnen. Im Rahmen unserer Blogpost-Reihe „5 Fragen an…“ erzählt er mehr über den Wettbewerb und verrät, wie man solch ein komplexes Dashboard aufsetzt und die typischen Herausforderungen dabei überwinden kann.
1. Kannst du dich bitte kurz vorstellen?
Mein Name ist Alexander Schmidt. Ich bin durch eine Werkstudententätigkeit auf das Thema Data Visualization aufmerksam geworden und fand es direkt so spannend, dass ich mich seitdem darauf fokussiert habe. Als Junior Data Visualization Specialist bei Hopmann erstelle ich tagtäglich informative Dashboards für verschiedene namhafte Kunden. Ich habe Erfahrung mit den beiden wohl bekanntesten Tools zur Datenvisualisierung, Microsoft Power BI und Tableau. In letzter Zeit habe ich mich jedoch aufgrund von bestimmten Kundenanforderungen verstärkt auf Tableau konzentriert. Obwohl das Tool anfangs für viele nicht sonderlich intuitiv erscheint, bietet es nach der Einarbeitungszeit sehr viel Raum für Kreativität und auch zahlreiche Gestaltungsmöglichkeiten.
2. Warum gibt es das Dashboard? Kannst du bitte etwas mehr über den Contest “Battle of Vizards” erzählen?
Das „Battle of Vizards“ ist ein interner Dashboard-Wettbewerb bei Hopmann Marketing Analytics, welcher etwa dreimal pro Jahr stattfindet. Unser Kollege Selmir organisiert die Challenge und sucht geeignete Datensätze für die Analysen, die spannend und herausfordernd zugleich sind. Vielen Dank an dieser Stelle an Selmir für die super Organisation! Für jede Challenge gibt es einen neuen Datensatz. Diese kommen aus den unterschiedlichsten Bereichen, von der Ökobilanz verschiedener Länder über die besten Workation Locations bis hin zu Daten über das Oktoberfest. In der letzten Challenge lag der Fokus auf der Auswertung von beispielhaften Sales-Daten aus der Videospielbranche. Sobald der Datensatz feststeht, ist jede:r Mitarbeiter:in dazu eingeladen, ihre:seine Fähigkeiten in der Datenanalyse und -visualisierung im Rahmen des Wettbewerbs unter Beweis zu stellen. Am Ende gibt es eine anonyme Abstimmung in unserem gesamten Team. Das Dashboard mit den meisten Stimmen gewinnt.
3. Welche Metriken und Darstellungsformen sieht man in deinem Dashboard und warum?
In meinem Dashboard gibt es drei Visualisierungen. Ein Sankey-Diagramm, eine spezielle Form des Flussdiagramms, ein Stacked Area Chart und eine Heat Map. Das Sankey-Diagramm zeigt, wie sich die Umsätze der Top 5 Videospielkategorien im Laufe der Zeit entwickelt haben. Welche Genres, Plattformen und Publisher dominierten in den verschiedenen Jahren? Welche Spiele waren in welchem Jahr besonders populär? Mit einer Auswahl für die Jahre und der Möglichkeit, die Visualisierung „abspielen“ zu lassen, wollte ich die Grafik so interaktiv wie möglich gestalten. Ergänzt wird die Visualisierung durch das Stacked Area Chart, das die Umsätze nach Regionen darstellt sowie durch eine Heat Map, die zeigt, welche Publisher in welchen Genres besonders aktiv sind. So sieht man beispielsweise im interaktiven Dashboard, dass Electronic Arts während des Zeitraums der Beispieldaten besonders stark in der Kategorie „Sports“ vertreten war. Sage und schreibe 212 Spiele wurden von EA in der Kategorie Sport veröffentlicht. Ein Rekord!
4. Wie bist du vorgegangen – von den Daten bis zum fertigen Dashboard?
Am Anfang stand die Aufbereitung der Daten, denn Datenqualität ist ein entscheidender Faktor: Data Cleaning und Data Preparation. So habe ich z. B. die Einheiten, fehlende Angaben, Unregelmäßigkeiten und die Plausibilität der Daten überprüft.
Nach dem Data Check habe ich mir überlegt, welche Darstellungsformen am besten geeignet sind, um die in den Daten enthaltenen Informationen am besten zur Geltung zu bringen. Ich dachte mir, dass es sicher interessant wäre, die Verteilung der Umsätze auf die verschiedenen Plattformen, Publisher und Genres darzustellen. Gleichzeitig wollte ich die Entwicklung über die Zeit nicht außer Acht lassen. Dabei bin ich auf das Sankey-Diagramm gestoßen, das sich für diesen Zweck gut eignet. So kann man anhand des Volumens der Umsatzströme direkt erkennen, welche Genres beispielsweise besonders umsatzstark waren. Durch die Möglichkeit, die Jahre auszuwählen, ist die Veränderung zum Vorjahr leicht zu erkennen. Ergänzt habe ich das Ganze mit dem Area Chart, für Informationen zu den Regionen. Gleichzeitig sollte eine Heat Map die Anzahl der Spieletitel in verschiedenen Farben sowie Umsatzhöhe durch die Größe der Kreise darstellen.
Anschließend ging es an die Erstellung der einzelnen Visualisierungen, was erfahrungsgemäß die meiste Zeit in Anspruch nimmt. Dabei mussten unter anderem neue Berechnungen erstellt und verschiedene Parameter konfiguriert werden.
Zum Schluss habe ich mich mit dem Zusammenfügen der einzelnen Visualisierungen zu einem Dashboard sowie dem Formatieren der Texte und aller Dashboard Elemente befasst. Oftmals nimmt das nicht viel weniger Zeit in Anspruch als die Erstellung der Visualisierungen selbst.
5. Gab es Herausforderungen bei der Erstellung des Dashboards? Wenn ja, wie hast du diese gelöst?
Am Anfang stand die Aufbereitung der Daten, denn Datenqualität ist ein entscheidender Faktor: Data Cleaning und Data Preparation. So habe ich z. B. die Einheiten, fehlende Angaben, Unregelmäßigkeiten und die Plausibilität der Daten überprüft.
Nach dem Data Check habe ich mir überlegt, welche Darstellungsformen am besten geeignet sind, um die in den Daten enthaltenen Informationen am besten zur Geltung zu bringen. Ich dachte mir, dass es sicher interessant wäre, die Verteilung der Umsätze auf die verschiedenen Plattformen, Publisher und Genres darzustellen. Gleichzeitig wollte ich die Entwicklung über die Zeit nicht außer Acht lassen. Dabei bin ich auf das Sankey-Diagramm gestoßen, das sich für diesen Zweck gut eignet. So kann man anhand des Volumens der Umsatzströme direkt erkennen, welche Genres beispielsweise besonders umsatzstark waren. Durch die Möglichkeit, die Jahre auszuwählen, ist die Veränderung zum Vorjahr leicht zu erkennen. Ergänzt habe ich das Ganze mit dem Area Chart, für Informationen zu den Regionen. Gleichzeitig sollte eine Heat Map die Anzahl der Spieletitel in verschiedenen Farben sowie Umsatzhöhe durch die Größe der Kreise darstellen.
Anschließend ging es an die Erstellung der einzelnen Visualisierungen, was erfahrungsgemäß die meiste Zeit in Anspruch nimmt. Dabei mussten unter anderem neue Berechnungen erstellt und verschiedene Parameter konfiguriert werden.
Zum Schluss habe ich mich mit dem Zusammenfügen der einzelnen Visualisierungen zu einem Dashboard sowie dem Formatieren der Texte und aller Dashboard Elemente befasst. Oftmals nimmt das nicht viel weniger Zeit in Anspruch als die Erstellung der Visualisierungen selbst.
WEITERE DASHBOARDS AUS DEM WETTBEWERB
In diesem Sinne gratulieren wir Alexander ganz herzlich zum Gewinn der Challenge. Wir möchten Ihnen aber auch die anderen Dashboards nicht vorenthalten, denn auch der Rest der Kolleg:innen hat sehr interessante Datenvisualisierungen zu dem Thema gebastelt. All diese Dashboards wurden mit Power BI umgesetzt.
Klicken Sie einfach auf die Grafiken, um zu den interaktiven Live-Dashboards zu gelangen:
P.S. Möchten Sie auch ein Data Vizard werden? Wir nehmen Sie gerne an die Hand, wenn Sie lernen möchten, wie Sie die Tools Tableau oder Power BI für Ihre eigenen Daten anwenden. Informieren Sie sich hier zu unserem praxisorientierten Schulungsangebot der HMA Academy: