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Putting The B Back Into BI

Filip Doušek darüber, warum es wichtig ist, sich wieder auf das Business in BI zu fokussieren:

I was planning to write about putting the intelligence back into business intelligence. About making data tools smarter than 90’s style drilling and 00’s style charting. About massive analytics and graph DBs and dealing with big data. And how BI should be more AI. That would be my inner geek’s blogpost. It would be about the promise of BI - making companies smarter through the use of data.

But when I put my business hat on, I don’t care about the intelligence. […]

The whole point of BI is (or should be) business, not intelligence. And that is the real problem with BI. Not missing the I, but missing the B.

Und, was aus seiner Sicht nicht funktioniert:

What Doesn’t Work: Dashboards. Reports. Exploration. Self-service. Why? Because digging around increasingly large datasets is not what you want your people to spend time on. It doesn’t directly increase profits or speed up execution. Quite on the contrary. Executives today are swamped with information, 95% of which is noise. Digging through that noise distracts them from work, burdens their minds and clots their decision-making.

Es geht Ihm, wie auch bei der Datenvisualisierung, um das Vermeiden von Störungen, Ablenkungen und um Priorisierung. Die richtigen Fragen zu kennen, und auch zu beantworten. Ein guter Ratschlag, sich weniger um die Tools zu kümmern, sondern um die Business Prozesse und deren Unterstützung. 

Source: https://www.linkedin.com/pulse/putting-b-b...

Lollipop Charts: “Who Loves You, Baby?”

A lollipop chart is malformed in that it’s length has been rendered harder to see by making it thin, and its end has been rendered imprecise and inaccurate, by making it large and round. The center of the circle at the end of the lollipop marks the value, but the location of the center is difficult to judge, making it imprecise compared to the straight edge of a bar, and half of the circle extends beyond the value that it represents, making it inaccurate.
— Stephen Few

Ein Plädoyer von Stephen Few für etablierte Charttypen. Warum man Lollipop Charts einem Balkendiagramm vorziehen soll, erschließt sich mir auf den ersten Blick auch nicht (außer dem Drang nachzugeben, einmal etwas anders machen zu wollen).

Die International Business Communication Standards (IBCS®) - Link zu Top Ten Charts PDF - sehen Lollipop Charts für (prozentuale-) Abweichung bzw. Varianz vor.

Diese Vorgabe fand ich schon lange, sagen wir mal, unglücklich und überdesigned.  Ist diese Unterscheidung wirklich nötig?

Zumal die Lollipop Charts à la Hichert+Faisst oftmals eingesetzt werden, wenn der Platz knapp ist - beispielsweise direkt über einem Säulendiagramm mit absoluten Werten. Genau dann sind sie, wie Stephen Few es passend erläutert hat, nicht mehr präzise und der Stecknadelkopf alleine nimmt mit seiner Größe ca. 20% der Skala ein. 

Source: http://www.perceptualedge.com/blog/?p=2642

Making-of: The Eurosearch Song Contest

I’ll never watch the Eurovision Song Contest with more attention than this year. That’s not really that hard: I never cared much about the contest, with its freaky and cheesy aspiring singers, its bad English speaking presenters and its endless voting. But I’ll be watching very closely this year, and I already know way more about the contest, the voting system and the candidates than I ever did.
— Maarten Lambrechts

Maarten Lambrechts hat ein schönes Making-of zu seinem letzten Datenprojekt erstellt. Im Rahmen des "Google News Labs" hat er sich mit dem Eurovision Song Contest beschäftigt und ein alternatives Voting System auf Basis von Google Suchanfragen ausgewertet. Er nennt es den Eurosearch Song Contest.

When scrolling through the list of participating countries, I noticed that Malta (430.000 inhabitants) and San Marino (only 32.000) are also taking part in the contest. And they have the same weight in awarding points as Germany (81 million) and the UK (65 million) do. I wanted to work with a map, but I had to come up with a map that would give equal visual weight to all countries. So enter Europe tile grid maps.
— Maarten Lambrechts

Maarten wollte die Quell- und Zielländer der Wählerstimmen auf einer Karte visualisieren. Er wählte den Ansatz einer abstrakten Karte Europas, in der jedes Land dieselbe Grundfläche bekommt - da jedes Land, unabhängig seiner echten Grundfläche, gleichberechtigtes Stimmgewicht besitzt.

Quelle: Maarten Lambrechts - The Eurosearch Song Contest

Quelle: Maarten Lambrechts - The Eurosearch Song Contest

Leider verliert diese abstrakte Version alle typischen Landmarken, die es uns Europäern einfach macht, sich auf dieser Karte zu orientieren. (Hättet Ihr Italien an der Stelle vermutet?). Doch die Motivation dahinter ist klar und macht Sinn. Die reelle Fläche transportiert automatisch ein Gewicht, das nicht existiert und in dieser Version aus dem Spiel genommen wird. Maarten umgeht diesen Umstand auf geniale Art und Weise, in dem er eine Transformation auf Knopfdruck zwischen der Karte und der abstrakten Version anbietet.

Source: http://www.maartenlambrechts.com/2017/05/0...

Wie baut man Datenvisualisierungskompetenz im Unternehmen auf?

Cole Nussbaumer Knaflic von storytellingwithdata.com und Jon Schwabish von PolicyViz.com befassen sich in einer Kooperation mit dem Thema, wie man Datenvisualisierungskompetenz im Unternehmen aufbaut und dedizierte Teams zusammenstellt.

Cole erwähnt eine Vorgehensweise, die mich sehr daran erinnert, wie es sein muss, wenn ein striktes Notationskonzept ohne Selbstbestimmung und Rücksicht vorgeschrieben wird:

Which leads me to the approach that doesn’t work. It sounds something like this: “I went to this class (or read this book) and learned how to visualize data correctly. You should do it this way now—the correct way—because the way you’ve been doing it is wrong.” I’m being intentionally blatant here. The point is that no one likes things being forced on them.

Also, people tend to resist change. It’s a natural human tendency: change makes us uncomfortable. Let’s add to that potential feelings of not trusting one’s design instincts or ability implement good design via tools. It can feel intimidating. People may question whether those around them will be accepting of doing things in a new way or whether they’ll have support from managers or stakeholders. It can feel like a big risk. Take all of these things together, and it isn’t surprising that people are sometimes resistant to doing things differently. And certainly not shocking that people don’t tend to react positively to the “I am right, you are wrong” argument.
— Cole Nussbaumer Knaflic

Auch mir ist ein Klima definitiv lieber, in dem eine freie Ausgestaltung und Verwirklichung gewünscht ist. Daher bin ich ebenfalls dafür, die Methodenkompetenz individuell zu fördern. Wenn einem am Ende selber bewusst wird, warum die eine Darstellung besser funktioniert als die Andere, dann ist demjenigen mehr geholfen, als wenn ohne Nachzudenken eine Vorlage kopiert wird. 

Nur derjenige hat ein Thema verinnerlicht, der es auch verstanden hat. Hintergründe und Methoden festigen ein Fundament, auf dem Neues, sogar Besseres entstehen kann. Auswendiglernen (oder Abschreiben) hilft dagegen nur kurzfristig und führt zu keiner revolutionären Entwicklung.

Source: http://www.storytellingwithdata.com/blog/2...

Lisa Charlotte Rost: Warum visualisieren wir Daten?

Finding a definition for data vis is ok-ish easy: Data vis represents data with visual elements to communicate information. Today I want to focus on a part of the data vis definition that is a bit overlooked: The part that tries to answer my favourite question of them all: “Why?”

So yes, why. Why the heck are we actually visualising data?
— Lisa Charlotte Rost

Warum visualisieren wir überhaupt Daten? Lisa Charlotte Rost gibt in fünf Schritten hervorragende Antworten

Source: about:blank

How to Fail - Fast! Reportingprototypen mit Stift und Zettel

[…] when you start a graphing project, how often do you pull up Excel, Google Sheets, Tableau, or whatever graph-o-matic as your first step and just start clicking around?

If you’re anything like me, that’s usually a recipe for disaster. Suddenly you’re perfecting an already-spectacular y-axis while ignoring the fact that you’ve chosen the wrong graph type and will eventually have to start over.
— Andrea Robertson

Ein Plädoyer für Stift und Zettel von Andrea Robertson. Nutzt Ihr auch auch Skizzen für Prototypen oder experimentiert Ihr direkt mit Software?

Source: https://hypsypops.com/how-to-fail-fast/

One Angry Bird - Die Emotionen in Donald Trumps Inaugurationsrede analysiert

Periscopic hat mit Hilfe der Microsoft Emotions API die letzten 10 Inaugurationsreden der US- Präsidenten analysiert und in einer an Federn erinnernden Visualisierung dargestellt.

An examination of the facial expressions of the last six presidents during the past 10 inaugurations revealed remarkable differences in the moods and emotions they conveyed. Five of the past six presidents were either positive or measured during their speeches, a striking contrast to the negative countenance found in President Trump’s inaugural remarks.
— Periscopic

Die aktuellste Rede stach besonders hervor. Sie war geprägt von negativen Emotionen; u.a. empört (disgusted), betrübt (sad) und wütend (angry).

Source: http://emotions.periscopic.com/inauguratio...

Kritisch denkende Genies, keine Roboter

These are guidelines, not rules. If you can explain the logic for going against this guidance, then your graph is probably going to be alright. My goal is to develop critical thinking masterminds, not robots.
— Ann K. Emery

 Was für ein gelungener Absatz in dem Artikel "Balkendiagramme: Horizontal oder vertikal" von Ann K. Emery! Ich kann da nur voll zustimmen und die finale Aussage deckt sich komplett mit meinem bevorzugten Ansatz, wenn ich Kollegen oder Interessierte an Datenvisualisierungen heranführe. 

Anstatt Jemandem ein fertiges Notationskonzept mit fest und fremd definierten Vorlagen vor die Nase zu legen, bringe ich Ihm lieber die Grundlagen und Hintergründe bei. Handwerkliche Fehler sind zu vermeiden. Dabei helfen gemeinsame Richtlinien und Definitionen, damit ein gewisser einheitlicher Standard gehalten werden kann. Mit der Zeit erhoffe ich mir, wie Ann auch, dass kritisch hinterfragt und im besten Fall selber herausgefunden wird, was für welchen Zweck die beste Visualisierung ist.

Warum nicht auch mal bewußt und begründet gegen Richtlinien verstoßen, wenn es dem Zweck, der Informationsübermittlung, der erfolgreichen Kommunikation, dient?

Manchmal passt der vorgefertigte Standard aus der Retorte einfach nicht und außergewöhnliche Darstellungen transportieren die Kernaussage besser. Viele der herausragenden Datenvisualisierungen der letzten Zeit bedienen sich der Grundlagen. Die Ersteller aber gehen und denken immer einen Schritt weiter und sind regelrecht innovativ in der "Regelauslegung". Das sollte das Ziel eines jeden Mentors sein: Kritisch denkende Genies, keine Roboter.   

Source: http://annkemery.com/vertical-or-horizonta...