BI 22.01.2010, 11:44 Uhr

ein Bild sagt mehr als tausend Worte

Gängige BI-Software erleichtert dem Benutzer die Analyse grosser Datenmengen. Unter anderem IBM, SAP und Fraunhofer-Forscher arbeiten an visuellen Auswertungsmethoden.
Der Mensch verarbeitet Information wesentlich schneller, wenn sie visuell und nicht als Text dargeboten wird. Dieses Phänomen ist in der psychologischen Forschung als Bildüberlegenheitseffekt bekannt. Entwickler von BI-Software (Business Intelligence) machen sich das Phänomen zunutze, indem sie dem Benutzer an der Programmoberfläche statt unübersichtlichen Tabellen visuelle Elemente wie Diagramme, Pfeile oder Instrumente nach dem Prinzip von Tachometern präsentieren. Solche Dashboards sind aber nicht für alle Analysen und riesige Datenmengen geeignet.
Um BI-Analysen grosser Datenmengen oder vernetzter Quellen mithilfe neuartiger Anzeigetypen möglich zu machen, entwickeln 26 Institutionen aus Industrie und Forschung Auswertungs- und Präsentationstechniken. Aus der IT-Branche sind unter anderem IBM und SAP beteiligt, die Leitung des Projekts «VisMaster CA» hat das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung (IGD) in Darmstadt. Leiter Jörn Kohlhammer skizziert die Vorgabe: «Mensch und Computer wirken eng zusammen. Im Zentrum steht dabei immer der Nutzer. Er entscheidet, nicht das System.»
Farbmatrix statt Tabellen
Anhand eines prototypischen BI-Systems demonstriert Kohlhammer, wie Anwender in Zukunft mit immer grösseren Datenmengen umgehen können: Das System zeigt anstelle von Tabellen zum Beispiel ein Mosaik aus farbigen Flächen. Sind in einzelnen Spalten signifikant andere Werte als in anderen Kolonnen enthalten, fallen sie durch unterschiedliche Farbmarkierungen sofort ins Auge. Der Anwender braucht nur Muster erkennen und muss nicht mühsam Tabellenzellen scannen. Anhand der Farbunterschiede kann entschieden werden, welche Daten genauer auszuwerten sind. Auch lassen sich Zusammenhänge in den Daten erkennen, die anderenfalls verborgen geblieben wären.
Die neuen BI-Systeme böten insbesondere für die Finanzbranche - die riesige Datenmengen bestenfalls in Echtzeit analysieren muss - grosse Vorteile, ist Kohlhammer überzeugt. «Entwicklungen und Risiken im globalen Finanzgeschäft könnten so rechtzeitiger erkannt werden.»

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