BIG Data Visualisierungen 2.0 – Optimale Gestaltung und Einsatz neuartiger Visualisierungsmöglichkeiten

Dieser Beitrag ist eine logische Fortführung der Untersuchungen aus dem letzten Jahr (Hofer et al. 2018). Bisher vorgestellt wurden die multidimensionalen Visualisierungstypen Sankey, Sunburst und Parallel Coordinates sowie deren optimale Gestaltung (Design und Interaktionskonzept) und Einsatz, abhängig von zentralen Aufgabenkategorien (Identifizieren, Vergleichen und Zusammenfassen). In diesem Beitrag werden die oben genannten um die Visualisierungstypen Polar Coordinates, Heatmap und Treemap ergänzt, um der Vielfalt der gebotenen Möglichkeiten auf frei zugänglichen Plattformen und integrierten Softwarelösungen gerecht zu werden. Die Resultate zeigen, dass die Heatmap Visualisierung durch ihre starke Verdichtung in allen Aufgabenkategorien eine optimale Lösung bietet, während der Polar Coordinates Plot oder auch Star Plot in allen Bereichen am schlechtesten abschneidet. Des Weiteren konnte festgestellt werden, dass Visualisierungen, welche die Einzeltransaktionen und deren Attribute in den Vordergrund stellen (Parallel Coordinates Plot, Heatmap), einen Vorteil beim Identifizieren von bestimmten Ereignissen bieten. Andererseits liefern Visualisierungen basierend auf einer summativen Darstellung nach Dimensionen (Treemap, Sunburst, Sankey) einen Vorteil beim Vergleichen zweier Kategorien.