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Visual Analytics

Erkenntnis kommt von erkennen

Seit rund vier Jahrzehnten beschäftigt sich Dr. Matthias Nagel bereits mit Visual Analytics, immer mit dem Ziel komplexe Informationen so aufzubereiten, dass sie leichter verständlich sind. Wer Daten geschickt visualisiert, ist in der Lage, bislang unbekannte Zusammenhänge schneller zu erkennen.

Derzeit analysiert man größere Datenberge in der Regel jedoch mittels Data Mining. Statistische Programme durchsuchen die Daten nach Mustern oder Auffälligkeiten.

Je genauer man dazu im Vorfeld das Problem versteht, desto präziser sind die Fragestellungen, mit denen die Datenbestände analysiert werden. Was ist aber mit bislang unbekannten Mustern, der Suche nach neuen Erkenntnissen?

Nutzt man statt Data Mining Visual Analytics, fallen einem die Erkenntnisse buchstäblich „ins Auge“. Menschen können aus Formen und Farben viel mehr Informationen aufnehmen, als durch das Lesen von Text oder Zahlenkolonnen.

Neue Darstellungsformen erleichtern das Verständnis der Daten. Sind die Grafiken dann auch noch interaktiv, kann sofort mit der Analyse und der Interpretation begonnen werden.

 

VisualCockpit - und Sie wissen was läuft

Sie verfügen über reichhaltige Datenquellen (z.B. Ihr Produktionssteuerungsprogramm), doch die Auswertung ist mühsam oder nur mir teurer externer Hilfe möglich? Sie möchten Analysen auf Mausklick durchführen und variable Fragestellungen verfolgen?

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DataWarehouseBuilder - es geht auch einfach

Der DataWarehouseBuilder erleichtert den Aufbau der Auswertestrukturen erheblich und vereint unterschiedlichste Ausgangsdaten und -formate. Sie müssen dazu nicht selbst programmieren können - Datenbankgrundkenntnisse genügen.

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Die Fakten zu Ihrer Intuition

n³ - die neue Dimension des Data Science

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