Geleitwort	5
	Vorwort zur 2. Auflage	7
	Vorwort	9
	Inhaltsverzeichnis	13
	1 Visual Business Analytics	17
	1.1 Bessere Wege der Entscheidungsfindung durch VBA	18
	Die Anwender im VBA-Modell	21
	1.2 Trends und Zukunft von VBA	23
	2 Visualisierung von Daten und Informationen	29
	2.1 Daten und Datentypen	30
	2.1.1 Daten	30
	2.1.2 Datentypen	31
	2.1.3 Datenakquisition und Datenherkunft	31
	2.1.4 Datenspeicherung	32
	2.1.5 Datenqualität in der Visualisierung	33
	2.1.6 Datenvorverarbeitung	33
	2.2 Syntax und Semantik	34
	Listen und Tabellen	35
	Text	35
	Geografische Daten	36
	Zeitabhängige Daten	36
	Netzwerke und Graphen	37
	Hierarchien und Bäume	37
	2.3 Informationen	38
	Metadaten	38
	2.4 Wissen	39
	Wissensrepräsentierung	40
	Semantische Wissensnetze	41
	2.5 Historie der Visualisierung	42
	2.5.1 Von der Antike bis zur frühen Neuzeit	43
	2.5.2 Die Neuzeit – Geburt der modernen Diagramme	47
	2.5.3 Die Moderne – Information Design und interaktive Visualisierung	54
	2.6 Zusammenfassung	57
	3 Reporting und Information Design	59
	3.1 Reporting	59
	3.2 Information Design	62
	3.3 Diagramme	66
	3.3.1 Säulen- und Balkendiagramme	67
	Anwendungsbeispiele für Säulendiagramme	69
	Anwendungsbeispiele für Balkendiagramme	70
	Umgang mit gestapelten oder gruppierten Säulen- und Balkendiagrammen	71
	3.3.2 Kreisdiagramme	75
	Anwendungsbeispiele	78
	3.3.3 Liniendiagramme	79
	Anwendungsbeispiele für Liniendiagramme	80
	3.3.4 Punktdiagramme	82
	Anwendungsbeispiele für Punkt- und Blasendiagramme	82
	3.4 Eigenschaften von Diagrammen	83
	3.4.1 Einsatz von Farben	83
	Highlighting	86
	3.4.2 Schlanke Visualisierung	88
	Dekoration	88
	3D	90
	x- bzw. y-Achse in Säulen- und Balkendiagrammen	91
	3.4.3 Skalierung	93
	3.4.4 Diagrammnotation für Säulen- und Balkendiagramme	98
	3.4.5 Darstellung von Abweichungen	99
	3.5 Gestaltung von Tabellen	100
	3.6 Einführung einer Information-Design-Richtlinie	104
	3.7 International Business Communication Standards (IBCS®)	108
	3.7.1 Die IBCS®-Standards	108
	3.7.2 Die IBCS Association und ihre Entstehung	113
	3.7.3 Das IBCS®-Aus- und Fortbildungsprogramm	115
	3.7.4 IBCS®-zertifizierte Software	116
	3.8 Zusammenfassung	117
	4 Business Intelligence und Visualisierung	119
	4.1 Visual Business Intelligence	119
	4.1.1 Herausforderung	119
	4.1.2 Marktüberblick	121
	4.2 Interaktive Visualisierung	123
	4.2.1 Dynamische und geführte Berichte	123
	4.2.2 Motivation	127
	4.2.3 Menschliche Wahrnehmung	127
	Das Auge	128
	Die drei Ebenen der Wahrnehmung	129
	Das visuelle Gedächtnis	130
	4.2.4 Aufmerksamkeit	131
	Ebene 1	131
	Ebene 2	133
	Ebene 3	135
	4.2.5 Vorteile der Informationsvisualisierung	136
	4.2.6 Referenzmodell nach Card, Mackinlay und Shneiderman	139
	Rohdaten	139
	Datentabellen	140
	Visuelle Strukturen	141
	Ansichten (Views)	145
	4.2.7 Interaktion	146
	Einfache Interaktionstechniken	147
	Erweiterte Interaktionstechniken	148
	4.2.8 Webbasierte Visualisierungen	150
	4.2.9 Das Shneiderman-Mantra	150
	4.2.10 Weitere Visualisierungsbeispiele	153
	Visualisierung von Text	154
	Geografische Daten	155
	Zeitabhängige Daten	156
	Netzwerke und Graphen	157
	4.2.11 Zusammenfassung	158
	4.3 Empfehlungen für das Dashboard-Design	159
	4.3.1 Der Einsatz von Dashboards in Unternehmen	159
	Strategische Dashboards	163
	Analytische Dashboards	163
	Operative Dashboards	164
	4.3.2 Einsatz geeigneter grafischer Elemente	164
	Tachometer und Ampeln	167
	Glanzeffekte	170
	Target-Graph	171
	Der Hintergrund	175
	4.3.3 Interaktivität als besondere Herausforderung	175
	Menüleisten	176
	Scroll	177
	Drill-down	178
	4.3.4 Anwendungsszenarien	180
	Aufbau	180
	Analytisches Dashboard	181
	Treemaps	182
	Geovisualisierung und Treemaps	184
	Strategisches Dashboard	189
	Operatives Dashboard	191
	Kacheln	192
	Mobile BI	193
	4.4 Anwendungsbeispiele	195
	4.4.1 Wer liefert was? GmbH	195
	Das Unternehmen	195
	Die Ausgangssituation	195
	Die Aufgabe	196
	Die Lösung	196
	Der Mehrwert	198
	4.4.2 Otto Group	198
	Das Unternehmen	199
	Die Ausgangssituation	199
	Die Aufgabe	200
	Die Lösung	200
	Der Mehrwert	204
	4.4.3 ProSiebenSat.1 Media SE	204
	Das Unternehmen	205
	Die Ausgangssituation	206
	Die Aufgabe	207
	Die Lösung	207
	Der Mehrwert	209
	4.5 Zusammenfassung	212
	Anhang	270
	5 Big Data und Visual Analytics	213
	5.1 Big Data	213
	5.1.1 Herausforderung	213
	5.1.2 Definition von Big Data	215
	5.1.3 Aktuelle Trends im Big-Data-Bereich	217
	5.1.4 Maschinelles Lernen	219
	5.1.5 Interaktive Analyse von Big Data	221
	5.1.6 Der Mensch im Mittelpunkt von Big Data?	222
	5.2 Visual Analytics	225
	5.2.1 Motivation	225
	5.2.2 Einführendes Beispiel	228
	5.2.3 Der Begriff Visual Analytics	232
	5.2.4 Der Visual-Analytics-Prozess	234
	Visuelle Datenexploration	235
	Automatische Datenanalyse	236
	Verknüpfung von Visualisierung und Modell	238
	Das Visual-Analytics-Mantra von Keim	239
	5.2.5 Zusammenfassung	241
	5.3 Visual Analytics in Big-Data-Szenarien	241
	5.3.1 Aktuelle Situation in Unternehmen	241
	Unterstützung durch die IT-Abteilung	243
	Verwendung der Analyseergebnisse	243
	5.3.2 Aktueller Einsatz von Visual Analytics	245
	5.3.3 Auswahl einer geeigneten Vorgehensweise	247
	5.3.4 Einführung von Visual Analytics im Unternehmen	250
	5.4 Anwendungsbeispiele	252
	5.4.1 SAS Visual Analytics	253
	5.4.2 TIBCO Spotfire	255
	5.4.3 Tableau	257
	5.4.4 Risikomanagement	257
	5.4.5 Anwendungsfall aus dem Energiesektor	259
	5.4.6 Analysen zeitabhängiger Daten	259
	5.4.7 Visuelle Analyse von Energienetzen	261
	5.4.8 Zusammenfassung	265
	5.5 Ein Blick in die Forschung	266
	5.6 Zusammenfassung	269
	Abkürzungen	271
	Literatur	273
	Index	283