Zusammenfassung
Datenanalysetools im Business-Intelligence(BI)-Umfeld bedienen zunehmend neben ausgebildeten Datenanalysten die Information Prosumer, also solche Nutzer, die auch ohne technische BI-Kenntnisse Daten explorieren und auswerten wollen. Dieser Trend beeinflusst bereits heute die Interfacegestaltung entsprechender Tools und wird sich auch auf die Arbeitsweise von Data Scientists und Marktforschern auswirken. In 5 Thesen werden die Paradigmenwechsel im Interfacedesign von Datenanalysetools formuliert. Neben der starken Nutzung von Visualisierungen in den verschiedenen Nutzungsphasen der Tools wird die Verwendung assistiver Technologien und Bibliotheken eine wesentliche Rolle spielen. In der Kombination werden sie sowohl den klassischen Datenanalysten als auch den Information Prosumer beim Erzielen von Qualität und Form seiner Analysen unterstützen. Zusätzlich werden anhand von Screenshots exemplarisch einige Merkmale guter, wahrnehmungsgerechter Gestaltung von Tabellen und Diagrammen erläutert und zugrunde liegende Begriffe und Qualitätskriterien aus Wahrnehmungspsychologie, UX Design und Informationsdesign erklärt.
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Blum, L.B. (2018). Von der Tabellenkalkulation zur assistenzgestützten visuellen Analyse. In: Keller, B., Klein, HW., Wirth, T. (eds) Qualität und Data Science in der Marktforschung. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-19660-8_11
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