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Information Design, Dashboarding & Visual Analytics


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BI or DIE SAP Update – Interaktivität und Filterung in der SAC

Anna und Carsten fügen weitere Diagrammelemente in ihren Use Case ein und zeigen euch, wie aus einem „toten“ ein lebendiges Reporting wird und Interaktivität im Dashboard entsteht. Dabei stellen sie die verknüpfte Analyse als eine der Kernfunktionen der SAC vor. Weiterhin zeigen sie euch, wie ihr eure Widgets durch Filterung ansprechend und übersichtlich gestaltet.

Über Feedback, Fragen und Anmerkungen freuen wir uns und nehmen sie auch gern in den kommenden Folgen mit auf.


Shownotes

Weitere SAP Updates


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Heute wird es das erste Mal operativ – Nachdem alle Zugriffsrechte & Rollen geklärt sind zeigen Anna und Carsten euch, wie man ein Datenmodell in der SAP Analytics Cloud anlegt und welche Arbeiten euch das Tool dabei bei der Vorbereitung und Validierung abnimmt.

Gänzlich ohne ABAP, SQL und sonstige Programmiersprachen kommt man zu schnellen Erfolgen. Am Ende steht ein erstes Balkendiagramm in einer Story – mit der wir dann in den kommenden Folgen weiter arbeiten werden.


Genannt in der Folge:


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BI or DIE SAP Update – Farbe, Hierarchie & Abweichung – Diagrammgestaltung in der SAC

Anna und Carsten sprechen über die Notwendigkeit, sich frühzeitig mit einem Visualisierungsstandard und generellen Festlegungen in den Einstellungen zu befassen, um diese einheitlich in der SAC zu hinterlegen.

Weiterhin zeigen sie euch mit der Darstellung von Abweichungen eine große Stärke der SAC und ergänzen die erste Visualisierung dazu noch mit einer ersten Hierarchie.


Shownotes

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Also doch „Lügenpresse?“

Gerade im US-Fernsehen haben schlecht visualisierte Zahlen und Fakten große Tradition. Der Sender Fox tut sich hierbei immer wieder negativ hervor. Die Autoren Hannah Groch-Begley und David Shere haben sich einigen veröffentlichten Auswertungen,  Visualisierungen und Charts angenommen und dabei zum Teil erhebliche Defizite festgestellt.

Einfachste journalistische und wissenschaftliche Grundregeln werden mit Füßen getreten.

Ein sehr simples Beispiel ist dafür die Auswertung einer Umfrage:

fnc-20091204-raspoll

Quelle: Fox News

Das erste was auffällt ist, dass wenn man das Ergebnis aufsummiert ein Gesamtwert von 120% erzielt wird. Macht man sich anschließend die Mühe und betrachtet einmal die Originalergebnisse merkt man zudem, dass Teilergebnisse zusammengefasst wurden um ein möglichst klares Bild zu erreichen:

  • 35% „Very Likely“
  • 24% „Somewhat Likely“
  • 21% „Not Very Likely“
  • 5%   „Not Likely at All“
  • 15 % „Unsure“

Abgesehen von der unsinnigen Summierung und Neubildung von Teilergebnissen wurden an dieser Stelle außerdem die 15% „Unsure“ komplett unterschlagen.

Zwei wichtige Regeln sollten beachtet werden:

  • Zeigen Sie immer ALLE Ergebnisse, unterschlagen Sie nichts!
  • Man sollte immer prüfen ob die Detailebene der dargestellten Daten sinnvoll gewählt wurde. Wählt man eine zu detaillierte Ebene können teilweise keine Rückschlüsse auf Gesamtzusammenhänge getätigt werden. Wählt man eine zu grobe Detailebene werden ggf. wichtige Teilaspekte nicht beachtet oder durch die Ungleichverteilung der Prozentanteile visuell „verschluckt“

Source: http://mediamatters.org/research/2012/10/01/a-history-of-dishonest-fox-charts/190225