Datenvisualisierung in Echtzeit: Die Zukunft ist jetzt

In der heutigen Welt verändern sich die Daten ständig und werden aktualisiert. Große Datenmengen sind heute eher die Regel als die Ausnahme. Vorbei sind die Zeiten, in denen Daten statisch waren und nur aktualisiert wurden, wenn wir neue Daten eingaben oder eine Seite aktualisierten. Jetzt können wir uns maschinelles Lernen zunutze machen und die Möglichkeiten der Echtzeit-Datenvisualisierung nutzen, bei der Daten aus verschiedenen Datenquellen gestreamt, verarbeitet und visualisiert werden, während sie entstehen.

Die Möglichkeiten der Datenanalyse sind enorm, von der automatischen Aktualisierung von Linien- und Balkendiagrammen bis hin zu umfassenden, interaktiven Visualisierungen, die neue Daten kreativ präsentieren. Diese Funktionalität ermöglicht wertvolle Einblicke, die Entscheidungsprozesse und Business Intelligence vorantreiben.

Was ist eine Echtzeit-Visualisierung?

Bei der Echtzeit-Visualisierung wird jede Art von Daten visuell interpretiert und veröffentlicht, während sie sich in Echtzeit verändern. Um die Glaubwürdigkeit und das Fachwissen unserer Diskussionen zu gewährleisten, beziehen wir uns auf die Definition der Interaction Design Foundation, eine der maßgeblichen Quellen auf diesem Gebiet.

Beispiele für Datenvisualisierung

Echtzeit-Visualisierungen können viele Formen annehmen, von einfachen Diagrammen bis hin zu komplexen interaktiven Grafiken. Liniendiagramme, die sich selbst zeichnen, Heatmaps auf der Basis von Social Media Traffic, Streudiagramme zur Darstellung komplexer Daten und Tortendiagramme sind nur einige Beispiele. Welche Art der Visualisierung gewählt wird, hängt oft von der Art der Daten und den betreffenden Datenpunkten ab.

• Liniendiagramm, das sich selbst zeichnet

• Balkendiagramme mit wechselnden Höhen

• Blasendiagramm mit unterschiedlich großen Blasen

• 3D-Erde mit Linien, die die gesendeten Nachrichten anzeigen

• Heatmaps basierend auf dem Twitter-Verkehr

• Sich ändernde Lichter auf der Grundlage von Abstimmungen

Sehen Sie sich die folgende interaktive Grafik an, in der sich die Blasen auf der Grundlage von Echtzeitdaten bewegen und ihre Größe ändern:

Wie erstellen wir Echtzeit-Visualisierungen?

Um eine Echtzeit-Visualisierung zu erstellen, sind zwei Schlüsselkomponenten erforderlich: ein Datenstrom und eine Benutzeroberfläche.

Ein Datenstrom ist ein konstanter Datenfluss, bei dem Pakete gesendet werden, sobald die Daten aktualisiert werden. Dabei kann es sich um Wettervorhersagen, Börsenkurse, große Datensätze wie Umsätze oder Tweets handeln - einfach gesagt, um alle Daten, die sich im Laufe der Zeit ändern.

Die Benutzeroberfläche bietet eine flexible, interaktive Plattform, auf der Änderungen auf der Grundlage von Aktualisierungen des Datenstroms leicht angezeigt werden können.

Technologie zur Datenvisualisierung

Es gibt eine Vielzahl von Datenvisualisierungstools, die für diese Aufgabe geeignet sind. Mehrere Bibliotheken können verwendet werden, um eine Benutzeroberfläche zu erstellen, die Änderungen in einem Datenstrom widerspiegelt. Zu den beliebtesten gehören D3.js und WebGL, aber auch andere wie Chart.js, Plotly und Three.js bieten mehr Funktionen und verbesserte Möglichkeiten für die Datenvisualisierung in Echtzeit. Diese Tools sind das Rückgrat eines jeden Datenvisualisierungsprojekts, das mit großen Datenmengen arbeitet.

D3.js, oder Data-Driven Documents, nutzt digitale Daten, um die Erstellung von grafischen Formen vollständig in einem Webbrowser zu steuern. Auf der anderen Seite bieten Vorverarbeitungs-Tools wie MS Excel und Power BI von Microsoft eine robuste Datenverarbeitung vor dem Visualisierungsprozess.

Die Aktualisierung von Echtzeit-Visualisierungen ist mit neueren Bibliotheken wie Three.js, die interaktive 3D- und 2D-Grafiken im Browser ermöglichen, und Plotly, einer deklarativen High-Level-Diagrammbibliothek, die über 40 einzigartige Diagrammtypen umfasst, noch eindrucksvoller geworden.

Beispiele für die Verwendung dieser Bibliotheken finden Sie in den Visualisierungs-Tutorials für D3js, WebGL, Three.js und Plotly.

Wie wichtig sind Datenvisualisierungstools?

Für Unternehmen sind Echtzeitdaten und deren Visualisierung unerlässlich. Sie ermöglichen die Überwachung von Systemen oder Netzwerken, das Erkennen von Trends oder Problemen und die Bereitstellung von Finanzdaten auf die Millisekunde genau. Aber es geht nicht nur ums Geschäft. Echtzeit-Visualisierungen haben auch in der Kunst und in Infografiken Einzug gehalten, wie die Arbeiten von Künstlern zeigen, die eine datengesteuerte Performance geschaffen haben. Die Verwendung von Farben in diesen Visualisierungen bringt Leben in die Datengeschichte und erhöht die Interaktivität.

Oben: Die datengesteuerte Performance United Colors of Dissent erstellt eine Echtzeit-Visualisierung, die auf den Antworten des Publikums basiert, und visualisiert die Ergebnisse auf öffentlichen Fassaden.

Dies zeigt, wie die unmittelbare Datenvisualisierung die Art und Weise verändert, wie wir Daten betrachten. Aktuelle Daten sind intelligente Daten, und die Art und Weise, wie wir Daten verarbeiten und visualisieren, wird immer intelligenter.

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Dieser Artikel wurde ursprünglich auf PubNub.com veröffentlicht.

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