Malen nach Zahlen
Tools zur Datenvisualisierung: Von kostenlos bis kommerziell
Hinter Datenkolonnen verstecken sich oft spannende Geschichten. Moderne Visualisierungs-Frameworks helfen, sie mit geringem Aufwand bildhaft zu erzählen – auch ohne Programmierung und großes Budget.
Die Welt ist voller Daten, die zum Stöbern, Erkunden und Analysieren einladen. Gut, dass man seine Erkenntnisse nicht mehr in nüchternen Tabellen und altbackenen Diagrammen präsentieren muss. Dank moderner Visualisierungsalgorithmen, zweckmäßig-stylisher Layoutvorlagen und durchdachter Gestaltungshilfen werden die Daten zum Hingucker. Dabei laden nicht nur ästhetische Fluss-, Netzwerk- und Blasendarstellungen zum Erkunden ein: auch Klassiker wie Balken, Säulen, Linien und Torten präsentieren sich in erfrischendem Design. Sinnvoll eingesetzte Animationen und interaktive Elemente helfen, alle wichtigen Informationen unterzubringen, ohne die Grafik zu überfrachten.
Mittlerweile gibt es eine beachtliche Auswahl an (Web-)Anwendungen, die mit wenig Aufwand ansehnliche Diagramme zustande bringen – sowohl statisch als auch animiert. Sie bereichern Projekte in Schule, Studium und Beruf, den privaten Blog oder professionell gestaltete Publikationen.
Kostenloses Sortiment
Einige davon sind sogar kostenlos, manche jedoch nur unter bestimmten Bedingungen. Ohne Einschränkung darf man die Open-Source-Projekte RawGraphs des Mailänder Polytechnikums, Charticulator von Microsoft Research sowie Google Data Studio nutzen. Ebenso die Spezialanwendungen Gephi zur Visualisierung von Netzwerken, GeoDa für eingefärbte Karten und Timeline.js sowie Timemapper.js für interaktive Zeitleisten (siehe Kasten unten).
Highcharts ist für Privatanwender und Non-Profit-Organisationen kostenlos. Tableau Public verpflichtet zur Veröffentlichung der Projekte. Bei Datawrapper darf ein monatliches Limit von 10.000 Views nicht überschritten werden. Plot.ly beschränkt den Download aufs PNG-Format und bei Datawrapper bleibt nur die Flucht ins Bildschirmfoto, wenn man die Grafik offline benötigt. Die kommerziellen Lizenzen dieser Apps verpflichten zu teils erheblichen monatlichen Raten; vor allem Komfort will bezahlt werden: Tableau und Datawrapper sind besonders teuer, Preise siehe Tabelle auf Seite 77. Wer am Ende doch lieber selber skriptet, findet eine Liste einsteigerfreundlicher kostenloser Libraries am Ende des Artikels sowie ein Tutorial zum Visualisierungs-Framework Altair auf Seite 80.
Mit Ausnahme von Charticulator arbeiten alle vorgestellten Apps nach einem ähnlichen Prinzip: Tabelle mit Daten laden, Template für gewünschten Diagrammtyp auswählen, Datenspalten den x- und y-Achsen zuordnen, weitere Optionen für Gruppierung und Färbung festlegen, Ergebnis als Pixel-/Vektorgrafik exportieren oder als Weblink in eine HTML-Seite einbetten. Sehr feines Design bei geringem Aufwand liefern Tableau Public, Datawrapper und Google Data Studio: Text, Grafik, Farben, Symbole und Layout wirken perfekt aufeinander abgestimmt, Schritt-für-Schritt-Assistenten sowie eine effektive Datenaufbereitung helfen, die Daten rasch und sinnvoll zu visualisieren.
Auch RawGraphs bietet nahezu selbsterklärendes Drag&Drop-Charting, delegiert das Feintuning des Layouts aber an den Nutzer respektive eine Vektorgrafiksoftware wie Illustrator, Inkscape oder Affinity Designer. Eher klassische Oberflächen mit kleinteiligen Optionsleisten bieten Highcharts und Plot.ly.
Als Desktop-Anwendungen stehen Tableau Public, Gephi und GeoDa bereit, alle anderen laufen als Web-App über den Browser. Die Web Apps RawGraphs, Highcharts, Charticulator und Plot.ly kann man auch ohne Account nutzen – letzteres speichert Projekte allerdings nicht lokal.