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Treemap im chefreporter

Balkendiagramme leisten einen sehr guten Dienst, um Daten entlang einer Dimension (= Raster, Gruppierung) effektiv darzustellen. Was aber, wenn es sich um eine umfangreiche Datenmenge handelt? Oder wenn die Daten hierarchisch aufgebaut sind?
Nehmen wir als Beispiel den Bundeshaushalt. Für 2017 besteht er aus ca. 6.000 einzelnen Positionen. In einer Tabelle wären dies 100 Druckseiten. Ein Balkendiagramm käme schnell an seine Grenze.
Ein interessanter Lösungsansatz sind Treemaps. Sie zeigen die Daten als nahtlos nebeneinander angeordnete Rechtecke in der Fläche. Die Größe der einzelnen Rechtecke ist proportional zu ihrem Wert. Aber warum so eine seltsame Bezeichnung? Tree steht für die Fähigkeit, hierarchische Daten zu visualisieren. Map, weil die Darstellung einer Karte gleicht, die den verfügbaren Platz auf dem Bildschirm oder dem Papierblatt optimal ausnutzt.

KIMdata-chefreporter, Treemap

die geplanten Ausgaben im Bundeshaushalt 2017 als Treemap mit KIMdata-chefreporter

Der Informatikprofessor Ben Shneiderman (Maryland) verwendete 1990 erstmals diese Form der Datenvisualisierung, um die größten Dateien auf einer vollen Festplatte zu identifizieren. In der kompakten Darstellung der Treemap konnte er mit einem Blick den größten Verbraucher identifizieren.

Seit einigen Monaten ist die Treemap auch in unserem webbasierten Analysetool chefreporter verfügbar.

Der Algorithmus macht den Unterschied

Unser Auge ist nicht gut geeignet, Rechtecke bzgl. ihrer Größe zu vergleichen. An dieser Stelle hilft die Aufbaulogik der Treemap: von links oben nach rechts unten werden die Rechtecke nach ihrer Größe absteigend sortiert. Um das Auge zu unterstützen wird zusätzlich versucht, die Rechtecke in mehreren Spalten gleicher Breite zu platzieren.
Das Ergebnis ist eine Darstellung, die den Fokus der Betrachter auf wesentliche Bereiche lenkt. Unbedeutende Werte werden rechts unten dargestellt und verbrauchen – anders als in einem Balkendiagramm – keinen Platz.

Wie visualisiert man eine Hierarchie in der Fläche?

In den Anfangszeiten wurden übergeordnete Objekte mit separaten Überschriftbereichen in der Treemap angezeigt. Es blieb zuweilen unklar, wo diese Flächen zuzuordnen sind. Wir sind der Meinung, dass dadurch die Lesbarkeit leidet. Im KIMdata-chefreporter zeigen wir zur aktuellen Ebene Label an und legen optional die Kinder- bzw. Enkelobjekte in die Elternobjekte hinein indem wir ihre Größe als feinlinierte Umrisse anzeigen. Drilldown erfolgt per Mausrad auf ein Objekt. Im Tooltipp können weitere Informationen auch zu Mindern bzw. Enkeln angezeigt werden.
Nachstehend ein Vergleich mit einem Ausschnitt aus dem Bundeshalt mit unterschiedlichen Vorschautiefen von 0 Ebenen bis 2 Ebenen:

KIMdata-chefreporter, Vorschau in Treemap

unterschiedliche Vorschautiefen in einer Treemap

Verwendung von Farben

Wir sehen drei sinnvolle Arten der Farbvergabe:

  • separierende Farben, wie in den Beispielen zuvor. Die Farben dienen der Abgrenzung der Objekte voneinander. Die Kinder und Enkel werden in gleichen Farben angezeigt.
  • Farbvergabe nach Größe: Alle Objekte haben den gleichen Farbton. Große Objekte erscheinen dunkler und kleine Objekte heller. Diese Logik wird auf die Vorschauobjekte übertragen.

    KIMdata-chefreporter, Farbvergabe nach Größe

    Treemap: Färbung nach Größe

  • Alternativ kann man durch Verwendung von Hitzefarben eine 2. Kennzahl darstellen. Im nachstehenden Beispiel (mit Vorschautiefe 1 Ebene) werden die Farben aus der prozentualen Abweichung gegenüber dem Vorjahr vergeben: Minderungen in blau, Steigerungen in rot, je stärker die Änderung desto kräftiger die Farbe. Neue Positionen ohne Vergleichswert erscheinen grau.
    KIMdata-chefreporter, Farbvergabe nach Abweichung

    Treemap: Entwicklung gegenüber dem Vorjahr als Hitzefarben

    Ohne die Zahlen zu kennen, sehen wir auf einen Blick, dass die Position Bundesschuld kräftig gesunken ist.

Fazit

In unseren Kundenprojekten beobachten wir wie Treemaps den Betrachtern einen sehr schnellen Überblick zu einer Thematik verschaffen. Das sind sehr häufig nicht-monetäre Daten. Wir selbst verwenden eine Treemap, um in den Importläufen unserer Kunden performancekritische Prozesse zu identifizieren und zeitliche Entwicklungen zu überwachen.
Durch Drill-Down können in Verbindung mit Tooltipps unmittelbar Details und Zusatzinformationen angezeigt werden. Oder wie ein Mitarbeiter über die Analyse des Bundeshaushalts im chefreporter sagte:
„Die Analyse ist wirklich faszinierend, es sieht fast aus, als wenn man mit einer Röntgenbrille in ein großes Gebäude schaut, und in der letzten Besenkammer noch sieht, ob es da rauf oder runter geht.“