Wegweiser im Datenhaufen

Große Datenmengen mit einer Vielzahl an Relationen kennzeichnen die IT-Landschaft bei Finanzdienstleistern und in der öffentlichen Verwaltung. Diese Datenbestände sind meist historisch gewachsen. Folglich steht es mit der Qualität der Daten häufig nicht zum Besten. Entsprechend aufwändig sind dann Analysen und Tests bei der Migration von Massendaten - etwa bei der Umstellung tausender Kunden einer Versicherung auf ein neues Prämienmodell. \"Statt mit vielen Verschachtelungen arbeiten zu müssen sind diese Daten aus Performancegründen oft in einer einzigen Tabelle zusammengefasst\", beschreibt Wolfgang Zuser den Status-quo in der Datenlandschaft bei Großunternehmen. Keinesfalls Extremfall sondern die Regel sind dann mitunter Tabellen, die eine Million Datensätze, verteilt auf 50 bis 100 Spalten, umfassen. \"Etwas total Undurchblickbares\", so Zuser. Zuser ist Daten-Explorationsexperte bei dem Wiener Software-Dienstleister Objentis und hat sich der Aufgabe verschrieben, Daten so darzustellen, \"dass man tatsächlich etwas sieht\". In den Datenbanken vergrabene Fehler könnten dann schnell und effizient gefunden werden. Das mühselige händische Durchforsten von Zahlenwüsten soll damit ein Ende finden.

Die Interpretation von Grafiken ist der Kern der visuellen Datenexploration, wie sie schon länger in der Diagnostik und der Biologie angewendet wird. In der Masse von Daten sind durch die visuelle Aufbereitung binnen weniger Minuten einzelne Abweichungen auf einen Blick erkennbar. Diese Abweichungen weisen auf mögliche Fehler hin, der Softwaretester respektive Produktmanager kann die Problematik fassen und sofort darauf reagieren. Externes Experten-Know-How beziehungsweise die Mitarbeit des Fachbereiches sind nur in der Erstellungsphase, nicht aber für den laufenden Betrieb erforderlich, sagt Objentis. Heißt: Ist die analytische Datendarstellung einmal implementiert, kann sie auch von Laien bedient werden. So sind im Idealfall die visualisierten Datensätze in der Grafik mit der zugehörigen Datenbank verlinkt. Klickt der Betrachter etwa auf einen \"Ausreißer\" nahe einer sonst perfekt dargestellten Gerade, wechselt die Darstellung an die entsprechende Stelle in der Tabelle. Die Visualisierung der Gesamtdaten liefert somit automatisch die nötigen Wegweiser zu diskussionswürdigen Datensätzen.

Die graphische Analyse ermöglicht auch ohne detaillierte Fachkenntnisse zu überprüfen, in welchen Fällen vorgegebene Zielsetzungen nicht erreicht worden sind. Beispiele aus dem Versicherungsbereich: Fälle, bei denen die Leistung sinkt, die Prämien aber steigen oder der Anstieg unverhältnismäßig hoch ausfällt. Diese Fälle können dann gezielt und mit erheblich verringertem Aufwand bearbeitet werden. \"Wir bekommen eine ganz neue Sicht auf Daten\", eröffnet Zuser Unternehmen einen bisher unbekannten Durchblick auf Produkt- und Kundenbeziehungen. Die gleichzeitige Darstellung zigtausender Datensätze auf einer einzigen Seite kann zudem auch den Softwareentwicklern in den Unternehmen neue Erkenntnisse bringen. \"Programmierer können in der Regel zwar perfekt Algorithmen in den Datenbanken implementierten, sie wissen aber nicht, wie die Daten tatsächlich aussehen\", beschreibt Zuser die Notwendigkeit, Information vereinfacht darzustellen.