Interaktive und inkrementelle Visualisierung im Kontext von Big Data

Abstract

Stetig wachsende Datenmengen eröffnen Datenanalysten viele neue Chancen zur Gewinnung bislang unbekannten Wissens. Allerdings stellen sie Mensch und Technik auch vor neue Herausforderungen. Auf Grund der Größe der Datenmengen werden Analysen zu langwierigen, unflexiblen Prozessen. Ein Ansatz, um dem entgegenzuwirken, sind inkrementelle Verfahren. Dabei werden während des Analyseprozesses nach und nach Zwischenergebnisse generiert, welche sich letztlich dem Endergebnis annähern. Bei einer inkrementellen, visuellen Datenanalyse können anhand der Entwicklung der Teilergebnisse früh Schlussfolgerungen im Hinblick auf die Gesamtmenge gezogen und entsprechend schnell reagiert werden. Für eine zielführende inkrementelle Analyse ist es wichtig, repräsentative Teilergebnisse zu erhalten sowie deren Aussagekraft richtig einschätzen zu können. Auch eine aktive Einbindung des Analysten in den Visualisierungsprozess ist von Bedeutung. In der vorliegenden Arbeit wird ein Konzept für eine interaktive Webanwendung zur inkrementellen, visuellen Datenanalyse entwickelt. Die Notwendigkeit der genannten Anforderungen wird erläutert und Möglichkeiten zur praktischen Umsetzung beschrieben. Basierend darauf wird ein Prototyp entwickelt, welcher dieses Konzept realisiert.