Mein Name ist Christina Götzmann und ich bin selbstständige Analystin mit den Schwerpunkten Datenvisualisierung, -analyse und -modellierung.

Ich verwende bei meiner Arbeit unterschiedliche Tools und Programmiersprachen, u. a. Tableau, Power BI, SAS, SQL, SPSS und R.

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In den mittlerweile mehr als 17 Jahren Erfahrung im Bereich Business Intelligence habe ich in unterschiedlichsten Unternehmen und Branchen arbeiten dürfen - ob in der Festanstellung, als Consultant oder als Freiberuflerin.

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Die Konzeption/Umsetzung von Datenmodellen, die Entwicklung von Kundenwert- und Scoremodellen, die Durchführung von Kampagnenselektionen, sowie die Implementierung von Testkonzepten ist nur ein kleiner Auszug meiner bisherigen Projekte.

 

Seit Beginn meiner Selbstständigkeit vor 8 Jahren, liegt der Fokus zunehmend auf der Visualisierung unterschiedlichster Daten. Gute Datenvisualisierungen bedeutet für mich:

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• Interessante und unternehmensrelevante Daten werden effizient, klar und präzise dargestellt (klare und konsistente Namenskonventionen, benutzerfreundliches Layout, etc.). Ziel ist es, dass sie verständlich und leicht zu lesen sind, ohne den Betrachter zu überfordern oder abzuschrecken.

• Die Adressaten werden kontinuierlich in den Prozess einbezogen, sowohl anfangs bei der Definition der Bedürfnisse, als auch beim Testen und ebenfalls nach der Finalisierung der Visualisierung.

• Die Überschneidung von Datenvisualisierung und UX-Design ist sowohl leistungsfähig als auch wichtig, um Nutzern ein verbessertes Erlebnis zu bieten, welches zu einer größeren Loyalität und höheren Akzeptanz führt. Viel Wert lege ich daher auf die Gestaltung benutzerfreundlicher Oberflächen. Erfolgreich eingesetzte UX-Elemente erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass sich die Benutzer eingehend mit den Daten befassen. Ein weiterer Vorteil des gemeinsamen Einsatzes von Datenvisualisierung und UX-Design besteht darin, dass die Effizienz gesteigert wird. Wenn Sie Daten klar und prägnant darstellen, können Benutzer Zeit sparen, da sie die benötigten Informationen schneller finden.

• Dem Betrachter wird die höchste Anzahl von Ideen auf kleinstem Raum dargestellt, die am wenigsten Zeit benötigen.

• Daten sollen weder versteckt, noch überladen werden - Ziel ist es die Wahrheit über die Daten zu sagen.

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Bei der Erstellung von Visualisierungen gehe ich daher wie folgt vor:

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1. Adressaten kennenlernen & Anforderungen definieren

2. KPIs entwickeln

3. Datenverfügbarkeit und Datenqualität prüfen

4. Ein Mockup bauen

5. Datenquellen anbinden

6. Finalisieren und kontinuierlich optimieren.

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