Visualisierung & Analytics - auf der Autobahn und im Skigebiet

Wer kennt das nicht, diesen Gedanken auf der Autobahn, wenn man lauter rote Bremslichter sieht: Was wollen die alle ausgerechnet hier?!

Dabei hat man doch selbst alles richtig gemacht im Vorfeld. Morgens früh aufgestanden. Wetterbericht kurz nochmal gecheckt. Grünes Licht: Blue Sky ist angesagt, Neuschnee über Nacht. Hinzu kommt: Kein Ferienwochenende! Also um 6:00 Uhr los auf die Autobahn in Richtung Vorarlberg. Aber schon hinter Stuttgart dieses Bremslichtgewitter - Stillstand. Kein Wort davon im Verkehrsfunk. Na toll. Also befrage ich mein iPhone. iVerkehr heißt die App, die ich hierfür nutze. Hier wird auch brav der Stau gemeldet: „Unfall, stockender Verkehr zwischen Kreuz Stuttgart und S-Flughafen.“ Hier stockt nichts, hier steht's! Wenn das so weiter geht, komme ich nie auf die Ski! 

Jetzt erinnere ich mich, dass mir ein Freund neulich von der Google App vorgeschwärmt hat. Also rufe ich Google Maps auf und suche ein wenig, bis ich "Verkehrslage" eingestellt habe. Genial! Rot markiert meine aktuelle Autobahn, also das Signal für „Hier geht erst einmal nichts!“. Na gut, das wusste ich jetzt auch ohne App. Aber in 500m wird es auf der Google Karte orange und dann schnell grün. Deutlich vor dem Flughafen! Hoffnung keimt auf. Mal sehen, ob's stimmt. Und tatsächlich, 5 Minuten später geht es schon mit 100 km/h weiter.

Ich bin begeistert: Genau das muss Visualisierung leisten! Ein Blick auf die Karte und man hat alle wesentlichen Informationen für die aktuelle Situation: Stau (rot) oder eben nur stockend (orange) oder hat man freie Fahrt (grün). Man kann seine Entscheidung auf der das Basis von Fakten treffen, die man sofort und intuitiv versteht/sieht. Also: Wie lange geht das noch? Wie schnell löst sich das dann auf? Lohnt sich eine Umfahrung (die Farben auf den Ausweichstrecken in der Umgebung sieht man ja auch)? Alles Infos, die der Verkehrsbericht im Radio, Navi oder iVerkehr nicht in der Lage sind zu liefern. Obwohl man wahrscheinlich sogar dieselben Basisinformationen* hat. Die Visualisierung macht den entscheidenden Unterschied!

Der Verkehrsfunk meldet dann eine Stunde später 5km Stau vorm Pfändertunnel. Ich überlege, ob wir alternativ über Oberstdorf ... Moment! - Google Maps zeigt hier orange an. Aber nur höchstens zwei Kilometer. Also wage ich es und nehme die A96. Weiter das iPhone beobachtend schrumpft der orangene Streckenabschnitt vorm Tunnel, während das Navi weiter 5 km Stau meldet. Das Ende vom Lied: Ohne große Verzögerung bin ich durch den Tunnel in Österreich.

Visualisierung von Daten als Mehrwert

Ein Beispiel, das aufzeigt, wie die kontextbezogene Visualisierung von Daten für eine bestimmte Fragestellung einen Mehrwert leisten kann. Und: Wie viel einfacher konkrete zeitnahe Entscheidungen fallen, wenn man auf einen Blick im operativen Prozess die richtige Information am richtigen Ort mit real-time Daten visuell nutzbar machen kann.

Später in der Liftschlange bin ich versucht, Google Maps aufzurufen. Was wäre, wenn diese Skigebiets-App auf  der Skikarte auch die aktuelle Wartezeit an den Liften anzeigen könnte? Androids gibts ja auch hier... Aber nach 10 Minuten Wartezeit beschließe ich für mich, dass es das auch nicht wäre. Ein Tag ohne iPhone und always-on ist für den Kopf viel befreiender, auch mit ein wenig Warten am Lift.

Einen wesentlichen Unterschied zu unserem SAS Visual Analytics finde ich dann am Nachmittag: Vorm Losfahren befrage ich Google Maps nach der tatsächlichen Staulage. Klar: vorm Pfändertunnel rot. Was Visual Analytics jetzt könnte: Wie ist die zu erwartende Staulage am Pfändertunnel, wenn ich in 10 Minuten in Warth losfahre. Natürlich unter Berücksichtigung aller vorhandenen Informationen: Wie viele Autos fuhren heute Morgen rein, wie war das Wetter, wie voll war es in den Skigebieten, wie war das an den restlichen Wochenendtagen in diesem Winter, etc.

Klar kann man das jetzt auf alle Business Prozesse übertragen. Und dank der tollen Erholung beim Skifahren kommt man hier auch auf viele innovative neue Ideen. Da ist also echte Analytics, kombiniert mit der entsprechenden einfachen Visualisierung, weiter als Google Maps. Zum Glück.

* Wie ich hinterher gelernt habe: Google sammelt hierfür u.a. die Daten, der sich bewegenden Android Handys. Also stimmt das auch mit der SharEconomy: Danke, Android Nutzer!

Anmerkung: Auch wenn es die Visualisierung einem hier maximal vereinfacht (Ein Blick auf die Karte und man hat alle wesentlichen Informationen für die aktuelle Situation): Wie gut, dass ich an diesem Tag der Beifahrer war! iphone am Steuer hat nichts mit visueller Intelligenz zu tun.

tags: Datenvisualisierung, Visual Analytics, Visualisierung

One Comment

  1. Posted 17/04/2013 at 9:24 am | Permalink

    Ja, die Zusammenführung solcher Daten macht das Leben tatsächlich einfacher.
    Was wir heute noch von Hand machen, passiert schon bald automatisch.

    Die Entwicklung der Navis zeigt auch, wie wichtig die Weiterentwicklung von Visualisierung ist: Daten zu haben und zu kombinieren ist das eine, diese aber ergonomisch für die humane Verarbeitung aufzubereiten, ist das andere.

    SAS Visual Analytics vereint meines Erachtens zum ersten Mal beides: große Datenmengen, die sich schnell verabreiten lassen, kombiniert mit einer ansprechenden Darstellung und intuitiven Bedienung.

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