VisualCockpit *

ist eine Java-Lösung, deren Haupteinsatzbereich als intelligentes Werkzeug im Aufbau innovativer analytischer Anwendungen und in der Entwicklung von maßgeschneiderten Lösungen für Wirtschaft, Wissenschaft und Politik zu sehen ist:

• Der Entscheidungsträger/Manager/Wissenschaftler wird durch das Werkzeug bei der Entscheidungsfindung unterstützt.
• Das Werkzeug wurde für grafische Analysen im weitesten Sinne und ein visuelles Data Mining entwickelt.
• Das VisualCockpit ermöglicht eine bisher nicht gekannte Transparenz und damit neue Erkenntnisse über Daten und spart Zeit.
• Das VisualCockpit als grafisches DB-Frontend ist ideal für explorative Ad-hoc- und wiederkehrende Analysen geeignet.

Daten verstehen durch intuitive Analyse

Neben der Versorgung mit Standard- oder Ad-hoc-Informationen gilt es, komplexe analytische Prozesse bestmöglich zu unterstützen. Das VisualCockpit verwendet dazu konsequent interaktive Grafik und spezielle Methoden des Visual Data Mining.

Durch die Anordnung grafischer Instrumente im so genannten Cockpit-Container, die Arbeit mit Templates und die Verwendung eines hocheffizienten Teilmengen-Konzeptes ist das Werkzeug eine ideale Software für den Wissenschaftler oder Manager, der schnell bestimmte Informationen mit einem Blick erfassen möchte (Templates), ohne aber auf weitergehende Analysenmöglichkeiten zu verzichten, denn das Cockpit erlaubt umfangreiche, hochkomplexe und tiefgehende Analysen.

Sie verfügen über eine Masse von Daten, können daraus jedoch nicht relevante Beziehungen erkennen?
Häufig ist es schon schwer genug, den richtigen Ausgangspunkt für eine Analyse zu finden – ganz zu schweigen von der Wahl der richtigen Methode. Mit dem VisualCockpit können Sie solche komplexen Aufgaben jetzt schnell, kompetent und ohne aufwändiges Programmieren über eine einfache Benutzerschnittstelle lösen.

Neben gut verständlichen Grafiken - „Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte“ – können immer auch Tabellen angezeigt, ausgedruckt oder exportiert werden.

Für das VisualCockpit bestehen vielfältigste Einsatzmöglichkeiten:

• Umweltanalysen,
• sozio-demographische Analysen,
• Assoziationsanalysen, z. B. Warenkorbanalyse,
• Prozess- und Systemanalyse,
• als grafische explorative Datenanalyse und Visual Data Mining,
• als Business Intelligence Lösung, z.B. für
• Analyse von Vertriebsstrukturen,
• Analyse von Billing-Systemen,
• Marktforschung und –analyse,
• Controlling in beliebiger Form, u. a. Finanzcontrolling,
• CRM,
• Lösung von Logistikaufgaben, z. B. Analyse von Netzstrukturen,
• Wahlanalysen,
• Simulation.

Prinzipien interaktiver dynamischer Grafik

Der Einsatz interaktiver Grafik ist eine wichtiger Schritt im Bereich der Datenanalyse, um Daten kennen zulernen, zu verstehen und zu hinterfragen, um entsprechende Hypothesen zu den Daten zu entwickeln. Im VisualCockpit werden viele interaktive grafische Methoden konsequent umgesetzt:

• Identifikation von Objektbenennungen, Variablenwerten, Achsenskalen und Ähnlichem
• Isolation einzelner Variablen und Objekte
• Verknüpfung (Linking) identischer Objekte beziehungsweise identischer Variablen in unterschiedlichen Grafiken, um mehrdimensionale Zusammenhänge zu erkennen
• Markierung oder Maskierung von Objekten oder Variablen, z. B. durch Farben und Symbole
• selektive Markierung einzelner Objekte (Brushing)
• Arbeit mit unterschiedlichen grafischen Darstellungsmöglichkeiten (Scatterplots, Histogramme, Boxplots, Bar Charts, DataSorts, Mosaikplots und andere mehr).

Ein Problem bei interaktiver dynamischer Grafik besteht allerdings nach wie vor: Die Faszination interaktiver Grafiken lässt sich jedoch nur schwer auf statische Dokumente wie Bücher übertragen. Man muss selbst am Computer mit ihnen arbeiten, um die Möglichkeiten auszuloten.

„Divide et impere“ – Die Arbeit mit Teilmengen

Die ständig zunehmende Leistungsfähigkeit von Computern ermöglicht es, immer häufiger mit interaktiven Grafiken zu arbeiten. Dennoch besteht nach wie vor ein Mengenproblem: Bei der Darstellung von 1000 Beobachtungen (Was sind schon 1000 Beobachtungen?) in einer Scatterplot-Matrix mit jeweils 3 Variablen müssen schon einmal 6000 Punkte gezeichnet und aktiv miteinander verlinkt und bei interaktiven Operationen immer wieder neu aufgebaut und gezeichnet werden. Deshalb werden die Daten wenn möglich im Hauptspeicher gehalten – geizen Sie bitte nicht mit RAM (256 MB sollten es sein, 512 MB sind schon recht gut und auch preiswert zu haben. Mehr ist natürlich besser). Was macht man aber, wenn man mehrere 100'000 Beobachtungen mit 50 oder mehr Variablen hat? Hier hilft das alte Prinzip „Teile und herrsche“!

Es kann durchaus sinnvoll sein,

• nur die Daten anzuzeigen, die man wirklich benötigt – im VisualCockpit wird dies durch so genannte Teilmengen gelöst: Man kann beispielsweise nur die männliche oder die weibliche Bevölkerung auswählen.
• Man kann mit Teilmengen rechnen, um beispielsweise die Teilmengen der Männer mit der Menge der Raucher zu schneiden, um nur die männlichen Raucher zu untersuchen usw.
• Man arbeitet zunächst mit aggregierten Daten, z. B. den Verkaufszahlen einer Branche, um danach die Verkäufe der einzelnen Firmen im Detail zu untersuchen.
• Man kann beim Öffnen eines Projektes nur die Daten einer bestimmten Teilmenge laden, die man gerade benötigt. Bei Bedarf kann man jederzeit weitere Variable während der Analyse nachladen.

Die Auswahl von Teilmengen geht auf Grund der Datenstruktur wirklich sehr schnell, viel schneller als der Aufbau von Grafiken mit sehr vielen Variablen und Beobachtungen, aus denen man dann zunächst nicht benötigte Daten wieder entfernt. Außerdem werden alle nicht numerischen Variablen automatisch in Teilmengen umgewandelt, was die Arbeit mit Teilmengen sehr bequem und komfortabel macht.

Abgrenzung zu anderen Produkten

Das VisualCockpit ist ein Werkzeug, das für Ad-hoc und kontinuierliche Analysen wesentliche Elemente von Geo-Informationssystemen (GIS), Datenanalysesystemen, Management-Informationssystemen (MIS), geeignete Data Minig – Algorithmen mit interaktiver Grafik verbindet und um schnellen Datenselektionsmöglichkeiten erweitert.
Die fein aufeinander abgestimmte Kombination von Elementen aus ganz unterschied-lichen „Welten“ unter einer einheitlichen einfach zu bedienenden Oberfläche und die flexiblen Erweiterungsmöglichkeiten machen es zu einem einmaligen Werkzeug für Analysen, bei denen Daten in bisher nicht gekannter Transparenz visualisiert werden.

VisualCockpit übernimmt damit Aufgaben, für die Sie bisher zahlreiche Spezialwerkzeuge benötigten!

In nachfolgender Tabelle wird versucht, die Alleinstellungsmerkmale und Gemeinsam-keiten des VisualCockpits zu anderen Produktklassen zusammenzustellen:

• Eigenschaft vorhanden • • • • Eigenschaft hervorragend ausgebaut

Der Einsatz des VisualCockpits für das SAORIS-Projekt

Die Aufbereitung und Analyse der Daten des SAORIS-Projektes sowie die Ergebnisdarstellung erfolgt mit dem VisualCockpit. Zusätzlich wurden Karten der Regionen in der erforderlichen Detaillierung erfasst und Modellevarianten der Risikoschätzung in das VisualCockpit implementiert.

* Die Entwicklung von „VisualCockpit“ wurde aus EFRE-Mitteln der EU und aus Mitteln des Freistaates Sachsen gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt beim Autor.