Die 5 häufigsten Visualisierungsfehler  die du in 2025 unbedingt vermeiden solltest

Datenvisualisierung ist ein äußerst effektives Werkzeug, um komplexe Informationen in verständliche und aussagekräftige Insights zu verwandeln. Allerdings gilt dies nur, wenn die Visualisierungen korrekt und zielgerichtet eingesetzt werden.

Egal, ob du als Datenanalyst, Marketingspezialist oder Unternehmensführer arbeitest: Die Qualität deiner Visualisierungen hat direkten Einfluss auf die Wirkung deiner Berichte. Fehlerhafte oder unklare Darstellungen können nicht nur Verwirrung stiften, sondern auch die Glaubwürdigkeit deiner Arbeit untergraben.

In diesem Guide werden die 5 häufigsten Visualisierungsfehler vorgestellt, die du in deinen Berichten unbedingt vermeiden solltest. Durch das Vermeiden dieser Fehler kannst du sicherstellen, dass deine Daten nicht nur präzise, sondern auch ansprechend und verständlich präsentiert werden.

1. Zu viele Daten in einer Visualisierung

Ein häufiger Fehler bei der Datenvisualisierung ist die Überladung von Grafiken mit zu vielen Informationen. Wenn eine Visualisierung zu viele Datenpunkte enthält, wird sie schnell unübersichtlich und die Kernaussage geht verloren. Das Ergebnis: Die Zielgruppe ist überfordert und kann die wichtigen Insights nicht mehr erkennen.

Hier siehst du ein schlechtes Beispiel:

In diesem Kreisdiagramm erkennt man nur schwer, welches Produkt am häfugisten abgesetzt worden ist.

Um dies zu vermeiden, sollte man sich auf das Prinzip „Weniger ist mehr“ konzentrieren. Jede Grafik sollte eine klare Kernbotschaft vermitteln. Für die Darstellung von Trends eignet sich beispielsweise eine Linienvisualisierung, während Vergleiche oft am besten mit einem einfachen Balkendiagramm dargestellt werden. Tools wie Tableau oder Power BI bieten hierfür praktische Funktionen, um übersichtliche und präzise Visualisierungen zu erstellen.

Ein weiterer Tipp: Kreisdiagramme (Pie Charts) sind nicht immer die beste Wahl, insbesondere bei großen Datensätzen. Stattdessen kann ein gestapeltes Balkendiagramm die Aussage oft klarer und verständlicher darstellen. Durch die Reduzierung von überflüssigen Details und die Fokussierung auf das Wesentliche wird die Visualisierung nicht nur ansprechender, sondern auch effektiver.

2. Falsche Diagrammtypen verwenden

Ein häufiger Fehler bei der Datenvisualisierung ist die Verwendung des falschen Diagrammtyps. Ein Beispiel hierfür ist der Versuch, zeitliche Entwicklungen mit einem Kreisdiagramm darzustellen. Dies führt oft zu Verwirrung, da Kreisdiagramme nicht für die Darstellung von Trends geeignet sind. Stattdessen sollten Liniendiagramme verwendet werden, um zeitliche Entwicklungen klar und verständlich abzubilden.

Die Wahl des richtigen Diagrammtyps hängt von der Art der Daten und der gewünschten Aussage ab. Für Vergleiche eignen sich Balkendiagramme, während Histogramme ideal sind, um Verteilungen darzustellen. Es ist wichtig, den passenden Chart zu wählen, um die Geschichte hinter den Daten effektiv zu erzählen.

Ein weiterer häufiger Fehler ist die Verwendung von 3D-Diagrammen. Obwohl sie optisch ansprechend wirken können, verzerren sie oft die Proportionen und erschweren die Lesbarkeit der Daten. Daher ist es ratsam, bei 2D-Diagrammen zu bleiben, um Klarheit und Genauigkeit zu gewährleisten.

Beispiel: Darstellung der Produktbewertungen in einem 3D Kreis

Man erkennt nur schwer, wie die verschiedenen Produktkategorien im Vergleich abgeschnitten haben.

Besser wäre dies als Balkendiagramm:

Hier erkennst du direkt auf einen Blick, wie die verschiedenen Produktkategorien im Vergleich zueinander abgeschnitten haben.

3. Fehlende Skalierung und unklare Achsenbeschriftungen

Ein häufiges Problem bei der Datenvisualisierung ist die unzureichende Skalierung der Achsen oder fehlende Beschriftungen. Dies kann dazu führen, dass die Daten falsch interpretiert werden oder die Aussage der Visualisierung unklar bleibt. Beispielsweise kann eine nicht proportionale Skalierung der y-Achse Trends über- oder untertreiben, was zu Fehlschlüssen führen kann.

Hier siehst du ein Diagramm ohne Legende und Achsenbeschriftungen. Ohne diese weiß man nicht, was hier abgebildet wird.

Um dies zu vermeiden, ist es wichtig, die Achsen klar und präzise zu beschriften. Eine einheitliche Skalierung sorgt dafür, dass die Daten korrekt dargestellt werden und die Interpretation erleichtert wird. Zudem sollten Einheiten und Maßstäbe immer angegeben werden, um Missverständnisse zu vermeiden.

Ein weiterer Aspekt ist die Wahl der Achsenintervalle. Zu große oder zu kleine Intervalle können die Lesbarkeit beeinträchtigen. Hier gilt: Die Intervalle sollten so gewählt werden, dass sie die Daten aussagekräftig und übersichtlich darstellen, ohne wichtige Details zu verschleiern.

Durch eine klare und präzise Achsengestaltung wird die Aussagekraft der Visualisierung deutlich erhöht, und die Daten können korrekt interpretiert werden.

4. Fehlender Kontext

Ein häufiges Problem bei der Erstellung von Datenvisualisierungen ist das Fehlen von Kontext durch unzureichende Beschriftungen. Ohne klare Titel, Achsenbeschriftungen und Anmerkungen kann eine Grafik, obwohl optisch ansprechend, ihre Aussagekraft verlieren und beim Publikum Verwirrung stiften.

Um dies zu vermeiden, ist es entscheidend, jeder Visualisierung einen präzisen Titel hinzuzufügen, der die Kernaussage klar vermittelt. Achsenbeschriftungen sollten immer vorhanden sein, um die dargestellten Daten eindeutig zu erklären. Zusätzliche Anmerkungen oder Legenden können helfen, wichtige Details wie Trends, Ausreißer oder Schlüsseldatenpunkte hervorzuheben.

Ein effektiver Tipp ist die Verwendung von Callouts oder Hervorhebungen, um bestimmte Bereiche der Grafik zu betonen. Dies verbessert nicht nur die Verständlichkeit, sondern erhöht auch die Aufmerksamkeit der Betrachter und macht die Visualisierung insgesamt ansprechender.

5. Visualisierungen nicht an die Zielgruppe anpassen

Ein häufiger Fehler in der Datenvisualisierung ist die Verwendung derselben Grafik für unterschiedliche Zielgruppen. Was für einen Datenanalysten geeignet ist, kann für eine Führungskraft oft zu detailliert und unübersichtlich sein. Daher ist es wichtig, Visualisierungen gezielt an die Bedürfnisse und das Wissen der Zielgruppe anzupassen.

Für Führungskräfte sollten Visualisierungen auf die wesentlichen Kennzahlen (KPIs) und die großen Zusammenhänge fokussiert sein. Hier geht es darum, schnell und klar die wichtigsten Erkenntnisse zu vermitteln. Im Gegensatz dazu benötigen Datenanalysten oft detaillierte Darstellungen, die tiefere Einblicke in die Daten ermöglichen.

Ein effektiver Ansatz ist die Nutzung von Storytelling. Indem die Daten in eine narrative Struktur eingebettet werden, wird die Aussage nicht nur verständlicher, sondern auch ansprechender. Dies hilft, die Aufmerksamkeit der Zielgruppe zu halten und die Kernbotschaften besser zu vermitteln.

Fazit

Visualisierungsfehler können deine Berichte ruinieren – aber sie sind leicht zu vermeiden, wenn du weißt, worauf du achten musst. Konzentriere dich auf klare, aussagekräftige Grafiken, wähle die richtigen Diagrammtypen, achte auf Barrierefreiheit, füge Kontext hinzu und passe deine Visualisierungen an deine Zielgruppe an.

Probier diese Tipps aus und du wirst sehen, wie viel besser deine Berichte ankommen. Und hey, wenn du eigene Tipps oder Erfahrungen hast, teile sie gerne in den Kommentaren!