KI für Datenvisualisierung und Infografiken

KI-gestützter Visual-Workflow

• Use Cases für Reporting und Storytelling
• Visual-Briefings statt Text-Prompting
• Constraints für Aussage und Gestaltung
• Qualitätskriterien für belastbare Visuals
• Dokumentation und Reproduzierbarkeit

Datenaufbereitung für Visualisierung

• Tabellen, Kennzahlen und Dimensionen
• Ausreißer, fehlende Werte und Dubletten
• Aggregation und Normalisierung
• Datenbriefings für KI-Aufgaben
• Plausibilitätschecks vor der Gestaltung

Diagramm-Auswahl und Chart-Qualität

• Balken-, Linien- und Flächendiagramme
• Scatterplots, Boxplots und Verteilungen
• Skalen, Achsen und Nullpunkt
• Small Multiples und Faceting
• Erkennung typischer Fehlgrafiken

Infografiken, Story und Layout

• Kernaussage vor Gestaltung
• Visuelle Hierarchie und Raster
• Weißraum, Annotationen und Callouts
• Legenden, Captions und Alt-Texte
• Vorlagen für wiederkehrende Formate

Designsysteme und Barrierefreiheit

• Farben, Kontrast und Lesbarkeit
• Farbenfehlsichtigkeit und visuelle Zugänglichkeit
• Typografie, Größen und Zeilenlängen
• Icon-Stil, Illustration und Bildsprache
• Brand-Guidelines als KI-Constraints

Governance, Recht und Veröffentlichung

• Anonymisierung vertraulicher Daten
• Urheberrecht, Lizenzen und Quellen
• Review gegen KI-Halluzinationen
• Transparenz bei KI-generierten Inhalten
• Exportformate für Screen und Print

• Grundverständnis von Tabellen, Kennzahlen und Diagrammen
• Sicherer Umgang mit eigenen Arbeitsdaten, Reports oder Präsentationen
• Eigene Daten sind hilfreich, aber nicht erforderlich
• Grundlagen zu KI-Tools sind nützlich, zum Beispiel aus dem KI-Tools Training

• Data Analysts, BI-Professionals und Reporting-Verantwortliche
• Controllerinnen und Controller aus Finance, Controlling und Management-Reporting
• Produktmanagerinnen und Produktmanager mit erklärungsbedürftigen Kennzahlen
• Marketing- und Kommunikationsprofis, die Daten in Diagramme und Infografiken übersetzen