Vergleich von Corona-Dashboards <br>

Vergleich von Corona-Dashboards

06.05.2020, Autor: Tobias Riedner

In den letzten Wochen wurden zahlreiche „Corona-Dashboards" veröffentlicht. Die bekanntesten sind wahrscheinlich die Dashboards der Johns-Hopkins-Universität und des Robert-Koch-Instituts. Außerdem haben zahlreiche Software-Hersteller Corona-Dashboards entwickelt. Wie gut sind die Dashboards?

Wichtige KPI fehlen

Grundsätzlich visualisieren alle untersuchten Dashboards hauptsächlich die absoluten Fallzahlen und Todesfälle im Zusammenhang mit dem Coronavirus und geben so einen allgemeinen Überblick zum weltweiten Geschehen. Man sollte diese Dashboards als einfache Marketing-Werkzeuge der Software-Hersteller sehen.

Es fehlen aber die für mich entscheidenden Key Performance Indicators (KPI), um die Pandemie einschätzen zu können. Gehöre ich zur Risikogruppe?, also z. B. wie hoch ist das Durchschnittsalter der Verstorbenen? Wie viele Tests wurden durchgeführt und wie hoch ist die Positivrate? Wie ist die Auslastung der Krankenhäuser allgemein und der Intensivbetten im speziellen? So könnte ich das Risiko an Covid19 zu erkranken und/oder zu versterben für mich und meine Angehörigen besser einschätzen. Das ist ein typischen Sender-Empfänger-Problem: kennt der Sender die Fragen des Empfängers und wie kann er diese beantworten. Es scheint so, dass einfach „vorhandene Daten“ kommuniziert wurden.

Corona-Dashboard Tableau (Quelle)

Tableau


Was das Dashboard zeigt:

  • Header mit Titel und Meta-Datum über dem Datenbereich.
  • Eine Filterleiste mit Filtern für den Zeitraum, ein DropDown-Filter für Kennzahlen und ein DropDown-Filter für Länder.
  • Großer Visualisierungsbereich mit sechs Visualisierungen: zwei Säulendiagramme zur Entwicklung der „bestätigten Fälle“ und „Toten“, zwei Karten mit weltweiter Verteilung der bestätigten Fällen und Toten sowie zwei Balkendiagrammen mit Ländern nach bestätigten Fällen und Toten absteigend sortiert nach Anzahl der bestätigten Fälle.
  • Zwei Textbereiche als Disclaimer mit weiteren Meta-Daten.


Welche Fragen das Dashboard beantwortet:

  • Wie entwickelt sich die Zahl der bestätigten Fälle und Toten weltweit und speziell für ein Land?
  • Wie sind die bestätigten Fälle und Toten weltweit verteilt?
  • In welchen Ländern gibt es die meisten bestätigten Fälle und Toten?


Was auffällt:

Positiv:

  • Ruhe: wenige Farben, einheitlich Schriftgröße
  • Einfache Bedienung
  • Korrekte Verwendung der Diagrammtypen
  • Einheitliche Skalierung zwischen bestätigten und Toteszahlen

Negativ:

  • Farben ohne Bedeutung: Blau für bestätigte Fälle, lila für Tote
  • Die Blasen der Karten sind nicht linear skaliert: Beispiel: Russland mit 68.622 bestätigten Fällen ist ähnlich groß wie Island mit 1.789.
  • Es wird nur einen Teil der Visualisierungsfläche genutzt.

Corona-Dashboard MicroStrategy (Quelle)

MicroStrategy


Was das Dashboard zeigt:

  • Header mit Filter mit Dropdown für Zeitpunkt der Betrachtung und Dropdown für Land sowie dem Titel „Coronavirus Outbreak“ und MetaDaten
  • Acht Kennzahlen auf der linken Seite zu bestätigte Fälle, aktive Fälle, Tote und gesundete Patienten und Veränderung zum Vortag.
  • In der Mitte eine Karte mit Flächenfärbung basierend auf der Anzahl der bestätigten Fälle und einem Mouse-Over Tooltip zu bestätigten Fällen, Toten und Gesundete
  • Unterhalb drei Säulendiagramme als Zeitreihe zu bestätigten Fällen, Tote und Gesundete


Welche Fragen das Dashboard beantwortet:

  • Wie entwickelt sich die Zahl der bestätigten Fälle, aktiven Fälle, Toten und Gesundete weltweit und speziell für ein Land?
  • Wie sind die bestätigten Fälle und Toten weltweit verteilt?


Was auffällt:

Positiv:

  • Relativ einfach zu nutzen und zu verstehen
  • Das Dashboard nutzt die ganze Browser-Fläche.
  • Korrekte Verwendung der Diagrammtypen
  • Wichtigste Kennzahlen stehen links oben


Negativ:

  • Zahlen als Text und im Diagramm stimmen nicht überein: 3.142.942 zu 3.116.398 bestätigte Fälle.
  • Die Karte nutzt Flächenfärbung -> NoGo da Verzerrung durch Größe des Landes, zusätzlich Farbenskalierung diskussionswürdig: Kanada mit 51k bestätigten Fällen ist genauso rot wie USA mit 1.000k bestätigten Fällen.
  • Hintergrund in dunkel blau/ grau: man nimmt weiß
  • Farben ohne Bedeutung: rot für bestätigte Fälle, aktive Fälle in Orange, Tote in Weiß und Gesundete in grün

Corona-Dashboard SAS (Quelle)

SAS

Was das Dashboard zeigt:

  • Header mit Titel und Meta-Daten über Datenaktualität
  • Gestapeltes Balken-Diagramm mit Top5 Ländern nach neuen bestätigten Fällen in den jeweils letzten sieben Tagen
  • In der Mitte eine Karte mit Flächenfärbung nach Anzahl bestätigter Fälle
  • Unterhalb der Karte ein Kombinationsdiagramm (Säule mit Linie) mit neuen bestätigten Fällen und neuen Toten
  • Auf der rechten Seite Zahlen zur Anzahl bestätigter Fälle, Toten und Sterberate aller (0,004%) und Sterberate bestätigter Fälle (7,13%)
  • Auf der rechten Seite unten eine Tabelle der Top10 Länder nach bestätigten Fällen sowie den Kennzahl bestätigte Fälle pro 100k Einwohner und Toten
  • Im Fußbereich das SAS-Logo, Metadaten


Welche Fragen das Dashboard beantwortet:

  • Wie ist die weltweite Verteilung der bestätigten Fälle?
  • Wie hoch ist die Zahl der bestätigten Fälle und Toten weltweit und wie ist die Fallsterberate und Sterberate?
  • Wie ist die Entwicklung in den letzten sieben Tagen in den Top5 Ländern?
  • Wie ist die Entwicklung der neuen bestätigten Fälle und Toten in den letzten sieben Tagen?
  • Wie sind die Zahlen bestätigte Fälle, bestätigte Fälle pro 100k Einwohner und Toten der Top10 Ländern nach bestätigten Fällen


Was auffällt:

Positiv:

  • Einfache Nutzung
  • Kennzahl Sterberate und Fallsterberate
  • Prevalence (Fälle pro 100k)

Negativ:

  • Ladezeit der Karte in der Mitte lag bei mehreren Minuten!
  • „Sieben Tage Trend“ hat wenig Aussagekraft, hätte ich mir mind. 14 Tage gewünscht
  • Viele Farben (sieben verschiedene -> ohne Bedeutung)
  • Hintergrund ist schwarz -> weiß ist Standard
  • Viele unterschiedliche Schriftgrößen
  • Seltsame Verwendung von Diagrammen
  • Balkendiagramm links ist ein Zeitreihendiagramm -> Säulendiagramm
  • Kombinationsdiagramm hat unterschiedliche Skalierung -> verwirrend und nicht zielführend (77.488 Confirmed - new Cases sind weniger als 10.485 Tote - neue Fälle)

Covid19-Dashboard Robert-Koch-Institut (Quelle)

Robert-Koch-Institut


Was das Dashboard zeigt:

  • Der Titel des Dashboards links oben mit einem Filterpanel für „Bundesländer“ und „Landkreise“ sowie eine Navigation
  • Eine Tabelle links mit Fallzahlen und Todesfällen pro Bundesland
  • Eine Karte mit Flächenfärbung für die Kennzahl Fälle pro 100k Einwohner
  • Auf der rechten Seite im oberen Bereich Kacheln mit Fallzahlen, Todesfällen und Genesenen, darunter ein Säulendiagramm mit Fällen nach Altersgruppe und Geschlecht und unterhalb eine Säulendiagramm nach Erkrankungsbeginn und Meldedatum
  • Unterhalb gibt es Informationen zum Datenstand sowie zum Institut Robert Koch, zur Universität Bonn und zum Dashboard-Hersteller Esri


Welche Fragen das Dashboard beantwortet:

  • Wie ist die Zahl der Fälle und Todesfälle in den einzelnen Bundesländern und Landkreisen (absteigend sortiert nach Bundesland)?
  • Wie ist die Infektionsrate in den einzelnen Bundesländern/ Landkreisen für Fälle pro 100k Einwohner?
  • Wie ist der aktuelle Stand der Fälle, Todesfälle und Genesenen und wie ist der Trend für neue Fälle?
  • Wie ist die Verteilung von Fällen nach Altersgruppe und Geschlecht?


Was auffällt:

Positiv:

  • Einfache Bedienung
  • Das Dashboard nutzt die gesamte Browser-Fläche
  • Das Meta-Datum „Datenstand“ ist wichtig, um zu verstehen wann die Daten aktualisiert wurden.

Negativ:

  • Generelle Formatierungen:
    - Der Hintergrund ist schwarz mit weißer Schrift - umgekehrt ist Standard
    - Neun verschiedene Farben ohne Bedeutung
    - Mindestens zehn verschiedene Schriftgrößen

  • Visualisierungen werden falsch genutzt:
    - Die Tabelle muss mit dem Dimensionselement links beginnen, dann die Kennzahlen auflisten.
    - Kennzahlen auf der Karte werden mit Flächenfärbung visualisiert, Blasen sind Standard.
    - Das Säulendiagramm rechts „Fälle nach Altersgruppe und Geschlecht“ ist statistisch nicht relevant, da die Anzahl Tests pro Altersgruppe und Geschlecht nicht bekannt ist.

  • Die Kennzahlen rechts oben als Kacheln sollten als wichtigste Kennzahlen eher links oben stehen.

Fazit - Was im Vergleich auffällt

  • Alle Dashboards visualisieren die gleichen Kennzahlen, die Werte sind jedoch unterschiedlich.
  • Alle Datenvisualisierungen haben deutliche handwerkliche Fehler. Eklatant: Visualisierungen werden falsch genutzt. Diagramme werden irreführend verwendet. Daten auf Karten werden falsch visualisiert.
  • Alle Dashboards haben die gleichen Kennzahlen und Visualisierungen sowie beantworten sie die gleichen Fragen. Elementare Fragen der Nutzer zur Coronakrise werden nicht beantwortet -> siehe Sender-Empfänger-Problem.


Fünf Empfehlungen für Dashboard-Design

ich empfehle Ihnen folgende fünf Aspekte zu beachten, wenn Sie ein Dashboard als Kommunikationswerkzeug nutzen möchten:

  1. Kennen Sie den Zweck des Dashboards! Warum soll es existieren?
  2. Kennen Sie Ihre Zielgruppe! Welche Fragen sollen die Nutzer sich selbst beantworten können?
  3. Beachten Sie die Design Best Practices von Dashboards (IBCS, Perceptual Edge).
  4. Realisieren Sie das Dashboard erst als Mockup, dann als Prototyp und erst anschließend als finale Version.
  5. Testen Sie die Funktionalität des Dashboards, um Anwenderfreundlichkeit sicherzustellen.

Tobias Riedner ist Business Intelligence Manager bei Knauf - dem Weltmarktführer für Baustoffe. Seit mehr als zehn Jahren gilt er als Daten-Experte auf dem Markt für Business Intelligence und Data Science. Sein Beratungskompetenz umfasst die Strategie-Entwicklung, Programm- und Projekt-Management, Daten-Analyse und -Visualisierung für Top-Entscheider.


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