KKC_0286 | KI für Datenvisualisierung und Infografiken

Sie nutzen bereits Diagramme in Reports oder Präsentationen, aber die Erstellung kostet Zeit und die Ergebnisse sind nicht immer konsistent. In diesem Seminar bauen Sie einen KI-gestützten Visual-Workflow auf, der Sie von Rohdaten bis zur fertigen Infografik führt. Der Schwerpunkt liegt darauf, KI als Werkzeug für Varianten, Struktur und Formulierung von Visual-Anforderungen zu nutzen, nicht als Blackbox.

Sie lernen, Daten so vorzubereiten, dass Visualisierungen belastbar sind: sinnvolle Kennzahlen, saubere Dimensionen, Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern sowie passende Aggregationen. Danach trainieren Sie die Chart-Auswahl anhand typischer Fragestellungen und erkennen, wann Balken, Linien, Scatterplots oder Small Multiples die Aussage am besten tragen. Ein weiterer Block widmet sich Infografiken: Kernaussage definieren, visuelle Hierarchie aufbauen, Annotationen setzen und Layouts so gestalten, dass sie auch in Slides funktionieren.

Damit Ergebnisse wiederholbar werden, erstellen Sie einfache Designregeln für Farben, Typografie und Stil und lernen, diese als Constraints in Prompts zu übersetzen. Abschließend behandeln Sie Governance: vertrauliche Daten, Quellenangaben, Lizenzfragen und Checklisten gegen Halluzinationen. Sie gehen mit einem praxistauglichen Vorgehen nach Hause, das Sie sofort in Ihr Reporting einsetzen können.

• Sie entwickeln einen KI-gestützten Workflow von Rohdaten bis zur Infografik.
• Sie bereiten Daten für belastbare Visualisierungen strukturiert auf.
• Sie wählen passende Diagrammtypen anhand typischer Fragestellungen aus.
• Sie definieren Kernaussagen, visuelle Hierarchie und Annotationen.
• Sie nutzen KI für Varianten, Layoutideen und Visual-Briefings.
• Sie erstellen wiederholbare Vorlagen für Reports, Präsentationen und Infografiken.

Das Angebot richtet sich an Marketing- und Kommunikationsverantwortliche, Analystinnen und Analysten, Controller/innen, Fachabteilungen und Führungskräfte, die Daten verständlich und visuell überzeugend aufbereiten möchten.

• Grundverständnis von Tabellen, Kennzahlen und Diagrammen.
• Eigene Daten sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

• KI-gestützter Visual-Workflow
  • Use Cases: Reporting, Storytelling, Executive Slides
  • Prompting für Visualisierung statt Textausgabe
  • Qualitätskriterien: Aussage, Lesbarkeit, Bias
  • Dokumentation und Reproduzierbarkeit
• Daten vorbereiten, damit KI sauber arbeitet
  • Struktur: Tabellen, Kennzahlen, Dimensionen
  • Fehlerbilder: Ausreißer, fehlende Werte, Dubletten
  • Aggregation und Normalisierung für Charts
  • Kurze Datenbriefings für Visual-Aufgaben
• Chart-Auswahl, die wirklich passt
  • Wann Balken, Linie, Fläche, Scatter, Boxplot
  • Vermeidung typischer Fehlgrafiken
  • Skalen, Achsen, Nullpunkt, Logarithmen
  • Small Multiples und Faceting
• Infografiken: Story, Layout, Hierarchie
  • Message-First: Kernaussage vor Design
  • Visuelle Hierarchie, Raster, Weißraum
  • Annotationen, Callouts, Legenden
  • Vorlagen für wiederkehrende Formate
• Designsysteme für konsistente Visuals
  • Farben: Kontrast, Barrierefreiheit, Color-Blind
  • Typografie: Größen, Zeilenlängen, Lesbarkeit
  • Icon- und Illustrationsstil, Bildsprache
  • Brand-Guidelines in KI-Prompts übersetzen
• KI als Co-Designer: Varianten, nicht Zufall
  • Variantensteuerung: Constraints und Do/Don’t
  • Iterationen mit Review-Checklisten
  • Alt-Text und Captions mit KI erzeugen
  • Export: SVG/PNG, Auflösung, Druck vs. Screen
• Governance, Recht, Risiko
  • Vertrauliche Daten: Anonymisierung und Policies
  • Urheberrecht, Lizenzen, Quellenangaben
  • Halluzinationen: Plausibilitätsprüfungen
  • Freigabeprozesse für Reports und Slides