Johannes Schwank

• Today’s digital world would be unthinkable without complex data sets. Whether in private, business or industrial environments, complex data provide the basis for important and critical decisions and determine many processes, some of which are automated. This is often associated with Big Data. However, often only one aspect of the usual Big Data definitions is sufficient and a human observer can no longer capture the data completely and correctly. In this thesis, different approaches are presented in order to master selected challenges in a more effective, efficient and userfriendly way. The approaches range from easier pre-processing of data sets for later analysis and the identification of design guidelines of such assistants, new visualization techniques for presenting uncertainty, extensions of existing visualizations for categorical data, concepts for time-saving selection methods for subsets of data points and faster navigation and zoom interaction–especially in the web-based area with enormous amounts of data–to new and innovative orientation-based interaction metaphors for mobile devices as well as stationary working environments. Evaluations and appropriate use case of the individual approaches show the usability also in comparison with state-of-the-art techniques.
• Komplexe Datensätze sind aus der heutigen digitalen Welt nicht mehr wegzudenken. Ob es im privaten, im geschäftlichen oder im industriellen Umfeld ist, komplexe Daten bieten die Grundlage für wichtige und kritische Entscheidungen und bestimmen teilweise automatisiert viele Prozesse. Häufig wird dieser Umstand mit Big Data in Verbindung gebracht. Dabei reicht oft nur ein einziger Aspekt von dem, was üblicherweise Big Data definiert und ein Mensch kann die Daten nicht mehr in Gänze und korrekt erfassen. In dieser Arbeit werden verschiedene Ansätze präsentiert, damit ausgewählte Herausforderungen effektiver, effizienter und benutzerfreundlicher gemeistert werden können. Dabei reichen die Ansätze vom einfacheren Vorverarbeiten von Datensätzen zur späteren Analyse und dem Herauskristallisieren von Design- und Gestaltungsrichtlinien solcher Assistenten über neue Visualisierungstechniken zur Präsentation von Ungenauigkeiten, Erweiterungen bestehender Visualisierungen für kategorischen Daten, Konzepte zur zeitsparenden Auswahl von Teilmengen in Datenpunkten und schnelleren Navigation und Zoom-Interaktionen - gerade im web-basierten Bereich bei enormen Datenmengen - bis hin zu neuen und innovativen orientierungsbasierten Interaktionsmetaphern sowohl für mobile Geräte als auch stationäre Arbeitsumgebungen. Evaluierungen sowie geeignete Anwendungsbeispiele der einzelnen Ansätze zeigen die Benutzbarkeit auch im Vergleich mit State-of-the-Art Techniken.