In der heutigen datengesteuerten Welt ist die Fähigkeit, Daten effektiv zu analysieren und zu visualisieren, wichtiger denn je. Daten sind das neue Öl, und diese Aussage wird auch im Jahr 2024 noch Gültigkeit haben. Doch um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, bedarf es geeigneter Analyse- und Visualisierungswerkzeuge. Die entscheidende Frage dabei ist: Wie wählt man das richtige Werkzeug aus?
In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit den JavaScript-Frameworks und -Bibliotheken, die Ihnen zur Visualisierung Ihrer Daten zur Verfügung stehen. Unser Ziel geht über eine einfache Auflistung hinaus. Wir möchten das Spektrum der Tools nach der Art der Daten bzw. der Datendarstellung unterteilen, denn nicht jedes Tool ist für jede Aufgabe geeignet. Daten sind vielfältig und erfordern spezifische Visualisierungsstrategien.
Wir werden einen Blick werfen auf:
- Allzweck-Diagrammbibliotheken
- Spezialisierte Bibliotheken für komplexe Diagramme
- Tabellen und Datengitter
- Zeitstrahldiagramme und zeitbasierte Werkzeuge
- Geografische und Kartierungswerkzeuge
- Wortwolken
- 3D-Visualisierungswerkzeuge
Um Ihnen die Auswahl des richtigen Tools für Ihr Projekt zu erleichtern, enthält unsere Zusammenfassung jedes Frameworks Informationen darüber, ob es kostenpflichtig oder Open Source ist, die Anzahl der Sterne auf GitHub, das Datum der letzten Veröffentlichung, die Größe des Bundles und die Spezifikation, ob es für ein bestimmtes Framework wie React entwickelt wurde oder ob es in jedem JavaScript-basierten Projekt verwendet werden kann.
Wir haben die Auswahl anhand der Anzahl der GitHub-Sterne getroffen, da dies ein Indikator für die Popularität und Größe der Community sein kann, auch wenn dies durchaus fragwürdig ist. Die Liste erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit, soll Ihnen aber helfen, ein besseres Verständnis für das Ökosystem zu entwickeln.
Als besonderes Highlight bieten wir Links zu Anleitungen und Tutorials zu Datenvirtualisierungstools, die vom Cube.js-Team erstellt wurden. Cube.js erleichtert die Erstellung einer API für jede Datenbank und wird häufig als leistungsstarke Backend-Lösung für analytische Datenvirtualisierung verwendet.
Beginnen wir mit den allgemeinen Diagrammbibliotheken. Diese Kategorie ist wahrscheinlich die beliebteste, da die meisten Daten mit Standarddiagrammen wie Balken-, Torten- oder Liniendiagrammen visualisiert werden können. Aufgrund der großen Nachfrage gibt es eine Vielzahl von Optionen.
Chart.js ist eine flexible Open-Source-Bibliothek, die sich ideal für die Erstellung von responsiven Balken-, Torten- und Liniendiagrammen eignet. Sie ist wahrscheinlich die erste Wahl für viele Projekte, da sie für die meisten Anwendungsfälle geeignet ist.
Highcharts bietet sowohl kommerzielle als auch nicht-kommerzielle Lizenzen an und eignet sich besonders für große Unternehmen, die stark auf Datenvirtualisierung angewiesen sind. Sie können den Code auf GitHub einsehen und für nicht-kommerzielle Zwecke verwenden, bevor Sie sich für eine Lizenz entscheiden.
Chartist.js verdient Aufmerksamkeit, obwohl es weniger aktiv gepflegt wird, da es eine kleine Bibliothek ohne Abhängigkeiten ist und sich durch eine klare Trennung von Anliegen auszeichnet: CSS ist in CSS und JS ist in JS.
Victory bietet ein Ökosystem aus komponierbaren React-Komponenten für interaktive Datenvisualisierungen und wurde speziell für React-Projekte entwickelt.
Für komplexere und fortgeschrittene Datendarstellungen gibt es spezialisierte Tools wie D3.js, das für seine Flexibilität und umfangreiche Beispielsammlung bekannt ist. D3 ermöglicht es, Daten mit modernen Webstandards wie SVG, Canvas und HTML zum Leben zu erwecken.
Plotly.js baut auf D3.js auf und bietet eine hohe Abstraktionsebene für die einfache Erstellung von Diagrammen, während C3.js als D3-basierte, wiederverwendbare Diagrammbibliothek dient.
Für geografische Daten und Kartografie ist Leaflet eine führende Open-Source-Bibliothek, die leicht, einfach und flexibel ist. Mapbox bietet umfassende SDKs und APIs für ein hochwertiges Kartenerlebnis.
Schließlich ist es wichtig zu erwähnen, dass die Kombination verschiedener Arten der Datenvirtualisierung oft die beste Strategie ist, um Ihre Daten effektiv zu kommunizieren. Darüber hinaus können Bibliotheken zur Daten- und Zahlenformatierung wie Moment.js oder numeral.js Ihre Grafiken ergänzen und bestimmte Datenpunkte hervorheben.
Wir hoffen, Ihnen mit diesem Artikel einen umfassenden Überblick über das Ökosystem der Frontend-Datenvirtualisierungstools im Jahr 2024 gegeben zu haben.