Das Datenvisualisierung trockene Inhalte wie Spalten und Zeilen besser verständlich macht, steht außer Diskussion. Also werben mehr und mehr Softwarefirmen mit ihrem neuen Dashboard. In vielen Firmen wird 'Business Intelligence' eingeführt oder sogar eine eigene Abteilung für Datenanalyse und Datenvisualisierung eingerichtet. Immerhin versprechen 'Visual Analytics' einen Wettbewerbsvorteil, Einsparung von Kosten, frühzeitiges Erkennen von Trends und neue, tiefere Einblicke in Unternehmensprozesse.
Aber es läuft nicht immer nach Vorstellung: Zuerst herrscht in der Regel Begeisterung für das Projekt, immerhin schließt man eine Lücke bei einem der wesentlichen Themen der Digitalisierung und Wirtschaft 4.0. Doch oftmals kommt dann bald die Ernüchterung. Wir stellen hier ein paar Ursachen vor:
Business Intelligence und Dashboards sind in der Regel nicht exklusiv einer Abteilung zuordenbar. Es kann vorkommen, dass Datenanalysen von der IT, vom Management, vom Controlling oder der Finanzabteilung gefordert bzw. vorangetrieben werden, oder aber auch vom Marketing oder der Geschäftsführung. Letztlich wird es nur einen Erfolg geben, wenn all diese Kräfte zusammenspielen, denn das jeweilige Know-how aller Abteilungen muss zusammengeführt werden.
Zu Beginn steht die Planung mit den unternehmensrelevanten Fragestellungen: Was muss ich wissen, was will ich wissen? Für wen sind welche Fragestellungen relevant? Erst danach werden die Daten dahingehend analysiert und visualisiert - zu dem einzigen Zweck, die gestellten Fragen zu beantworten. Oftmals werden Daten auf Dashboards dargestellt, einfach weil sie vorhanden sind, ohne den Nutzen im Vorfeld zu klären.
Durch Datenanalysen und Datenvisualisierungen lassen sich spektakuläre Darstellungen erzeugen, aber was die 'richtigen' Daten und eben auch Fragestellungen sind, lässt sich meistens ohne dem speziellen unternehmensinternes Wissen nur sehr schwer beantworten. Zudem zeigen Datenanalysen oftmals Zusammenhänge auf, die Ursachen sind aber in Folge typischerweise qualitativ zu erheben. Erst durch die fachspezifischen Experten in der Firma werden Daten 'smart'.
Dashboards leben auch maßgeblich von der Dynamik der angezeigten Daten. Ein Jahresvergleich von Daten und Zahlen ist beim ersten Betrachten spannend, am nächsten Tag mäßig, am dritten Tag wird es niemand mehr ansehen, weil es keine neuen Erkenntnise bringt. Ebenso stellt sich auch die Frage, ob ich die Inhalte am Dashboard beeinflussen kann? Erst dann werden Dashboards gerne benutzt und können durchaus auch als eine spielerische Komponente zur Verbesserung der eigenen Performance, der Abteilung oder des ganzen Unternehmens dienen.
Wie in der Softwareentwicklung oder in der Produktgestaltung gilt auch bei Dashboards: Tests mit Usern bzgl. Verständlichkeit sollten von Beginn an durchgeführt werden. Ebenso sollte nach dem Ausrollen der Dashboards regelmäßig evaluiert werden, welche Visualisierungen angenommen werden und welche weniger.
Wenn es um die 'Demokratisierung von Daten' geht, so gibt es dabei unterschiedliche Ebenen. Die eine ist das öffentliche zur Verfügung stellen von Daten, wie man es zB von Open Data Portalen kennt.
Read moreIn der aktuell stattfindenden vierten industriellen Revolution sind Unternehmen mit datenbasierten Geschäftsmodellen am Markt auf der Überholspur.
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