Ein Leben jenseits des Armaturenbretts
Simon Rolph, Gründer des Datenanalyseunternehmens Such Sweet Thunder, erklärt uns, wie Unternehmen über das Dashboard hinausgehen und eine neue Ära dynamischer und gezielter Analysen einleiten müssen.
Daten sind ein wesentlicher Bestandteil all unserer geschäftlichen Aktivitäten – von der Berichterstattung bis zur Entscheidungsfindung. Die Rolle, die Dashboards in unserem Datenleben spielen, hat sich erheblich verändert, wodurch unsere Datenverfolgungsanalyse zeiteffizient, synchronisiert, automatisiert – vielleicht sogar einfach – wird.
Was aber, wenn wir sagen, dass dies unwirksam ist und die Ursache dafür sein könnte, dass wir zurückgelassen werden? Mit der Weiterentwicklung der Geschäftsanforderungen muss auch die Datenanalyse geändert werden, und Dashboards drängen Unternehmen in Grauzonen, in denen sie Daten nicht so analysieren können, wie sie es benötigen. Während Dashboards für den Zweck geeignet sind, für den sie erstellt wurden, suchen Unternehmen jetzt nach einer Lösung für die Datenanalyse, die flüssig sein und sich schnell ändern kann. Analysten könnten versuchen, an einem Tag einen Teil des Unternehmens zu messen und am nächsten einen anderen Teil, und Dashboards können nicht die Flexibilität bieten, um mit dieser Nachfrage Schritt zu halten.
Was ist ein Dashboard in Daten?
Um ein Dashboard für diejenigen zu erwähnen, die sich nicht auskennen oder nur ein passables Wissen über Datenanalyse haben, ist die erste Überlegung die eines Autos. Obwohl es klare und offensichtliche Unterschiede gibt, ist das Konzept immer noch dasselbe – eine Reihe von Indikatoren, die Rohdaten aus dem Auto nehmen, sie in brauchbare Informationen umwandeln und diese Informationen dann an den Fahrer weiterleiten. Diese Indikatoren können Geschwindigkeit, Fahrzeuganalyse oder Fehler umfassen.
Obwohl es deutliche Unterschiede zwischen dem Dashboard eines Autos und dem der Daten gibt, bleiben die Grundlagen gleich. Ein Daten-Dashboard ist ein Tool, das Unternehmen verwenden, um Daten zu verfolgen, zu analysieren und anzuzeigen, normalerweise um einen tieferen Einblick in das allgemeine Wohlergehen der Organisation, einer Abteilung oder sogar eines bestimmten Prozesses zu erhalten. Dashboards werden seit vielen Jahren in der Wirtschaft eingesetzt, und für die überwiegende Mehrheit dieser Zeit waren sie äußerst glaubwürdig und für den Betrieb von entscheidender Bedeutung.
Warum müssen wir weitermachen?
Die Zeiten ändern sich und daher werden Dashboards immer unwichtiger. An ihrer Stelle muss eine moderne Alternative auftreten und die Lücke füllen. Letztendlich sind Dashboards veraltet und zukünftige Analysemethoden müssen erheblich modernisiert werden, um nicht nur zweckdienlich zu sein, sondern auch in den kommenden Jahren und Jahrzehnten die beste Option zu sein. Es gibt einige Hauptgründe, warum Dashboards veraltet sind und warum das Upgrade auf relevantere und zweckmäßigere Alternativen erfolgen muss.
Letztendlich scheitern Dashboards aus drei Hauptgründen:
- Sie sind von Natur aus unflexibel
- Sie werden ohne Rücksicht auf einen Benutzer erstellt
- Sie können Daten nicht in nutzbare Informationen interpretieren.
Sie sind von Natur aus unflexibel in der Natur
Dashboards sind notorisch starr und letztlich ein stumpfes Instrument. Sie präsentieren alle Daten immer auf die gleiche Weise, und es handelt sich immer um Rohdaten. Der Schlüssel zu diesem Problem ist jedoch, dass sie nur wirklich nach dem suchen können, worum sie gebeten werden – es gibt keine Denkweise jenseits des Dashboards und keine Interpretationsqualitäten. Sie werden Informationen darüber heraussuchen, wofür sie programmiert wurden, und das war's. Unternehmen müssen heutzutage noch flexibler und flüssiger sein als je zuvor, was nicht zu einem Dashboard passt. Die moderne CTO- oder IT-Infrastruktur benötigt an einem Tag einen Datensatz und am nächsten einen anderen, den ein Dashboard einfach nicht bereitstellen kann.
Sie werden ohne einen Benutzer im Hinterkopf gebaut
Dashboards sind überhaupt nicht persönlich – wenn überhaupt, sind sie miteinander verbunden. Es gibt keine Spezifikation für die Person oder das Unternehmen, für das sie Daten sammeln. Sie erledigen einen Job auf der ganzen Linie und haben nicht die Fähigkeiten, tiefer zu fahren. Dashboards basieren oft auf einer Reihe von Annahmen und Prioritäten, die oft ohne ein ausreichendes Verständnis des Unternehmens festgelegt werden, sodass das Dashboard selten alles misst, was ein Unternehmen wissen muss, es sei denn, der Einrichtungsprozess wird mit großer Sorgfalt durchgeführt.
Zu diesem Thema sind Dashboards bekanntermaßen komplex einzurichten und erfordern oft die Hilfe eines IT-Experten, Entwicklers oder eines Reporting-Tools mit vorinstallierten Dashboards, die keine für alle Benutzer relevanten Metriken messen. Selbst wenn sie einmal eingerichtet sind, kann es von Anfang an eine Herausforderung sein, da bestimmte Software für erfahrene Entwickler gedacht ist, was es schwierig macht, sie von jemandem außerhalb des IT-Bereichs einzurichten.
Ein weiterer Nachteil von Dashboards fällt in den Bereich der menschlichen Interaktion und die Tatsache, dass wir als Benutzer zu bequem werden und anfangen, „durch die Bewegungen zu gehen“, anstatt ernsthaft kritisch zu denken. Da Dashboard-Benutzer jeden Tag dieselben Daten sehen, können sie sich in dem, was sie betrachten, „programmieren“, was dann zu einem Mangel an Überlegung und analytischem Denken führt. Benutzer sind mit Dashboards zu vertraut geworden und wenden in den meisten Fällen nicht das richtige Denken an, was dazu führt, dass der menschliche Verstand nichts mehr aus der Datenperspektive „sieht“.
Sie können Daten nicht interpretieren
Der letzte größte Fehler eines Dashboards besteht darin, dass es keine Daten interpretieren kann. Es kann Rohdaten in die Hände eines Menschen pumpen, der dann letztendlich die Aufgabe übernehmen muss, diese Daten in wirklich bearbeitbare, nutzbare Informationen zur Entscheidungsfindung zu interpretieren. Dies berücksichtigt dann die Mängel menschlicher Fehler, falscher Interpretation oder falsch gelesener Daten und dann Missverständnisse.
Was ist die Lösung?
Die Lösung für Dashboards – und weiter – liegt in gerichteten und dynamischen Analysen. Dynamische Analysen tun im Wesentlichen, was sie auf der Dose sagen – die Datenanalyse, die sie anbieten, ist flexibel, flüssig und entwickelt sich ständig weiter. Aus offensichtlichen Gründen geht dies über die Möglichkeiten eines Dashboards hinaus, das in kurzer Zeit eine Vielzahl von Daten sammelt, zusammenstellt und dann analysiert. Die Idee des Geschichtenerzählens wird auch der Schlüssel zu einer „Post-Dashboard“-Welt sein – die Analyse in einen Kontext stellen und diesen Kontext dann für zukünftige Referenzen beibehalten, um nach diesen überaus wichtigen Trends und Mustern zu suchen.
Es gibt jedoch eine Herausforderung, wenn es um dynamische Analysen geht – und es ist eine große. Damit dieser moderne, flüssige Datenerfassungsprozess ein voller Erfolg wird, muss die Qualität Ihrer Daten einwandfrei sein. Wenn die Datenerhebung nicht von hoher Qualität und voller Fehler ist, führt dies letztendlich dazu, dass die Informationen oder Analysen unzuverlässig sind und leicht zu Fehlern führen können. Wenn ein solches Vertrauen in diese Daten besteht und ein solches Vertrauen in ihre Fähigkeit, uns bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen, können alle Fehler oder Schwächen in den Daten selbst zu katastrophalen Fehlern führen und Ihre fundierten Geschäftsentscheidungen zu einem Stich machen im Dunkeln.
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Letztendlich sind Dashboards veraltet, ausgeklügelt und nicht mehr für den Zweck geeignet, für den sie ursprünglich entwickelt wurden. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Unternehmensleiter nach dynamischen Analysetools suchen, um mit der Kurve Schritt zu halten und die besten nutzbaren Daten für ihre Entscheidungen zu erhalten. CTOs und Entscheidungsträger müssen sich jedoch der Risiken der Verwendung dynamischer Analysen bewusst sein und wissen, wie wichtig es ist, über Daten von höchster Qualität zu verfügen. Wenn Sie all diese Überlegungen berücksichtigen und entsprechend handeln, können Sie sich über einen zufriedenen und gesunden Datensatz freuen, der bereit ist, die besten Geschäftsentscheidungen zu treffen.
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