Show-Time für die Datenanalyse

Unternehmen, die ihre Daten richtig nutzen, können sich am Markt einen entscheidenden Vorteil verschaffen. Damit Datenprojekte aber nicht ins Leere laufen, sollten sie unbedingt strategisch angegangen werden. Das gilt insbesondere für die Visualisierung von Kennzahlen: Neben einer konkreten Fragestellung ist hier eine enge interdisziplinäre Zusammenarbeit im Team entscheidend.

 

Autoren –

 

 

Dr. Lars Borgmann, Senior Principal DATA Consultant, und Alexander Schmidt, Principal Experience Designer bei Namics

 

Hinter Datenvisualisierung steht der Gedanke, Informationen auf einen Blick erfassbar zu machen. Denn die altbekannte Excel-Tabelle spuckt zwar jede Menge Zahlen aus, aber konkrete Insights und der Handlungsbedarf sind ohne die Interpretation kaum abzuleiten – zumal Entscheider den Überblick so einfach wie möglich brauchen. Dies erreichen Unternehmen, indem sie die Informationen grafisch aufbereiten und bereits in (Kern-)Aussagen übersetzen. Die Visualisierung vermittelt dem Betrachter den Gesamtkontext, Beziehungen, Unterschiede sowie Bedeutungen des Datensatzes – und zwar so plakativ wie möglich.

Datenvisualisierung – von einfach und statisch bis komplex und interaktiv

Es gibt unterschiedliche Formen der Datenvisualisierung, die von einfach und statisch bis hin zu digital, komplex sowie interaktiv reichen. Das fängt bei (analogen) Präsentationen an, die einfache Vergleiche aufzeigen und kein nachträgliches Bearbeiten der Inhalte erlauben. Möchte man hingegen mit den Elementen interagieren und Zusammenhänge betonen, benötigt man ein digitales Tool. Den besten Überblick erhalten Unternehmen mit Dashboards, die sich in Echtzeit aktualisieren.

Welche Form der Visualisierung die geeignete ist, hängt von den Anforderungen beziehungsweise der Zielsetzung des Unternehmens ab: Welche Fragestellungen sollen beantwortet werden? Geht es beispielsweise um den Jahresvergleich des Umsatzes, reicht oft ein Diagramm aus Excel, da sich die Daten nur einmal pro Jahr ändern. Will man den Umsatz aber auf Monats- oder Wochenbasis prüfen, macht ein aktuelles Dashboard mehr Sinn. Möchte das Unternehmen hingegen kurzfristige oder schnelle, häufige Veränderung von Werten tracken, bietet sich die Darstellung in einem digitalen Dashboard an. Klassische Beispiele hierfür wären die E-Commerce-Performance, Verkaufszahlen aus ERP-Systemen oder die Reichweite und Interaktion von Social-Media-Posts.

Je nach Anforderung können unterschiedliche KPIs miteinander kombiniert und visualisiert werden. Beachten sollte man allerdings, nicht zu viele Kennzahlen in einer Ansicht zusammenzufassen, da sonst die Gefahr besteht, dass das Dashboard überfrachtet und die Kernaussagen nicht mehr erkennbar sind.

Interdisziplinäre Zusammenarbeit auf dem Weg zum Dashboard

Um diese und andere Hürden schon zu Beginn des Projekts aus dem Weg zu räumen, sollte ein interdisziplinäres Team aus Fachansprechpartnern, Data Analytics-, Design- und UX-Experten sowie Konzeptionern und vor allem Entwicklern ab Tag eins eng zusammenarbeiten. Zu Projektbeginn besprechen sie gemeinsam die Anforderungen des Unternehmens hinsichtlich KPIs und Datenquellen sowie der Zielgruppe für die Visualisierung. Daraus skizzieren sie einen ersten konzeptionellen Unterbau.

Im nächsten Schritt prüfen Datenexperten die vorhandenen Daten hinsichtlich Granularität sowie Aktualität, während Designer und UX-Experten erste Entwürfe machen. Bei komplexen Aufgaben kommt es selten vor, dass Dashboard-Tool und Datenquelle ohne individuelle Anpassung das gewünschte Ergebnis liefern. Meistens müssen weitere Tools – zum Beispiel für Social Media – angebunden werden, was technisch aufwendig werden kann. Deshalb müssen die Entwickler ebenso von Anfang an dabei sein, um den Aufwand schätzen zu können, damit die technische Umsetzung nicht hinterher zum Showstopper wird.

Dashboard-Visualisierung von Kennzahlen

 

Technische Umsetzung: So werden Daten aus den Systemen geholt

Tech-Experten prüfen von Anfang an die technischen Voraussetzungen, Besonderheiten und Möglichkeiten im Unternehmen. So müssen Developer teils Schnittstellen (API) schreiben und bauen, um Datenquellen zu integrieren, die von einer Standardlösung nicht unterstützt werden. In anderen Projekten wiederum ist die Fragestellung so zugespitzt, dass sie mit einer gängigen Software nicht beantwortet werden kann – etwa, wenn ein Konzern sehr spezifische Kennzahlen erheben oder bestimmte interne Workflows abbilden will. In diesem Fall wird eine individuelle Lösung benötigt, die mit Konzept und Entwürfen seinen Anfang nimmt.

Die technischen Projektanforderungen fließen in ein Konzept für den Datenfluss und die Datenintegration ein, welches als Grundlage für den nächsten Projektabschnitt, die technische Umsetzung, dient. Hier lässt sich nicht pauschal sagen, wie viel Zeit das in Anspruch nimmt. In der Praxis hat sich gezeigt, dass die Umsetzung je nach Komplexität zwischen einer bis zehn Wochen dauern kann. Noch ein Grund mehr, warum das Projektteam von Anfang an interdisziplinär aufgestellt sein sollte: So lässt sich der Aufwand besser einkalkulieren, was oft ein wesentlicher Teil des Erwartungsmanagements ist.

Nach der Umsetzung folgt die Phase der Qualitätssicherung. Die Reports und Visualisierungen im Dashboard werden validiert und das Projektteam nimmt nachträgliche Korrekturen am Tool vor. Anschließend wird die Anwendung finalisiert und es geht in das Rollout. Dazu sollten Mitarbeiter im Umgang mit dem Tool geschult werden und die Möglichkeit haben, Feedback – etwa zur Usability – abzugeben. Mit diesem kann die Lösung kontinuierlich verbessert werden, um sicherzustellen, dass das Tool auch tatsächlich den erwünschten Nutzen für die Mitarbeitenden bringt.

Use Case: Kampagnen-Reporting

Die Reports umfassender Multikanal-Marketingkampagnen werden durch übersichtliche Dashboards deutlich erleichtert. Angenommen ein Unternehmen fährt pro Jahr mehrere hundert oder gar tausend Kampagnen zu verschiedenen Dienstleistungen und Produkten, auf mehreren Kanälen. Alles einzeln während der Laufzeit oder nach Abschluss zu reporten, ist mit einem großen manuellen und zeitlichen Aufwand verbunden, da es für jeden Kanal – zum Beispiel diverse Online-Shops und Social-Media-Plattformen – einzelne Verantwortliche gibt, die ihre Daten an einen übergreifenden Kampagnenmanager herantragen. Mit einem Dashboard hingegen kann sich das Unternehmen einige Wege sparen: Einmal aufgesetzt, kann es für jede Kampagne mit einem Klick in Realtime die relevanten Kennzahlen aufzeigen. Denkbar wäre weiterhin, einen Alert einzustellen, der die Verantwortlichen automatisch darüber benachrichtigt, wenn ein bestimmtes Ereignis – beispielsweise schlechte Performance einer bestimmten Kennzahl – eintritt.

Fazit: Auf dem Weg zur datengetriebenen Organisation

Grundsätzlich kann jedes Unternehmen ein Datenvisualisierungsprojekt starten, das Daten erfasst und eine konkrete Fragestellung beantworten möchte. Doch nicht jede Organisation, die mit Daten arbeitet, ist datengetrieben – denn dazu gehört auch das richtige Mindset. Wer ein Dashboard wie ein Horoskop liest, bei dem man sich auf die positiven Aspekte fokussiert und alles Negative ausblendet, wird wenig erfolgreich sein. Wer hingegen die Erkenntnisse aus der Datenanalyse nutzt und Lösungen erarbeitet, kann Veränderungen proaktiv erreichen. Wer derart datengetrieben agiert, wird zum Gewinner im digitalen Wandel.

 

www.namics.com

Dr. Lars Borgmann, Senior Principal DATA Consultant, und Alexander Schmidt, Principal Experience Designer bei Namics A Merkle Company, einem mehrfach ausgezeichneten Digitalspezialisten. Namics begleitet seine Kunden ganzheitlich in ihrer digitalen Transformation dank langjähriger Expertise. Das Unternehmen wurde 1995 in St.Gallen gegründet und ist seit 2018 Teil von Merkle und damit des Dentsu Aegis Network.