Are BI dashboards good at showing what happened but not why it happened?

Samenvatting

BI-Dashboards sind effektiv in der Darstellung von Daten, scheitern jedoch oft daran, die zugrunde liegenden Gründe zu erklären.

Mangel an Ursachenverständnis

Viele Organisationen verfügen über robuste BI-Infrastrukturen mit Dashboards für wichtige Kennzahlen wie Umsatz, Ausgaben und Prognosen. Trotz der visuellen Klarheit dieser Dashboards stoßen Teams auf Herausforderungen, wenn Folgefragen gestellt werden, wie "Warum hat sich diese Kennzahl geändert?" Dies führt oft zu einem komplexen Arbeitsablauf, in dem Benutzer zwischen mehreren Dashboards und Datensätzen wechseln müssen.

Bedeutung für BI-Profis

Dieses Problem ist für BI-Profis von wesentlicher Bedeutung, da sich der Trend in der Datenanalyse von der bloßen Präsentation dessen, was passiert ist, hin zur Verständnis der zugrunde liegenden Ursachen verschiebt. Wettbewerber, die tiefere Analysen und Erklärungen bieten können, haben einen Vorteil. Dies wirft wichtige Fragen auf, wie Technologien und Tools genutzt werden sollten, um nicht nur Zahlen zu präsentieren, sondern auch Kontext und Gründe zu liefern.

Konkrete Handlung für BI-Profis

Eine wichtige Erkenntnis für BI-Profis ist die Notwendigkeit, Tools und Prozesse zu bewerten, die darauf abzielen, die Ursachenanalyse hinter Kennzahlen zu verbessern. Die Entwicklung flexibler Dashboards, die diese tiefere Einsicht bieten können, sowie Investitionen in Schulungen für Teams zur effektiven Nutzung bestehender Datensätze, können entscheidend für den Erfolg von BI-Initiativen sein.