Was lange währt, wird nicht immer gut: Seit mehr als 20 Jahren sind Dashboards schon ein zentrales Element der Business Intelligence (BI). Doch selbst nach zwei Jahrzehnten enormer Investitionen stagniert die Akzeptanz von BI bei nur 30 Prozent. Schlimmer noch, nur zehn Prozent der Führungskräfte glauben, dass ihr Unternehmen analytisch ausgereift ist. Mehr als 84 Prozent der Mitarbeiter an vorderster Front berichten über schlechte Erfahrungen mit BI und Dashboards und fordern bessere Technologien, um Daten für sich zu nutzen. Doch woran liegt das? Dashboards sind nicht für die Anforderungen der heutigen Welt mit permanenter Verfügbarkeit und in ständiger Dynamik entwickelt. Unternehmen können es sich nicht leisten, Tage oder Wochen auf die Erkenntnisse geschulter Analysten aus veralteten Daten zu warten. Sie benötigen zeitnah Erkenntnisse aus ihren Cloud-Daten – und zwar in personalisierter Form.
Moderne Verantwortliche für Daten und Analysen wissen, dass alle Geschäftsanwender unterschiedlich sind. Keine zwei Marketingexperten oder Finanzmanager werden Daten auf genau dieselbe Art und Weise nutzen, denn niemand hat die gleiche kontextbezogene Sichtweise oder das gleiche Verständnis für das Geschäft. Ihre Herausforderungen sind ebenso variantenreich wie komplex. Und sie benötigen Erkenntnisse, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind, wenn sie die Herausforderungen ihres Fachbereichs erfolgreich mit Daten lösen wollen. Lichtjahre entfernt von dieser Art der Personalisierung behandeln herkömmliche BI-Tools und Dashboards aber alle Nutzer gleich.
Die Endlosschleife des Dashboard-Wahnsinns
Wann immer sich Geschäftsanwender mit einer Dashboardanfrage an Analysten wenden, lösen sie eine Kettenreaktion aus. Denn egal, wie gut das Dashboard auch die ursprüngliche Frage des Anwenders beantworten mag, es tauchen fast immer Folgefragen auf, die zur Erstellung neuer Dashboards führen. Es reicht nicht aus, zu wissen, was passiert ist. Geschäftsanwender müssen in der Lage sein, die Einzelheiten des Wann, Wo und Warum zu verstehen. Wenn sie das nicht können, erfordert jede weitere Frage zusätzliche Zeit und Ressourcen vom Datenteam – eine Endlosschleife. An dieser Stelle wird die Verwendung von Legacy-BI-Tools zum Problem. Anders gesagt, Dashboards sind zu starr, zu langsam und zu allgemein, um mit unserer schnelllebigen neuen digitalen Geschäftswelt mithalten zu können. Um intelligente, datengestützte Entscheidungen treffen zu können, benötigen Mitarbeitende auf allen Ebenen Tools, mit denen sie ihre eigenen personalisierten Erkenntnisse selbst generieren können.
Wenn Dashboards keinen Wert liefern, was dann?
Zum Glück ermöglichen es die jüngsten technologischen Entwicklungen in Sachen Cloud und Künstlicher Intelligenz solche personalisierten Erkenntnisse zeitnah aus den Cloud-Daten zu gewinnen. Dank moderner Cloud Analytics ist es möglich:
die Art und Weise wie Unternehmen Daten sammeln, integrieren und mobilisieren, unabhängig vom Datenumfang und den Datenquellen, zu automatisieren.
die Vorteile von Augmented Analytics zu nutzen, um neue Erkenntnisse zu synthetisieren und kontinuierlich lernende Systeme zu schaffen.
Erkenntnisse aus den Daten in Maßnahmen umzusetzen und die Fähigkeiten durch lebendige Lernerfahrungen zu erweitern.
die Bereitstellung, laufende Pflege und Überwachung neuer Erkenntnisse im gesamten Unternehmen zu vereinfachen.
Sollten Sie Zweifel haben, ob dieser neue Ansatz der Cloud Analytics das Richtige für Ihr Unternehmen ist, dann kann ich Ihnen die Lektüre unseres neuesten E-Books "Dashboards are dead" empfehlen. Dort beschreiben wir ausführlich die versteckten Kosten von Legacy-Dashboards und warum diese nicht die zeitnahen, personalisierten Erkenntnisse liefern können, die die Mitarbeitenden an vorderster Front benötigen. Außerdem diskutieren wir ein neues Analyseparadigma und wie innovative Unternehmen weltweit dieses bereits erfolgreich für sich nutzen.
