Das Dashboard wird in mehreren Iterationen von einem Grobkonzept in ein Feinkonzept überführt und parallel schrittweise implementiert. Die initiale Priorisierung der Ziele und User Stories und somit der verknüpften Datenquellen hilft hierbei: Die schnelle Umsetzung eines ersten (noch unvollständigen) Dashboards deckt technologische Schwachstellen frühzeitig auf und ermöglicht das parallele Arbeiten an Backend (Datenbank, Datenintegration/-prozessierung) und Frontend (BI-Tool).
Für die fortlaufende Weiterentwicklung und Wartung sollte ebenfalls in technischen und analytischen Schleifen gedacht werden:
Technische Schleife – Wartung und Erweiterung der Architektur und Daten
- Fortlaufende Erweiterung und Optimierung der Datenquellen (z. B. Datenqualität wird erhöht)
- Erweiterung und Automatisierung der Datenintegration (z. B. stündliche statt tägliche Prozessierung)
- Messung und Optimierung der Datenpipeline (z. B. Reduktion der Downtime)
Analytische Schleife – Steigerung der Nutzung und Verbesserung der User Experience
- Einarbeiten von Feedback
- Anpassung des Datenmodells und der Visualisierung
- Verbesserung der Data Literacy
- Messung der Kennzahlen und Ableitung von Handlungen
- UI-Verbesserung
- Ableitung neuer Anforderungen bzw. Refinement
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