Um ein sinnvolles und durchgängiges Standardreporting aufsetzen zu können, muss man sich damit beschäftigen, inwieweit eine Kategorisierung bzw. Clusterung von verschiedenen Berichten sinnvoll ist. Im Standardreporting ist dies durch ein sog. Storytelling Framework gegeben.
Abb. 7: Storytelling Framework
Das Storytelling Framework bedient sich der Annahme, dass Mitarbeiter in einem Unternehmen verschiedene Rollen einnehmen können bzw. das Bedürfnis haben, verschiedene Sichtweisen auf die Daten zu bekommen. Diese beschreiben den unterschiedlichen Aufbau der Dashboards:
3.1 Guided Dashboard
Ein Guided Dashboard (s. Abb. 8) ist, wie der Name schon sagt, stark geführt und lässt dem Nutzer wenig individuellen Analysespielraum. Es gibt keine (bzw. sehr wenige) Filter und der Anteil von Visualisierungen ist hoch. Die Daten werden auf einer grobgranularen Ebene betrachtet und die Analyse fokussiert sich meist auf Entwicklungen. Betrachtet ein Nutzer dieses Dashboard, nimmt er vornehmlich die Manager-Sicht ein und möchte sich einen Überblick in einem fest vorgegebenen Rahmen verschaffen. Für eine tiefgehende Detailanalyse ist dieses Dashboard weniger geeignet.
Abb. 8: Aufbau des Guided Dashboard
3.2 Analytical Dashboard
Das Analytical Dashboard (s. Abb. 9) sieht den Schwerpunkt in der tiefen Analyse von Daten. Das bedeutet, der Anteil von Visualisierungen ist geringer, Tabellen (mit und ohne visuelle Elemente) werden häufig eingesetzt und es gibt Filter- und Einstellungsmöglichkeiten. Ein typischer Nutzer, bzw. die typische Sicht auf die Daten, ist hier die Controller-Sicht. Der Nutzer sucht nach Ursachen bzw. Gründen für eine bestimmte Entwicklung. Um bspw. Trends genauer analysieren zu können, benötigt er einen höheren Freiheitsgrad in der Analyse.
Abb. 9: Aufbau des Analytical Dashboard
3.3 Operational Dashboard
Das Operational Dashboard (s. Abb. 10) fokussiert klar auf (zeitnahe) Veränderungen. Hiermit werden aktuelle Entwicklungen und Veränderungen verfolgt und kenntlich gemacht. Der Nutzer muss kurzfristig eingreifen, um eine Zustandsveränderung zu beheben. Ein gutes Beispiel hierfür kommt aus dem Produktionscontrolling. Wenn die Leistung einer Maschine stark einbricht, dann sollte dies dem Produktionsleiter oder Maschinenführer schnell und zweifelsfrei kenntlich gemacht werden, um sofortige Gegenmaßnahmen ergreifen zu können. Kennzeichnend für diese Art des Dashboards sind Diagrammtypen wie Ampeln oder eingefärbte Kacheln.
Abb. 10: Aufbau des Operational Dashboard
3.4 Explorative Dashboard
Das Explorative Dashboard ist stark verknüpft mit der Berufsbezeichnung des Data Scientists. Möchte man ein paar Millionen (Milliarden) Datensätze gleichzeitig visualisieren und sinnvoll mit ihnen arbeiten, sind andere Visualisierungen und Darstellungsmöglichkeiten gefragt. Das klassische Reporting kann diese nur unzureichend liefern. Entsprechend werden hier sehr komplexe Diagramme verwendet, welche darauf abzielen, in Daten noch unbekannte Verbindungen, Korrelationen oder Anwendungsszenarien zu entdecken. Die Darstellung dieser Daten obliegt an der Stelle weniger dem User, sondern ist anderen Restriktionen unterworfen.
3.5 Scorecard Dashboard
Dieses Dashboard orientiert sich lose an dem Aufbau einer Balanced Scorecard, um auf einen Blick den Überblick über das Unternehmen zu bekommen. Kennzeichnend für dieses Dashboard ist die Darstellung mit Hilfe von bullet graphs, welche auf die Zielerreichung ausgerichtet sind. Die inhaltliche Quadrantenausgestaltung ist dabei individuell auf den jeweiligen Führungskreis ausgerichtet. Aus diesem Dashboard sollen direkt Maßnahmen für die Ausrichtung des Unternehmens abgeleitet werden können.
Aber neben einfachen Säulen-, Balken- und Liniendiagrammen gibt es auch andere gute Mittel, betriebswirtschaftliche Fragestellungen zu beantworten. So zum Beispiel die leider in Unternehmen noch immer viel zu wenig genutzte Tree Map, die Ben Shneiderman in den 1990ern erfand. Abb. 11 zeigt die Anwendung einer Tree Map am Beispiel einer Baumarktkette.
Abb. 11: Beispiel für eine Tree Map
Dargestellt werden die Umsätze pro Segment und Produktsegment mit Abweichung zum Vorjahr. Die Größe der weiß umrandeten Rechtecke zeigt dabei die Größe des Umsatzes am gesamten Umsatz. So sieht man, dass das Segment Garten den größten Anteil am Gesamtumsatz der Baumarktkette hat, während das Segment Auto den kleinsten Anteil darstellt. Die Segmente sind nochmals in Produktgruppen unterteilt. Das Segment Garten hat somit die Produktgruppen Pflanzen, Handgeräte, Bewässerung etc. Auch die Größe dieser Rechtecke zeigt den Anteil am Gesamtumsatz pro Produktgruppe. So wird deutlich, dass "Pflanzen" (links oben in Abb. 11) gemessen am Umsatz die größte Produktgruppe ist. Die Einfärbung zeigt auf, wie der Umsatz im Vergleich zum Vorjahr ist: je "röter" der Wert, umso schlechter – je "grüner", umso besser. Man erkennt demnach, dass das Segment Garten in Gesamtheit deutlich schlechtere Umsätze erzielt als im Vorjahr.
Die Tree Map bietet eine gute Möglichkeit, ohne Zahlen Zusammenhänge in einem Geschäft darzustellen. Dabei muss es sich nicht immer um Umsätze im...
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