Die aktuell vermehrte Diskussion zum Thema Reporting Design wird durch ein immer komplexer und volatiler werdendes Marktumfeld und der fortschreitenden Digitalisierung vorangetrieben, welche als Konsequenz mit einer sprunghaften Erhöhung der Datenmenge, komplexeren und umfangreicheren Berichten, einer steigenden Anzahl an Ad-hoc-Auswertungen und letztendlich einer Informationsüberflutung des Managements einhergeht.[1]
Entsprechend dieser Entwicklung wird die richtige visuelle Darstellung von Information in Berichten eine Grundvoraussetzung, um riesige Datenmengen erfassbar zu machen und die Entscheidungsunterstützung des Managements im Einfluss von Big Data zu gewährleisten. Reporting Design mithilfe von Eye Tracking ist ein Mittel, um Berichte effektiver und effizienter zu erstellen und gleichzeitig Führungskräfte durch diese optimierten Berichte in ihren Entscheidungen zu unterstützen.
Die als Grundlage des vorliegenden Leitfadens dienenden Studien der FH OÖ zeigen, dass ein gut gewähltes Design entsprechend der Aufgabenstellung und des Empfängerkreises sowie ein gewisses Maß an Standardisierung (berichtsübergreifend) die Effektivität und Effizienz des Reportings deutlich erhöhen kann. Zudem kann der Aufwand der Berichterstellung reduziert werden, da mithilfe von empirisch gesicherten Standards zeitaufwendige iterative Entwicklungsschleifen vermieden werden können.
Die Komplexität der Informationen kann durch geeignete und einfache Visualisierung beherrschbar gemacht werden. Nichtsdestotrotz bringt Big Data ein Volumen mit sich, welches durch die heutigen Standardvisualisierungen, wie z. B. Säulen- oder Liniendiagramme, vielfach nicht mehr darstellbar bzw. erfassbar ist.[2] Vermehrt gibt es in diesem Zusammenhang sogenannte interaktive "Big-Data-Visualisierungen" – einige davon wurden in Kapitel 5 bereits vorgestellt – deren Entwicklung und Prüfung einer der wesentlichsten zukünftigen Forschungsbereiche im Reporting Design sein wird.
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