Zwei große Herausforderungen stehen dabei immer wieder im Weg: data über isolierte Teams und Systeme hinweg sowie Unstimmigkeiten bei data und den KPI-Definitionen. Diese Probleme bleiben oft unbemerkt, haben jedoch tiefgreifende Auswirkungen auf den Erfolg jeder Dashboard-Initiative.

In diesem Artikel beleuchten wir diese Herausforderungen anhand einer Fallstudie aus der Praxis und zeigen auf, wie fragmentierte data inkonsistente Logik den Großteil des Aufwands bei BI-Projekten ausmachen. Wir werden die damit verbundenen versteckten Backend-Arbeiten, die aufgetretenen Hindernisse und die Strategien untersuchen, mit denen wir eine skalierbare Lösung für ein globales Automobilunternehmen realisiert haben.

Die zentralen Herausforderungen: Fragmentierte data inkonsistente Logik

Zwei der größten Hindernisse bei der Erstellung von Unternehmens-Dashboards sind nicht technischer, sondern struktureller Natur: fragmentierte data und nicht aufeinander abgestimmte Geschäftslogik.

Große Unternehmen sind oft so strukturiert, dass ein eigenständiges Handeln über Abteilungen, Geschäftsbereiche oder geografische Märkte hinweg gefördert wird. Dies mag zwar auf lokaler Ebene Flexibilität bieten, führt jedoch zu erheblichen Herausforderungen, wenn es darum geht, ein zentralisiertes Berichtswesen aufzubauen, das die gesamte Organisation umfasst.

Laut der CDOIQ-Umfrage von Accenture und dem MIT aus dem Jahr 2021 nannten 37 % der Chief Data eine isolierte Infrastruktur als größte Herausforderung bei der Umsetzung ihrer data (Accenture, 2021). Bevor überhaupt Berichte erstellt werden können, müssen Teams zunächst ermitteln, wo data die data , wem sie gehören, wie sie strukturiert sind und ob sie zuverlässig sind. In vielen Fällen kann allein das Auffinden des richtigen Datensatzes wochenlange Abklärungen zwischen den Abteilungen erfordern.

Selbst wenn die data erst einmal gesichert data , treten oft tiefgreifendere Abstimmungsprobleme auf. Verschiedene Teams oder Regionen verwenden häufig leicht unterschiedliche Definitionen für denselben KPI. Ein Team misst wöchentliche Konversionen vielleicht anhand von Nutzeraktionen, während ein anderes Team sie anhand von Produktbestellungen erfasst. Ohne eine einheitliche Definition wird es schwierig, Dashboards zu erstellen, denen die Beteiligten vertrauen. Die Folge ist oft ein mangelndes Vertrauen in die Zahlen und eine Zurückhaltung, sich bei der Entscheidungsfindung auf das Dashboard zu stützen.

Diese fragmentierte Landschaft macht auch data zu einer mühsamen Aufgabe, lange bevor überhaupt mit der Visualisierung begonnen wird. Es wird viel Zeit darauf verwendet, data zu bereinigen, zusammenzuführen, zu standardisieren und data einen nutzbaren Zustand zu bringen. Dies ist nicht nur eine technische Aufgabe. Oftmals müssen sich mehrere Teams auf die Logik hinter den Kennzahlen und die Definitionen einigen, mit denen sie arbeiten. Ohne diese Grundlagenarbeit kann kein Dashboard zuverlässige Erkenntnisse liefern. Wenn dies jedoch richtig gemacht wird, ermöglicht es eine skalierbare, vertrauenswürdige Berichterstattung, auf die sich mehrere Teams sicher stützen können.

Fallstudie – Bereitstellung von Dashboards: Der Weg zur Umsetzung

ÜBERBLICK:

Artefact von einem weltweit tätigen Automobilhersteller beauftragt, zentralisierte Dashboards zu entwickeln, um das Berichtswesen regionenübergreifend zu verbessern. Während das Ziel, die Analysen zu optimieren und Echtzeit-Einblicke zu liefern, klar schien, erwies sich die Umsetzung in einer dezentralisierten Organisation schnell als schwieriger als ursprünglich erwartet.

HERAUSFORDERUNG:

Das Geschäft des Unternehmens war nach Regionen gegliedert und in lokale Märkte unterteilt, von denen jeder mit einem hohen Maß an Autonomie agierte. Dies führte nicht nur zu Unstimmigkeiten bei den verwendeten Systemen, sondern auch bei den Definitionen der wichtigsten Kennzahlen. Ein eindrucksvolles Beispiel: Während ein Markt einen „Online-Verkauf“ als den Zeitpunkt definierte, zu dem eine Bestellung auf der Website aufgegeben wurde, galt dieser in einem benachbarten Markt erst dann als Verkauf, wenn die Zahlung eingegangen war. Diese subtilen Unterschiede führten zu erheblichen Lücken in der Berichterstattung, insbesondere wenn die Unternehmensleitung konsolidierte Übersichten auf regionaler Ebene benötigte. Welche Definition war richtig? Wie konnten die data aggregiert data , ohne die Leistung falsch darzustellen?

LÖSUNG:
Um dieses Problem zu beheben, haben wir einezentralisierte data implementiert, die sicherstellte, dass alle Märkte und Regionen auf gemeinsame Definitionen und data abgestimmt waren. Dazu mussten wir jeden KPI bis zu seiner ursprünglichen data zurückverfolgen und gemeinsam mit den lokalen Teams an der Vereinheitlichung der Methodiken arbeiten. Das Ergebnis war nicht nur ein Dashboard – es war ein grundlegender Wandel in der Art und Weise, wie das Unternehmen mit seinen data umging und ihnen vertraute, was ein skalierbares, präzises Berichtswesen über Teams und Regionen hinweg ermöglichte.

Wichtige Erfolgsfaktoren und gewonnene Erkenntnisse

Im Zuge dieser Herausforderungen kristallisierten sich mehrere entscheidende Erfolgsfaktoren heraus, die dazu beitrugen, das Projekt zum Abschluss zu bringen:

  • Automatisierung der data : Der bisherige manuelle Aufwand für die Bearbeitung von Excel-Dateien und Pivot-Tabellen entfällt, wodurch data in Echtzeit gewährleistet ist.
  • Zentrale Analysen: Konsolidierte data einem einzigen Dashboard, die nahtlose funktionsübergreifende Einblicke ermöglichen.
  • Verbesserte Berichtsfunktionen: Die Zeit für die Erstellung von Berichten wurde von einem Tag auf eine Stunde verkürzt.

Erfahrungen:

  • Die Abstimmung zwischen Backend und Frontend ist von entscheidender Bedeutung: Da sich die technischen Anforderungen im Laufe des Projekts häufig weiterentwickelten, wurde die Notwendigkeit einer frühzeitigen Abstimmung zwischen data und Dashboard-Gestaltung deutlich.
  • Die Einschränkungen der Tools können Ihre Lösung beeinflussen: Die BI-Plattform eines Drittanbieters wies Einschränkungen bei der Anpassung auf, was kreative Umgehungslösungen und die Steuerung der Erwartungen der Beteiligten erforderte.
  • Change Management gehört zum Job dazu: Viele Mitarbeiter zögerten, sich von Excel zu lösen, was deutlich machte, dass proaktive Schulungen, Unterstützung und klare Kommunikation notwendig sind, um die Akzeptanz zu fördern.

Die Rolle Artefactbei der Bewältigung dieser Herausforderungen

Wir bei Artefact haben uns darauf spezialisiert, diese Herausforderungen zu meistern, indem wir die Zusammenarbeit fördern, data sicherstellen und wirkungsvolle BI-Lösungen bereitstellen. In diesem Projekt gelang es unserem Team, mehrere Abteilungen aufeinander abzustimmen, um:

  • Vereinheitlichung der KPI-Definitionen: Wir haben den Dialog zwischen den Teams moderiert, um einen allgemein anerkannten Satz von Leistungsindikatoren zu erstellen.
  • Vereinheitlichung Data : Unsere Experten haben data regionenübergreifend optimiert und so Unstimmigkeiten beseitigt, die zuvor die Analyse erschwert hatten.
  • Silos aufbrechen: Durch die Integration von data in eine zentrale Plattform haben wir teamübergreifende Echtzeit-Einblicke und Transparenz ermöglicht.
  • Eine skalierbare Lösung bereitstellen: Wir haben eine Plattform als zentrale Datenquelle mit über 20 dynamischen Dashboards entwickelt, die den Beteiligten intuitive Tools für das Reporting in Echtzeit bietet.
  • Einführung und Schulung: Nachdem die Berichtsfunktionen eingerichtet waren, organisierten wir eine Reihe von Schulungen, um sicherzustellen, dass die Tools von den Beteiligten angenommen und in ihre täglichen Arbeitsabläufe integriert wurden.

Durch die Nutzung der Expertise Artefacthaben wir den Umgang des Unternehmens mit data grundlegend verändert und ihm dabei geholfen, sich von einer fragmentierten Berichterstattung hin zu einem wirklich integrierten Analyse-Ökosystem zu entwickeln.

Abschließende Gedanken: Der Aufbau von Analyse- und Berichtsfunktionen beginnt mit der Schaffung der richtigen data

In großen Unternehmen sind die größten Hindernisse für effektive Dashboards selten visueller oder technischer Natur, sondern struktureller Art. Fragmentierte Systeme, uneinheitliche KPI-Definitionen und isolierte Teams führen zu einer Komplexität, die kein Frontend-Tool allein bewältigen kann.

Wie dieses Projekt gezeigt hat, erfordert die Bewältigung dieser Herausforderungen mehr als nur die richtigen Tools. Es erfordert eine abteilungsübergreifende Abstimmung, ein gemeinsames Verständnis der data und die Bereitschaft, data solide data zu schaffen, noch bevor auch nur ein einziges Diagramm erstellt wird. Der Großteil des Aufwands entfällt auf das Backend, doch dieser Aufwand zahlt sich aus, da er skalierbare Dashboards ermöglicht, denen die Teams vertrauen, die sie annehmen und nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Für Unternehmen, die ihre Analysefähigkeiten ausbauen möchten, ist die Botschaft klar: Investieren Sie in die mühsame Arbeit der datavereinheitlichung und -aufbereitung. Sobald dies erledigt ist, sind die Dashboards der einfache Teil.