5 Stappen voor effectieve BI dashboards

Introductie

Business Intelligence (BI) is in de loop der jaren steeds populairder geworden. Het succes van een BI hangt echter af van verschillende kritische factoren, waaronder een goed ontworpen datamodel, een effectief dashboard UI/UX-ontwerp, het leveren van inzichten en een cultuur van datagedreven werken. In deze blogpost gaan we dieper in op deze factoren en bespreken we waarom ze essentieel zijn voor een succesvolle BI-implementatie. Daarnaast zullen we ingaan op de potentiële voordelen en valkuilen van self-serving analytics, wat de afgelopen jaren een trend is geworden. Ons doel is om bruikbare inzichten te bieden om organisaties te helpen BI effectief te gebruiken om betere besluitvorming te stimuleren.

1. Het belang van een solide gegevensmodel

Een robuust datamodel vormt de ruggengraat van elke succesvolle BI-praktijk. Hoewel een star schema een populaire keuze is, is het essentieel om een schema te kiezen dat aansluit bij de specifieke gebruikssituatie van de organisatie. Een goed ontworpen datamodel maakt het verschil bij het opzetten van rapportages en dashboards.

Een goed ontworpen datamodel zorgt er ook voor dat de dashboards goed presteren. De prestaties van het dashboard zijn cruciaal, omdat deze een aanzienlijke invloed hebben op de gebruikerservaring. Niets is bijvoorbeeld zo vervelend als een dashboard dat elke keer dat je een filter verwisselt 5 minuten moet laden. Bovendien maakt een goed datamodel het bouwen van uw analytische rapporten veel eenvoudiger. Dit fenomeen is vrij intuïtief, want als het gegevensmodel complex is, is het maken van de gewenste grafieken en rapporten ook ingewikkeld.

Een ander nadeel van een suboptimaal datamodel is dat deze modelleringsuitdagingen in de BI-laag moeten worden opgelost. Dit hoeft niet per se een probleem te zijn als wordt gekeken of dit mogelijk is, Power BI heeft bijvoorbeeld behoorlijk krachtige transformatiemogelijkheden. Dit zal er echter toe leiden dat allerlei bedrijfslogica in de (BI)presentatielaag wordt gecodeerd. Bij mensen die uit software engineering komen gaan er meteen alarmbellen rinkelen; logica gecodeerd hebben in een presentatielaag is geen goed idee. Uiteindelijk resulteert dit in een rommelige BI-praktijk; verschillende rapporten zullen de gegevens op verschillende manieren analyseren en verschillende resultaten opleveren. De oplossing is om datatransformatielogica (bedrijfslogica) te coderen binnen een versiegestuurde git-repository, wat bijvoorbeeld mogelijk is met dbt.

2. UI/UX-ontwerp voor dashboards

Het succes van een dashboard hangt af van de bruikbaarheid. Een goed UI/UX-ontwerp kan onderscheid maken tussen een veelgebruikt dashboard en een genegeerd dashboard. Om een plezierige gebruikerservaring te creëren, is het essentieel om rekening te houden met de behoeften van de eindgebruiker en zich te concentreren op het duidelijk en intuïtief presenteren van informatie.

Een goed ontworpen UI/UX kan de bruikbaarheid en effectiviteit van een dashboard aanzienlijk verbeteren. Gebruikers moeten snel en gemakkelijk de informatie kunnen vinden die ze nodig hebben zonder door rommelige of verwarrende schermen te navigeren. Bovendien moet het ontwerp visueel aantrekkelijk en prettig voor de ogen zijn, aangezien gebruikers eerder een esthetisch aantrekkelijk dashboard zullen gebruiken. Daarnaast is het ook essentieel om rekening te houden met de behoeften en voorkeuren van het publiek van het dashboard. Het ontwerp moet worden afgestemd op het expertiseniveau van de gebruiker, zoals het gebruik van diagrammen en grafieken voor visuele studenten of tabellen voor gegevensgestuurde gebruikers.

Typische vitale punten om te controleren zijn:

• Hoe is de indeling van mijn dashboard? Is de informatiedichtheid op het juiste niveau voor mijn publiek?
• Heb ik labels toegevoegd voor mijn assen, staven en lijnen? Zijn de getallen in mijn tabellen goed opgemaakt? Geeft mijn publiek er de voorkeur aan dat grote getallen worden afgekort met de notatie ‘1K, 1M, 1 B’, of moet ik volledige cijfers gebruiken?
• Zal mijn publiek mobiele telefoons gebruiken om mijn dashboard te bekijken? Wordt het gepresenteerd op een scherm op kantoor? Hoe is de UX in dit opzicht?
• Hoe is de styling van mijn dashboard? Gebruiken we kleuren uit de organisatie?
• Hoe zijn mijn grafieken getiteld? Is het duidelijk wat elk rapport en de afzonderlijke elementen ervan betekenen?

Het kiezen van de juiste informatiedichtheid is een van de meest uitdagende aspecten bij het ontwerpen van een dashboard. Hoewel het verleidelijk kan zijn om elk beschikbaar datapunt op een dashboard op te nemen, kan dit contraproductief zijn. Informatie ‘overload’ van dashboards kan het voor eindgebruikers moeilijk maken om de belangrijkste informatie te identificeren of het verhaal te zien dat de gegevens proberen te vertellen. Dashboards moeten in plaats daarvan worden ontworpen met een specifiek doel voor ogen en alleen de meest relevante informatie bevatten.

3. Lever bruikbare inzichten

The greatest value of a picture is when it forces us to notice what we never expected to see.

— John Tukey

Een belangrijk doel van elke BI-praktijk is het bieden van inzichten die tot betere besluitvorming leiden. Om dit te bereiken, moeten dashboards worden ontworpen om vergelijkingen mogelijk te maken en trends in de loop van de tijd te benadrukken. Bij effectief gebruik kunnen dashboards waardevolle inzichten bieden waarmee organisaties gegevensgestuurde beslissingen kunnen nemen.

Het is niet ongebruikelijk dat organisaties hun gebruik van dashboards beperken tot de eerste fase van BI, waarbij wordt gerapporteerd over gebeurtenissen uit het verleden. Om een beter inzicht te krijgen in hun gegevens, moeten organisaties echter verder gaan dan dit basisniveau van rapportage en dieper ingaan op de redenen achter de trends die ze waarnemen. Dit is waar de werkelijke waarde van BI ligt: het genereren van zinvolle inzichten die de besluitvorming stimuleren. Om het potentieel van BI volledig te benutten, is het handig om een raamwerk aan te nemen dat de volgende fasen omvat:

1. Wat is er gebeurd? - Deze fase omvat het verzamelen van feitelijke informatie over gebeurtenissen in het verleden.
2. Waarom is dit gebeurd? - In dit stadium worden de gegevens geanalyseerd om de onderliggende oorzaken van gebeurtenissen in het verleden vast te stellen.
3. Wat gaat er gebeuren? - In deze fase worden toekomstige trends voorspeld op basis van historische gegevens met behulp van voorspellende analyses.
4. Wat moeten we doen? - Op basis van de inzichten die in de voorgaande fasen zijn gegenereerd, wordt in deze fase een beslissingsondersteunend systeem ontwikkeld dat de besluitvorming begeleidt.

Helaas stoppen veel BI-rapporten in de eerste fase en bieden ze niet het volledige scala aan inzichten die uit data kunnen worden gehaald. Dit is als een cake zonder slagroom en kers erop - het is slechts een gedeeltelijke oplossing.

4. Datagedreven cultuur

Om BI-praktijken echt effectief te laten zijn, moeten ze worden geïntegreerd in de cultuur van de organisatie. Dit kan worden bereikt door KPI’s of doelen vast te stellen en teams aan te moedigen dagelijks gegevens en dashboards te bekijken. Wanneer datagestuurde besluitvorming onderdeel wordt van de cultuur van een organisatie, kan BI echt waarde opleveren.

Het bevorderen van een datagedreven cultuur is makkelijker gezegd dan gedaan, en er is al veel over geschreven: Forbes, McKinsey, een andere blog post.

In de onderstaande video leggen we uit wat het betekent om datagedreven te zijn, waar de cultuur een belangrijk onderdeel van is.

5. Self-service analytics

Met self-serving analytics kunnen eindgebruikers hun eigen rapporten en visualisaties maken binnen een BI-tool zonder afhankelijk te zijn van IT- of data-experts. Hoewel self-serving analytics nuttig kan zijn om eindgebruikers sterker te maken en de acceptatiegraad te verhogen, kan het botsen met de punten die in dit artikel worden gemaakt over het maken van effectieve dashboards. Self-serving analytics is een trend geworden, maar we hebben gemengde resultaten gezien.

Ten eerste is een solide datamodel cruciaal voor effectieve BI, en eindgebruikers hebben mogelijk meer expertise nodig om een geschikt model te creëren. Dit kan ertoe leiden dat er onnauwkeurige of onvolledige gegevens worden gebruikt in rapporten en dashboards, wat een negatieve invloed kan hebben op de besluitvorming.

Ten tweede wordt het een grotere uitdaging om prioriteit te geven aan UI/UX-ontwerp voor dashboards wanneer eindgebruikers hun rapporten maken. Met een consistente ontwerpbenadering, gestandaardiseerde gegevensmodellen en bedrijfslogica kan de resulterende informatie echter duidelijk en gemakkelijk te navigeren zijn.

Ten slotte kan een datagestuurde besluitvormingscultuur worden bevorderd met behulp van self-serving analytics. Zonder de juiste training en opleiding weten eindgebruikers mogelijk niet hoe ze gegevens correct moeten interpreteren, wat leidt tot onjuiste conclusies en beslissingen.

Hoewel self-serving analytics zo zijn voordelen heeft, is het essentieel om een evenwicht te vinden tussen het versterken van eindgebruikers en het behouden van een solide basis voor effectieve BI. Organisaties moeten zorgen voor goede training en opleiding voor eindgebruikers en richtlijnen hebben om te zorgen voor consistente datamodellen en ontwerpprincipes in rapporten en dashboards.

Conclusie

Om het meeste uit BI te halen, moeten organisaties een sterke basis bouwen met een solide datamodel, prioriteit geven aan UI/UX-ontwerp voor dashboards, voorkomen dat dashboards worden overladen met informatie, dashboards gebruiken om inzichten te leveren en een cultuur van datagestuurde besluitvorming bevorderen. Door deze kritieke werkwijzen te volgen, kunnen organisaties het volledige potentieel van hun BI-inspanningen ontsluiten.

Wilt u uw bedrijf laten groeien met behulp van BI? Bij BiteStreams hebben we ervaring met elke kritieke factor, waaronder het ontwerpen van een solide datamodel, het prioriteren van UI/UX-ontwerp voor dashboards, het leveren van inzichten en het bevorderen van een cultuur van datagestuurde besluitvorming. Neem vandaag nog contact met ons op om te zien hoe we u kunnen helpen BI effectief in te zetten voor betere besluitvorming.