Big Data Analytics Dashboard für eine übersichtliche Darstellung

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18.10.2016ǀ ǀ Big Data
Big Data Dashboard

Big Data Dashboard

Webanalysten sammeln viele Daten über die Online-Aktivitäten eines Unternehmens. Sind die Daten aber nicht übersichtlich aufbereitet, bergen sie die Gefahr, dass das Gesamtbild verloren geht. Daher kommt für solche Zwecke am besten ein Digital-Analytics-Dashboard zum Einsatz, mit dem große Datenmengen übersichtlich dargestellt werden können.

Detaillierte Informationen über die Online-Aktivitäten eines Unternehmens helfen dabei, eine Website, die Online-Strategie oder Marketingaktivitäten im Detail zu analysieren. Ziel ist es, ihre Leistung zu bewerten und daraus die richtigen Entscheidungen abzuleiten. Das funktioniert jedoch nur, wenn die Daten richtig interpretiert werden. Analysefehler beruhen häufig darauf, dass Informationen nicht richtig gelesen und damit fehlinterpretiert werden. Gerade bei Big Data mit ihrer Flut an Daten ist es deshalb wichtig, die Daten übersichtlich und verständlich aufzubereiten. Ein Analytics-Dashboard verdichtet die wichtigsten Informationen und gibt einen schnellen Überblick über relevante Kennzahlen.

Wer ein Analytics-Dashboard erstellen möchte, sollte sich im Vorfeld folgende Fragen stellen:

1.    Was muss das Analytics-Dashboard können?
Ein Dashboard kann vielfältige Aufgaben übernehmen – von der Dokumentation und der Überwachung von Kennzahlen über die Planung von Maßnahmen bis zu deren Kommunikation. Ein Beispiel ist das Messen der Performance einer Website, die Erstellung einer Übersicht über die wichtigsten KPIs (Key Performance Indicators), die Kombination von Daten aus verschiedenen Tools oder die Überwachung von Marketingaktivitäten.

Wer die Was-Frage beantworten kann, weiß, welche Kennzahlen wichtig sind und schränkt dadurch die Zahl der darzustellenden Analysen ein. Denn: Ein Dashboard ist kein Sammelsurium aller zur Verfügung stehenden Kennzahlen, sondern filtert und visualisiert für einen bestimmten Zweck wichtige und geeignete Aspekte.

Big Data Analytics Dashboard

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2.    Wer muss mein Analytics-Dashboard verstehen können?
Welche die wichtigen Aspekte und Kennzahlen sind, hängt auch vom Adressaten des Dashboards ab. Der CEO eines Unternehmens hat vermutlich wenig Zeit, sich tief in die Daten einzuarbeiten. Er benötigt eine globale Übersicht der wichtigsten KPIs und fragt die passenden Handlungsempfehlungen bei den Fachabteilungen an. Der Marketing-Manager hingegen wünscht sich eine Übersicht über seine Kampagnen und deren Erfolg. Er will zum Beispiel wissen, ob die neue Bannerkampagne mehr Clicks gebracht hat als der Newsletter. Wer ein Dashboard erstellt, muss sich also in den Fachabteilungen nach den konkreten Fragestellen und Anforderungen erkundigen. Nur so können die Empfänger die Informationen später optimal nutzen.

3.    Wie sollen meine Daten dargestellt werden?
Die Zahl der Informationen, die wir visuell aufnehmen können, ist begrenzt. Daher gilt: Dashboards darf man nicht überfrachten, sonst verwirren sie den Betrachter. Daher muss der Umfang des Dashboards genau auf die jeweiligen Anforderungen abgestimmt sein. Optimal ist eine schlichte Darstellung bei hoher Informationsdichte, die Form sollte dabei nicht den Inhalt überlagern. Auch der gewählte Datenzeitraum spielt eine wichtige Rolle: Während Online-Redakteuren eine Echtzeitanalyse brauchen, die ihnen zeigt, welche Artikel gut und welche nicht so optimal gelaufen sind, muss der Einfluss von Marketingkampagnen über einen längeren Zeitraum nachvollzogen werden können.

Big Data Analytics Dashboard

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Diagramme zeigen den Inhalt schneller und effizienter als Tabellen an, weil der Betrachter rasch die wichtigen Informationen erfassen kann. Verschiedene Diagrammtypen eignen sich für unterschiedliche Analysen. Ist der zeitliche Verlauf einer bestimmten Kennzahl von Interesse? Sollen Vergleichszeiträume dargestellt werden? Hier wird man eher zu Linien- als zu Torten- und Balkendiagrammen greifen, denn sie zeigen sofort, ob sich die Leistung eines Angebots verbessert oder verschlechtert hat. Diagramme helfen auch, Platz im Dashboard zu sparen. Vorsicht aber bei der Wahl des Diagrammtyps: Wenn ein Diagramm zu viel Platz benötigt, um die Daten zu visualisieren, dann sollte ein anderer Typ verwendet werden.

Was bei Dashboards noch zu beachten ist, damit sie ihren Zweck erfüllen, habe ich in diesem Blogpost zusammengefasst.

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Stefan Müller - Director Business Intelligence & Big Data
Nach mehreren Jahren Tätigkeit im Bereich Governance & Controlling und Sourcing Management ist Stefan Müller bei it-novum gelandet, wo er den Bereich Business Intelligence aufgebaut und in Richtung Big Data weiterentwickelt hat. Stefans Herz schlägt für die Möglichkeiten, die die BI-Suiten von Pentaho und Jedox bieten, er beschäftigt sich aber auch mit anderen Open Source BI-Lösungen. Seine Begeisterung für Business Open Source im Bereich Datenintelligenz gibt Stefan regelmäßig in Fachartikeln, Statements und Vorträgen weiter.
Webprofile von Stefan: Twitter, LinkedIn, XING

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