Dashboards, die genutzt werden

In dieser Ausgabe

Viele Unternehmen haben mehr Dashboards als Entscheidungen. Diese Ausgabe fragt, wofür ein Dashboard da ist, wer es lesen kann, wer es tatsächlich nutzt und wie man einen Bildschirm, der genutzt wird, von einem unterscheidet, der nur eingeschaltet ist.

Stephen Fews Definition ist eng: die wichtigsten Informationen auf einem Bildschirm, auf einen Blick überwacht. In einer Umfrage von 2019 unter 9.000 Beschäftigten in neun Ländern waren sich 21 % ihrer Datenkompetenz sicher, und 74 % fühlten sich bei der Arbeit mit Daten überfordert oder unwohl. In Finnland nutzte nur etwa ein Viertel der Vertriebsleiter, die 2010 an einer Umfrage teilnahmen, ein Dashboard. Fews Bullet-Graph ersetzt den Tacho durch eine Linie, und eine Auswertung von Studien im Gesundheitswesen verbindet leicht erreichbare Dashboards mit besserer Versorgung.

Stiven Janaqi, Herausgeber

Titelthema

Ein Bildschirm, ein Blick

2004 definierte Stephen Few ein Dashboard eng: eine visuelle Darstellung der wichtigsten Informationen, die man braucht, um ein oder mehrere Ziele zu erreichen, auf einem einzigen Bildschirm angeordnet, damit sie sich auf einen Blick überwachen lässt.

• Das Wichtigste. was die Ziele brauchen, nicht alles, was sich messen lässt
• Ein Bildschirm. kein Scrollen, kein Wechseln: das Kurzzeitgedächtnis fasst wenig
• Auf einen Blick. Zusammenfassungen und Ausnahmen, sofort erfasst

Später schärfte Few sie nach: eine überwiegend visuelle Darstellung, mit der Menschen den aktuellen Zustand rasch überwachen, einen Zustand, der in einer bestimmten Rolle eine rechtzeitige Reaktion verlangt. Nach diesem Maßstab, schrieb er 2017, seien nur 2 der 28 Beispiele im Big Book of Dashboards Anzeigen zur schnellen Überwachung; die übrigen mögen nützlich sein, dienen aber anderen Zwecken.

Unsere Lesart

Ein Bildschirm voller Diagramme ist noch kein Dashboard. Fragen: Wer schaut hin, wie oft, und was folgt daraus?

Die Definitionen stammen von Few; die Fassung von 2004 wurde dort geprüft, wo er sie 2017 selbst zitiert. Die Zählung 2 von 28 ist sein Urteil über ein anderes Buch, keine Messung.

Quellen: Stephen Few, Perceptual Edge, 2017; Stephen Few, O'Reilly Media (2nd ed. 2013, Analytics Press), 2006 (über UXmatters, 2007)

Die Zahlen

Daten, die überfordern

Im September 2019 befragte Opinium für Accenture und Qlik 9.000 Vollzeitbeschäftigte in neun Ländern, darunter Deutschland. Die meisten sahen Daten als Wert; wenige fühlten sich sicher damit.

Beschäftigte in neun Ländern, September 2019 (Selbstauskunft): Sehen Daten als Wert 87 %, Bei Datenarbeit überfordert oder unwohl 74 %, Folgen oft dem Bauchgefühl statt Daten 48 %, Ihrer Datenkompetenz sicher 21 %.

In einer Umfrage von Forrester Consulting für Tableau 2022 unter mehr als 2.000 Personen in zehn Ländern erwarteten 82 % der Entscheider Grundkenntnisse im Umgang mit Daten in jeder Abteilung, aber nur 39 % der Organisationen boten allen Beschäftigten Datenschulungen an.

Unsere Lesart

Dashboards lesen Menschen, nicht die Software. Ein klarer Bildschirm hilft niemandem, der Zahlen meidet.

Beide Studien wurden von Firmen beauftragt, die Analysesoftware verkaufen, und beide beruhen auf Selbstauskünften. Für Albanien liegt uns keine vergleichbare Zahl vor.

Quellen: Accenture & Qlik for The Data Literacy Project, survey by Opinium, 2020; Forrester Consulting, commissioned by Tableau, 2022 (über Help Net Security, 2022)

Das Modell

Eine Linie statt eines Tachos

Few entwarf den Bullet-Graph als Ersatz für die Messuhren und Tachos, die auf Dashboards üblich sind. Auf kleinem Raum zeigt er eine Kennzahl, vergleicht sie mit einem Ziel und ordnet sie Bereichen wie schlecht, ausreichend und gut zu.

1. Beschriftung. benennt die Kennzahl
2. Skala. eine lineare Achse, meist ab null
3. Wert. ein dunkler Balken, der auffälligste Teil
4. Vergleich. ein kurzer Querstrich: Ziel oder Vorjahr
5. Bereiche. zwei bis fünf Abstufungen, am besten drei

Few rät zu Abstufungen einer Farbe, dunkel für schlecht und hell für gut, statt verschiedener Farbtöne, die farbenblinde Menschen womöglich nicht unterscheiden. Eine lineare Form, schreibt er, braucht zudem weniger Platz und lässt sich effizienter lesen als ein runder Tacho.

Hypothetisches Beispiel, eine Zeile auf einem Schicht-Dashboard

• Kennzahl: pünktliche Abfahrten diese Woche: 91 %
• Ziel: ein Querstrich bei 95 %
• Bereiche: unter 85 % schlecht, 85–95 % ausreichend, über 95 % gut

Eine Zeile: unter dem Ziel, im mittleren Bereich. Die Zahlen sind erfunden.

Teile und Voreinstellungen folgen Fews Gestaltungsspezifikation (2006, überarbeitet 2013). Der Farbrat ist seine Empfehlung, kein geprüfter Standard.

Quelle: Stephen Few, Perceptual Edge, 2013

Was die Forschung sagt

Wer sie nutzt und wofür

Ende 2010 befragten Oana Velcu-Laitinen und Ogan Yigitbasioglu leitende Vertriebsverantwortliche in 851 finnischen Unternehmen zu Dashboards. 145 antworteten, und nur etwa ein Viertel von ihnen nutzte eines.

Vertriebsleiter, die antworteten, Finnland, Ende 2010 (Anzahl, von 145): Nutzten ein Dashboard 36, Nutzten stattdessen andere Berichtswerkzeuge 62, Übrige Nichtnutzer 47.

Sieben der 36 hatten ihres in Excel gebaut. Von vier Zwecken setzten die Nutzer Kommunikation und Einheitlichkeit an die erste Stelle, vor der Überwachung, und die Datenqualität ging mit der Nutzung einher. Eine Auswertung von 11 Studien im Gesundheitswesen fand 2015: Wo das klinische Personal Dashboards leicht erreichte, etwa als Bildschirmschoner, ging die Nutzung mit besseren Versorgungsabläufen und Behandlungsergebnissen einher.

Unsere Lesart

Ein Dashboard, das man suchen muss, wird selten angesehen. Es gehört dorthin, wo die Arbeit passiert.

Kleine Stichprobe (17 % Rücklauf) und Zusammenhänge, kein Beweis einer Ursache; 47 ist der Rest der 109 Nichtnutzer. Die Auswertung im Gesundheitswesen nennt die Belege begrenzt.

Quellen: Oana Velcu-Laitinen & Ogan M. Yigitbasioglu, International Journal of Digital Accounting Research, 2012; Dawn Dowding et al., International Journal of Medical Informatics, 2015

Wie man es misst

Schaut überhaupt jemand hin?

Ein Dashboard lässt sich zweimal prüfen: an Fews Liste häufiger Gestaltungsfehler und daran, was Menschen damit tun. Das Erste dauert eine Stunde, das Zweite einen Monat an Besprechungen.

Fünf von Fews dreizehn häufigen Fehlern

1. die Grenzen eines Bildschirms überschreiten
2. zu wenig Kontext: kein Ziel, kein Vergleich
3. übermäßige Details oder Genauigkeit
4. eine ungeeignete Kennzahl
5. Farbe falsch oder zu viel einsetzen

• Nutzer und Entscheidung benennen. Kann niemand sagen, welcher Entscheidung eine Zahl dient, gehört sie in einen Bericht.
• Handlungen zählen, nicht Aufrufe. In jeder Besprechung notieren, welche Zahl zu einem Schritt mit Verantwortlichem und Termin führte.
• Entfernen, was niemand nutzte. Eine Kennzahl, die ein Quartal lang nichts auslöste, verlässt den Bildschirm.

Die Fehler stammen von Few (2006); die Schritte sind ein Vorschlag der Redaktion, keine geprüfte Methode.

Quelle: Stephen Few, O'Reilly Media (2nd ed. 2013, Analytics Press), 2006 (über UXmatters, 2007)

Mehr im Essay: Kennzahlen werden nicht in Excel besser

Werkzeug der Ausgabe

Die Karte für das Dashboard

Vor dem Bau des Bildschirms ausfüllen, und nach einem Monat noch einmal. Bleibt eine Zeile leer, ist das Dashboard nicht fertig.

1. Wer hinschaut die Rolle, und wie oft: jede Schicht, jeden Tag, jede Woche
2. Die Entscheidung, der es dient ein Satz: was sich ändert, wenn sich die Zahl bewegt
3. Drei bis fünf Kennzahlen jede mit Definition und Quelle
4. Der Vergleich Ziel, Vorwoche oder Vorjahr, für jede Kennzahl
5. Wann es gelesen wird die Besprechung oder der Moment, und wer sie leitet
6. Was eine Handlung auslöst die Schwelle, wer handelt, bis wann
7. Was wir entfernt haben Kennzahlen, die in einem Monat zu keiner Handlung führten

Eine Praxis, die die Redaktion vorschlägt, nach Fews Definition eines Dashboards (2004, 2017) und seinem Buch (2006).

Quellen: Stephen Few, Perceptual Edge, 2017; Stephen Few, O'Reilly Media (2nd ed. 2013, Analytics Press), 2006 (über UXmatters, 2007)

Tool öffnen: Shift Pulse

Quellen und Methode

Jede Zahl hat eine Quelle.

Die Zahlen dieser Ausgabe stammen aus den folgenden Quellen. Das Jahr zeigt, wie aktuell jede ist.

• Stephen Few, O'Reilly Media (2nd ed. 2013, Analytics Press), “Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data”, 2006 (über UXmatters, 2007).
• Stephen Few, Perceptual Edge, “There's Nothing Mere About Semantics”, 2017. https://www.perceptualedge.com/blog/?p=2793
• Accenture & Qlik for The Data Literacy Project, survey by Opinium, “The Human Impact of Data Literacy”, 2020. https://www.qlik.com/us/news/company/press-room/press-releases/data-skills-gap-is-costing-organizations-billions-in-lost-productivity
• Forrester Consulting, commissioned by Tableau, “Building Data Literacy: The Key to Better Decisions, Greater Productivity, and Data-Driven Organizations”, 2022 (über Help Net Security, 2022).
• Stephen Few, Perceptual Edge, “Bullet Graph Design Specification”, 2013. https://www.perceptualedge.com/articles/misc/Bullet_Graph_Design_Spec.pdf
• Oana Velcu-Laitinen & Ogan M. Yigitbasioglu, International Journal of Digital Accounting Research, “The Use of Dashboards in Performance Management: Evidence from Sales Managers”, 2012. https://doi.org/10.4192/1577-8517-v12_2
• Dawn Dowding et al., International Journal of Medical Informatics, “Dashboards for improving patient care: Review of the literature”, 2015. https://eprints.whiterose.ac.uk/84905/

Redaktionelle Methode

Jede Zahl wurde auf Jahr, Herausgeber und genaue Bedeutung geprüft. Wo die Seite des Herausgebers nicht erreichbar war, wurde sie an unabhängigen Zusammenfassungen geprüft und mit „über“ markiert. Die Deutung der Redaktion ist als „Unsere Lesart“ markiert. Zahlen, die sich nicht bestätigen ließen, stehen nicht in der Ausgabe.