Dashboards sind keine Datenprodukte

Wenn man einen Unternehmensleiter bittet, sein wichtigstes Datenprodukt zu zeigen, wird er wahrscheinlich auf ein dashboard verweisen. Das ist verständlich. Dashboards sind der Ort, an dem Menschen Erkenntnisse gewinnen. Ein dashboard einem Datenprodukt zu verwechseln, ist jedoch so, als würde man die Ladenfront eines Einzelhändlers mit der dahinterliegenden Lieferkette verwechseln.

Laut einer Studie von Gartner®sind nur 28 % der KI-Anwendungsfälle im Bereich Infrastruktur und Betrieb vollständig erfolgreich und erfüllen die ROI-Erwartungen. Das Problem liegt nicht in den Zielen oder den Algorithmen. Es liegt vielmehr in der Grundlage, auf der die Dashboards basieren, auf die sich Unternehmen bereits verlassen.

Dashboards sind leicht verständliche Visualisierungen von Daten. Sie helfen Führungskräften dabei, die Leistung zu überwachen, KPIs zu verfolgen und informierte Entscheidungen zu treffen. Dashboards sind jedoch keine Datenprodukte. Vielmehr sind sie Nutzer von Datenprodukten.

Es ist wichtig, diesen Unterschied zu verstehen, da Unternehmen in KI, Daten-Discovery und Self-Service investieren. Wenn Unternehmen Dashboards mit Datenprodukten verwechseln, konzentrieren sie sich oft auf die Darstellung und vernachlässigen dabei die zugrunde liegende Datenbasis, die darüber entscheidet, ob Erkenntnisse vertrauenswürdig sind und mit Zuversicht in die Tat umgesetzt werden können.

Das Dashboard

Ein dashboard eine Benutzeroberfläche. Es stellt Informationen mithilfe von Diagrammen, Tabellen und anderen Visualisierungen dar, die leicht verständlich sind. Der Zweck besteht darin, bereits definierte Fragen zu beantworten.

Ein Datenprodukt ist etwas anderes. Es handelt sich um eine kuratierte, verwaltete und wiederverwendbare Datenressource, die dafür konzipiert ist, mehrere Nutzer im gesamten Unternehmen zu bedienen. Zu diesen Nutzern können Dashboards, Berichte, Anwendungen, Analysten, Maschinelles Lernen oder KI-Agenten gehören.

Stellen Sie es sich so vor: Ein dashboard das Schaufenster. Ein Datenprodukt ist die dahinterliegende Lieferkette.

Kunden sehen nur das, was im Schaufenster ausgestellt ist, doch der wahre Wert liegt in allem, was hinter den Kulissen geschieht. Bestandsmanagement, Beschaffung, Qualitätskontrolle, Logistik und Auftragsabwicklung – all diese Bereiche arbeiten Hand in Hand, um sicherzustellen, dass das Ladengeschäft das Unternehmen angemessen repräsentiert und Produkte liefert, denen die Menschen vertrauen.

Das gleiche Prinzip gilt auch für Daten. Das dashboard zwar eine Kennzahl zur Kundenabwanderung anzeigen, doch das Datenprodukt legt fest, was unter einem Kunden zu verstehen ist, wie die Abwanderung berechnet wird, wer für die Kennzahl verantwortlich ist, woher die Daten stammen und ob sie als zuverlässig gelten können.

Ohne das Datenprodukt dashboard das dashboard lediglich eine Visualisierungsebene, die auf einer Grundlage von Unsicherheit aufbaut.

Dashboard überwinden

Unternehmen verfügen möglicherweise über Hunderte oder sogar Tausende von Dashboards, die alle möglichen Bereiche abdecken – von Umsätzen über den operativen Betrieb bis hin zu Kunden. Doch auch diese haben ihre Grenzen. Ein häufiges Problem besteht darin, dass verschiedene Dashboards widersprüchliche Erkenntnisse liefern.

Dies wirft Fragen auf wie:

• Welches dashboard richtig?
• Warum weichen die Zahlen voneinander ab?
• Wer ist für diese Kennzahl verantwortlich?
• Woher stammen die Daten?
• Können wir die Daten für KI nutzen?

Das sind keine dashboard . Es handelt sich um Probleme mit dem Datenprodukt . Denn ein dashboard nur so zuverlässig wie die Daten, mit denen es gespeist wird.

Wenn es bei Daten an Verantwortlichkeiten, Governance, Herkunftsnachweisen, Qualitätsstandards oder einheitlichen Definitionen mangelt, führen Dashboards oft zu widersprüchlichen Sichtweisen auf das Geschäft. Die Bewältigung dieser Herausforderungen wird umso dringlicher, sobald KI ins Spiel kommt.

Ein Analyst, der ein dashboard überprüft, dashboard oft dashboard wenn etwas nicht stimmt. Ein KI-Modell oder ein autonomer Agent dashboard das nicht. Es verarbeitet lediglich die Daten, die es erhält, und liefert ein Ergebnis. Wenn es den zugrunde liegenden Daten an Kontext, Qualität oder Governance mangelt, werden KI-Systeme diese Probleme in großem Maßstab noch verstärken.

Was Datenprodukte leisten

Datenprodukte bieten etwas, was Dashboards nicht leisten können: zuverlässige, wiederverwendbare Daten, die Analysen, betriebliche Anwendungen und KI unterstützen.

Ein gut konzipiertes Datenprodukt bietet weit mehr als nur einen Datensatz. Es umfasst:

• Klare Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten.
• Geschäftliche Definitionen und Kontext.
• Steuerungsmechanismen.
• Qualitätsstandards.
• Datenherkunft.
• Auffindbarkeit.
• Wiederverwendbarkeit in verschiedenen Anwendungsfällen.

Dasselbe vertrauenswürdige Kundendatenprodukt speist beispielsweise Dashboards für Führungskräfte, Kundendienstanwendungen, Marketingkampagnen, Vorhersagemodelle und KI-Agenten. Anstatt für jeden use case separate Versionen derselben Informationen zu erstellen, entwickeln Unternehmen ein einziges vertrauenswürdiges Datenprodukt, das alle diese Anwendungsfälle unterstützt. Das ist der Unterschied zwischen der einmaligen Erfassung und dem Vertrauen in Daten einerseits und der jedes Mal erforderlichen Abgleichung, wenn jemand eine neue Frage stellt, andererseits. Dies ist der Kern dessen, was es bedeutet, Daten in großem Maßstab zu erfassen, ihnen zu vertrauen und sie zu nutzen.

So sehen Datenprodukte in der Praxis aus

Unternehmen, die ihre Daten erfolgreich skalieren, legen den Schwerpunkt auf Auffindbarkeit, Governance und Wiederverwendbarkeit, anstatt einfach nur mehr Dashboards zu erstellen. Nehmen wir beispielsweise Lufthansa Cargo. Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, eine einheitliche Frachtdatenplattform aufzubauen, die Daten in Echtzeit integrieren Echtzeit den Datenzugriff sowie die Datenkompetenz im gesamten Unternehmen verbessern kann.

Die Lösung bestand nicht in dashboard weiteren dashboard. Stattdessen führte Lufthansa Cargo einen Datenkatalog ein, Datenkatalog den Zugang zu Daten zu erleichtern, deren Auffindbarkeit zu verbessern und die Kommunikation zwischen den Geschäfts- und IT-Teams zu vereinfachen. Das Ergebnis war eine zentrale Plattform, die mehr als 100 Datenquellen miteinander vernetzt und es einfacher macht, Daten zu finden, ihnen zu vertrauen und sie zu nutzen.

Auch bei einem führenden Pharmaunternehmen lag die Herausforderung nicht in einem Mangel an Berichten. Das Unternehmen hatte mit zahlreichen Datenquellen, Datensilos, unklaren Zuständigkeiten, eingeschränkter Auffindbarkeit und wenigen Möglichkeiten zur Wiederverwendung von Daten zu kämpfen. Um dieses Problem zu lösen, setzte das Unternehmen eine Data-Intelligence-Plattform ein, implementierte mehr als 1.000 dokumentierte Datenprodukte und vernetzte rund 30.000 Datensätze. Dadurch wurden zuverlässige Daten für mehr als 13.000 Mitarbeiter weltweit zugänglich gemacht.

Der Mehrwert entstand nicht allein durch Dashboards. Er ergab sich aus der Entwicklung wiederverwendbarer, geregelter und auffindbarer Datenprodukte, die nachgelagerte Anwendungsfälle unterstützen konnten.

Der Aufstieg der KI macht Datenprodukte unverzichtbar

Jahrelang haben Dashboards die oberflächlichen Anforderungen von Unternehmen erfüllt. KI verändert die Spielregeln.

Große Sprachmodelle, Copiloten und autonome Agenten interagieren nicht auf dieselbe Weise mit Daten wie Menschen. Sie benötigen vertrauenswürdige, kontextbezogene und kontrollierte Informationen, die programmgesteuert und wiederholt genutzt werden können.

Ein dashboard eine vordefinierte Frage beantworten. Ein Datenprodukt kann Tausende von Fragen in verschiedenen Anwendungsbereichen beantworten. Das ist ein Grund, warum die Einführung von Datenprodukten weiter an Fahrt gewinnt. Unternehmen erkennen zunehmend, dass skalierbar eine zuverlässige Datenbasis erfordert und nicht nur bessere Visualisierungen.

Unternehmen, die Dashboards weiterhin als ihr wichtigstes Datenkapital betrachten, werden mit Problemen in den Bereichen Vertrauen, Governance, Wiederverwendbarkeit und Bereitschaft zu kämpfen haben. Im Gegensatz dazu schaffen diejenigen, die in Datenprodukte investieren, etwas weitaus Wertvolleres: eine wiederverwendbare Grundlage, die Analysen, Anwendungen, Automatisierung und KI aus einer zentrale Datenquelle heraus unterstützt.

Im Zeitalter der KI reichen Dashboards nicht mehr aus. Unternehmen müssen sicher sein können, dass die ihnen zugrunde liegenden Daten ordnungsgemäß verwaltet werden, vertrauenswürdig und wiederverwendbar sind, um jede Entscheidung, jede Anwendung und jedes KI-System zu unterstützen, das darauf angewiesen ist.

Erfahren Sie, wie Sie vertrauenswürdige, vertraglich abgesicherte Datenprodukte bereitstellen können.

Über den Autor

Über Actian Germany GmbH

Actian ermöglicht es Unternehmen, Daten in großem Umfang sicher verwalten zu steuern. Unternehmen vertrauen auf Datenmanagement Data-Intelligence-Lösungen von Actian, um komplexe Datenumgebungen zu optimieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Die auf Flexibilität ausgelegten Lösungen von Actian lassen sich nahtlos integrieren und arbeiten zuverlässig in On-Premises, Cloud und Hybridumgebungen. Erfahren Sie mehr über Actian, den Daten- und KI-Geschäftsbereich von HCL Software, unter actian.com.