Warum BI-Dashboards keine geschäftlichen Fragen beantworten können

Lange Zeit stand die BI- dashboard im Mittelpunkt der Interaktion von Unternehmen mit Daten. Sie bot Teams die Möglichkeit, Leistungen zu visualisieren, zentrale Kennzahlen zu verfolgen und Trends zu beobachten, ohne sich durch Rohdaten wühlen zu müssen.

Und bis zu einem gewissen Grad funktioniert das auch heute noch gut. Wenn Sie bereits wissen, wonach Sie suchen, kann Ihnen ein BI- dashboard einen schnellen Überblick darüber verschaffen, was im gesamten Unternehmen vor sich geht. Aber genau da liegen auch schon die Grenzen.

BI-Dashboards basieren auf vordefinierten Kennzahlen und Analysepfaden. Sie eignen sich gut zur Überwachung bereits modellierter Sachverhalte, stoßen jedoch an ihre Grenzen, wenn die nächste Frage über diese vordefinierten Ansichten hinausgeht. Da geschäftliche Fragestellungen immer dynamischer werden, lässt sich diese Lücke immer schwerer ignorieren.

Warum BI-Dashboards Schwierigkeiten mit geschäftlichen Fragen haben

Jede BI- dashboard -Lösung basiert auf einer Reihe von Entscheidungen, die im Vorfeld getroffen wurden. Welche Kennzahlen von Bedeutung sind, wie sie definiert werden und welche Fragen die Nutzer voraussichtlich stellen werden – all das ist bereits in der dashboard fest verankert, noch bevor jemand sie überhaupt öffnet.

Diese Struktur eignet sich zwar zur Erfassung bekannter Leistungskennzahlen, stößt jedoch an ihre Grenzen, sobald sich eine Frage ändert.

Ein „ dashboard “ mag zwar zeigen, dass die Pipeline ins Stocken geraten ist oder die Abwanderungsrate steigt, erklärt aber nicht, warum. Er passt sich nicht an, wenn jemand nachhakt und beispielsweise fragt, ob das Problem auf ein bestimmtes Segment, eine bestimmte Region oder eine bestimmte Produktlinie beschränkt ist. Stattdessen hinterlässt er mehr Fragen als Antworten.

Das liegt daran, dass herkömmliche Dashboards von „ Business Intelligence “ darauf ausgelegt sind, Informationen darzustellen, und nicht, sie zu untersuchen.

BI-Dashboards können die Realität nicht abbilden Entscheidungsfindung

Eine Zahl auf einem „ dashboard “ gibt fast nie eine vollständige Antwort auf die Frage. Wenn überhaupt, dann ist dies meist der Punkt, an dem die eigentlichen Fragen erst beginnen.

Man sieht einen Einbruch oder einen sprunghaften Anstieg und fragt sich sofort, was die Ursache dafür ist, wann es angefangen hat und ob es sich um einen Einzelfall oder um Teil eines größeren Trends handelt.

Sobald Ihre Fragen jedoch über die bereits vorhandenen Ansichten und Detailansichten hinausgehen, kann Ihnen der „ dashboard “ nicht mehr viel weiterhelfen.

Um das herauszufinden, muss man sich davon lösen. Man exportiert die Daten, durchforstet andere Berichte oder wendet sich erneut an das Datenteam, um neue Informationen zu erhalten.

Was eigentlich ein kurzer Moment der Klarheit sein sollte, artet in ein paar zusätzliche Schritte, ein wenig Hin und Her und etwas Wartezeit aus. Und bis man die Antwort tatsächlich hat, ist der Moment, in dem man sie gebraucht hätte, oft schon vorbei.

Warum BI-Dashboards Engpässe für Datenteams verursachen

Wenn Ihr Team auf Dashboards setzt, kommt Ihnen das wahrscheinlich bekannt vor.

Aus einer kurzen Überprüfung wird eine Folgefrage. Dann noch eine. Und schon bald wendet sich jemand an das Datenteam, um Antworten zu erhalten. Nicht, weil die „ dashboard “ falsch ist, sondern weil sie nicht weit genug geht.

Genau hier beginnt der Engpass. BI-Teams werden ständig mit einmaligen Anfragen überhäuft, während das Unternehmen auf Antworten wartet und Entscheidungen verzögert. An diesem Punkt ist die BI- dashboard t eigentlich nicht die Lösung. Sie ist lediglich der erste Schritt – und zwar einer, der nicht skalierbar ist, da der Bedarf an Daten stetig wächst.

Aus diesem Grund suchen immer mehr Teams nach einem besseren Weg, um Antworten zu erhalten, ohne dabei auf Dashboards angewiesen zu sein oder weitere Engpässe zu verursachen.

Herkömmliche BI-Dashboards haben Schwierigkeiten, moderne Geschäftsanforderungen zu erfüllen, weil:

• Sie stützen sich auf vordefinierte Kennzahlen und Berichte.
• Sie können sich nicht auf Folgefragen einstellen.
• Oftmals erfordern sie eine manuelle Analyse außerhalb des „ dashboard “.
• Sie führen zu einer Abhängigkeit von BI- und Datenteams.
• Sie können zu uneinheitlichen Kennzahlen zwischen den Teams führen.

Diese Einschränkungen erschweren es den Teams, schnell von der „ Erkenntnis “ zur Umsetzung überzugehen.

Herkömmliche BI-Dashboards können zu uneinheitlichen Kennzahlen führen

Irgendwann führt der Einsatz eines BI- dashboard s zu Inkonsistenzen.

Wenn neue Fragen aufkommen, erstellen Teams häufig zusätzliche Dashboards und Berichte, um die Lücken zu schließen. Wenn die Geschäftslogik in diesen Elementen immer wieder neu definiert wird, kann es zu Abweichungen bei den Definitionen kommen.

Verschiedene Teams arbeiten letztendlich mit leicht unterschiedlichen Versionen derselben Kennzahl. Umsatz, Abwanderungsrate, Pipeline – jede davon wird je nach Bericht ein wenig anders definiert.

Im Laufe der Zeit führt das zu:

• Mehrere Versionen desselben KPI.
• Uneinheitliche Zahlen in den verschiedenen Teams.
• Anhaltende Debatten darüber, was eigentlich „richtig“ ist.
• Es wird mehr Zeit für die Überprüfung als für die Entscheidungsfindung aufgewendet.

Anstatt als „ zentrale Datenquelle “ zu fungieren, führt der BI- dashboard dazu, dass diese sich aufspaltet.

Moderne geschäftliche Fragestellungen erfordern mehr als nur Dashboards

Es reicht nicht mehr aus, nur zu beobachten, was gerade passiert. Teams müssen in der Lage sein, sofort darauf zu reagieren.

Das bedeutet, dass man in der Lage sein muss:

• Stellen Sie eine Frage und erhalten Sie sofort eine Antwort.
• Geh der Sache auf den Grund, ohne auf einen neuen Bericht warten zu müssen.
• Bleiben Sie im Arbeitsfluss, anstatt zwischen verschiedenen Tools hin und her zu wechseln.
• Verstehen Sie, wie die Antwort berechnet wurde.
• Vertrauen Sie darauf, dass alle von denselben Definitionen ausgehen.

Wenn das einmal eingerichtet ist, werden Entscheidungen schneller getroffen. Die Teams müssen nicht mehr untätig warten, Zahlen hinterfragen oder sich in endlosen Hin und Her mit dem Datenteam verstricken.

Wie Actian AI Analyst über die Grenzen der BI hinausgeht Dashboard

Hier kommt Actian AI Analyst ins Spiel.

Damit hat Ihr Team die Möglichkeit, Fragen in einfacher Sprache zu stellen und sofort Antworten zu erhalten, ohne auf Dashboards angewiesen zu sein oder auf Analysten warten zu müssen. Noch wichtiger ist, dass diese Antworten auf standardisierten Geschäftsdefinitionen und Logik basieren, die in der semantischen Ebene gepflegt werden, sodass die Ergebnisse konsistent und nachvollziehbar bleiben und mit der Art und Weise übereinstimmen, wie das Unternehmen seine Daten definiert.

Für Ihr Team bedeutet das:

• Schnellere Antworten ohne langes Hin und Her.
• Sie müssen nicht zwischen Dashboards oder Tools wechseln.
• Klare Transparenz darüber, wie die Ergebnisse berechnet werden.
• Die Gewissheit, dass alle von denselben Definitionen ausgehen.

Für Ihr Datenteam bedeutet dies weniger einmalige Anfragen und einen geringeren Zeitaufwand für die Überprüfung von Zahlen, sodass es sich auf Aufgaben mit größerer Wirkung konzentrieren kann. Anstatt Dashboards um eine weitere Ebene zu ergänzen, bietet Actian AI Analyst Ihrem Unternehmen eine bessere Möglichkeit, Antworten zu erhalten und entsprechend zu handeln.

Der Wandel von Dashboards zu Entscheidungen

Das BI- dashboard t nicht auf dem Rückzug, aber seine Rolle verändert sich.

Es entwickelt sich eher zu einem Bezugspunkt als zur primären Methode, mit der Teams mit Daten arbeiten.

Daneben gibt es ein flexibleres Modell, bei dem die Analyse im Verlauf von Fragen und Entscheidungen stattfindet, anstatt auf vordefinierte Ansichten beschränkt zu sein.

Denn letztendlich liegt der Wert von Daten nicht darin, wie sie dargestellt werden. Er liegt darin, wie schnell ein Team verstehen kann, was gerade passiert, die Ursachen dafür herausfindet und entscheidet, wie es weitergehen soll. Und genau diese Lücke konnten herkömmliche Dashboards nie schließen, da sie dafür gar nicht konzipiert waren.

Sind Sie bereit, es in Aktion zu sehen?

Wenn Ihr Team bei der Beantwortung sich ständig ändernder geschäftlicher Fragen nach wie vor auf Dashboards setzt, lohnt es sich, einmal zu prüfen, wie ein anderer Ansatz in der Praxis aussieht.

Actian AI Analyst bietet Teams die Möglichkeit, über statische Berichte hinauszugehen und Analysen zu nutzen, die das „ Entscheidungsfindung “ ( Echtzeit) tatsächlich unterstützen, ohne dabei an Genauigkeit oder Vertrauen einzubüßen. Buchen Sie eine Live-Demonstration unter Demo, um zu erfahren, wie Actian AI Analyst mit Ihren Daten arbeitet und wie Sie den Zugriff auf Analysen unternehmensweit skalieren können, ohne dabei an Genauigkeit oder Kontrolle einzubüßen.

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