Viele Dashboards entstehen direkt im Tool – und genau das ist oft der Fehler. In dieser Folge von thinkBI geht es darum, warum gute Dashboards zuerst als Konzept entstehen. Wie Prototyping und Paper-Prototyping helfen, Struktur, Visualisierung und Erkenntnisse zu gestalten.

🎧 Musik: Great Podcast Intro (short & long) von Lundstroem

Quelle: freemusicarchive.org (Creative Commons) – https://freemusicarchive.org/music/lundstroem/songs-for-leona/great-podcast-intro-both-short-and-long-version-included/

In dieser Folge von thinkBI geht es um ein wiederkehrendes Muster in der Welt der Daten: Pyramiden.

Modelle wie das DIKW-Modell (Data–Information–Knowledge–Wisdom) oder die verschiedenen Arten der Datenanalyse zeigen, dass Erkenntnis immer auf einem Fundament aufbaut. Von der deskriptiven Analyse über diagnostische und prädiktive Ansätze bis hin zur preskriptiven Steuerung führt der Weg immer über mehrere Stufen.

Die zentrale Frage dieser Episode: Warum versuchen viele BI- und KI-Projekte oben zu starten, obwohl Weisheit aus Daten wächst?

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Anforderungen sind keine neutrale Liste, sondern strategische Vorentscheidungen. Jede KPI lenkt Aufmerksamkeit und beeinflusst späteres Handeln. Diese Folge zeigt, warum Informationsbedarf hierarchisch organisiert ist, von operativen Detaildaten über Management-Analysen bis hin zu strategischen KPIs und weshalb das „Dashboard für alle“ meist eine Illusion bleibt.

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KPIs sind nur dann wertvoll, wenn klar definiert ist, wofür sie existieren.

In dieser Folge geht es um Anforderungen im Dashboard Creation Cycle, Ownership, Entscheidungsbezug, KPI-Treiber, Zielwerte und ein praktisches KPI- und Report-Canvas zur Strukturierung von Kennzahlen und Reports.

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In dieser Folge nehme ich dich mit durch meinen Dashboard Creation Cycle. Wir sprechen darüber, warum ein gutes Dashboard nicht im Tool entsteht, sondern im strukturierten Zusammenspiel aus Fachbereich und IT. Von der Anforderung über Paper-Prototyping, Datenmodellierung und Datenaufbereitung bis hin zur Nutzung und kontinuierlichen Weiterentwicklung.

Ich zeige dir, warum Self-Service nicht im Bericht beginnt, sondern im Datenmodell. Warum Prototyping werkzeugunabhängig sein sollte. Und warum echte BI-Arbeit bedeutet, in Iterationen zu denken, ähnlich wie in der agilen Produktentwicklung.

Vielleicht erkennst du dich wieder. Vielleicht stellst du fest, dass vieles bei euch „im Kopf“ passiert, aber nicht als klar definierter Prozess.

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In dieser Folge von thinkBI geht es um einen Perspektivwechsel. Datenvisualisierung ist nicht in erster Linie ein Bild, sie ist Kommunikation. Wir gehen der Frage nach, wie aus einem komplexen System messbare Daten werden, wie wir diese bewusst kodieren und wie wir sie wieder entschlüsseln müssen, um überhaupt etwas zu verstehen.

Denn gutes Visualisieren bedeutet nicht nur, Zahlen hübsch darzustellen, sondern die Informationsübertragung zwischen Sender und Empfänger so zu gestalten, dass sie im Kopf der Betrachter:innen tatsächlich Sinn ergibt und zu Handlungen führt.

Inspiration liefert ein Artikel von Evelyn Münster über Encoding und Decoding in der Datenvisualisierung, den du hier findest.

https://medium.com/nightingale/the-cycle-of-encoding-and-decoding-f3ff17010631

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In dieser Folge lade ich dich ein, gemeinsam mit mir auf das Thema ERP, KI und Plattformen zu schauen, mit der Business-Intelligence-Brille. Ausgangspunkt ist die Überlegung, ob Unternehmen ihre Systeme künftig selbst bauen könnten und welche Rolle KI dabei wirklich spielt.

Ich zeige dir, warum ERP-Systeme mehr sind als reine Software, weshalb Eigenentwicklungen historisch selten dauerhaft erfolgreich waren und warum Plattformen mit klaren Erweiterungsschnittstellen langfristig stabiler sind als individuell verbogene Standardsysteme.

Gemeinsam reflektieren wir, warum transaktionale Daten noch keine Analyse sind, weshalb Near-Real-Time allein keine Erkenntnisse liefert und warum analytische Modelle weiterhin eine eigene Sicht auf die Daten benötigen. Dabei geht es vor allem um eine zentrale Frage: Woher kommen deine Daten? strukturiert, systemunabhängig und analysierbar?

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In dieser Folge des thinkBI Podcasts reflektieren wir, warum strukturierte Systeme oft produktiver sind als ungezügelte Freiheit, ganz besonders im Kontext von Business Intelligence.

Ich zeige dir, warum Systeme wichtiger sind als Freiheit, wie sie helfen, gute und wiederholbare Ergebnisse zu erzielen und warum der „Lucky Shot“ im BI-Alltag keine Strategie ersetzen kann. Wir vergleichen unterschiedliche menschliche Herangehensweisen, beleuchten, wie Engpässe in BI-Prozessen entstehen und warum ein bewusstes Systemdenken dir hilft, diese zu erkennen und zu lösen.

Fragen zur Selbstreflexion:• Wo stehen eure BI-Prozesse: frei improvisiert oder systematisch etabliert?• Welche Engpässe bremsen euch aus: Datenvorbereitung oder Berichtserstellung?• Wie kannst du Systeme so gestalten, dass sie echte Ergebnisse liefern?🎧 Musik: Great Podcast Intro (short & long) von LundstroemQuelle: freemusicarchive.org (Creative Commons) – ⁠⁠⁠https://freemusicarchive.org/music/lundstroem/songs-for-leona/great-podcast-intro-both-short-and-long-version-included/