Universität Konstanz FB Informatik und Informationswissenschaft Bachelor-Studiengang Information Engineering. Seminararbeit.

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1 Universität Konstanz FB Informatik und Informationswissenschaft Bachelor-Studiengang Information Engineering Seminararbeit von (Matr.-Nr: 01/ )

2 2 Literaturverzeichnis 1. Einleitung State of the Art Anforderungsanalysen Probleme Verbesserungen Beispiele für BI Tools EBizPort Tableau Software Dashboards Literaturverzeichnis... 14

3 3 1. Einleitung Dass die Bedeutung der systematischen Analyse des eigenen Unternehmens und seines kommerziellen Umfeldes immer größer wird, belegen viele Studien aus der Gegenwart und der nahen Vergangenheit. Systeme und Prozesse, die dem Benutzer helfen, unternehmensbezogene Informationen zu erfassen, zu interpretieren, zu beurteilen, zu vergleichen und zu verwerten [Marshall2003], um damit bessere strategische Entscheidungen im Hinblick auf die Unternehmensziele treffen zu können, nennt man Geschäftsanalyse Werkzeuge oder auch Business Intelligence Tools. Business Intelligence (BI) lässt sich in drei Prozessschritte einteilen: Der erste Schritt ist die Erhebung und Festlegung der zu analysierenden Daten. Im zweiten Schritt müssen Zusammenhänge in Form von Mustern oder Diskontinuitäten in diesen Daten gefunden werden. Wenn dieser Schritt getan ist, müssen die Ergebnisse der Analyse im Unternehmen kommuniziert werden [Wikipedia1]. Im Zusammenhang mit BI fällt oft auch der Begriff des Knowledge Management (KM), in dem es ebenfalls darum geht, die Ressource Wissen systematisch zu nutzen, mit dem Ziel, die Leistung der Organisation zu steigern. KM lässt sich ebenfalls in Prozessschritte unterteilen. Auch hier muss zunächst Wissen durch Förderung von Innovation oder durch externen Einkauf beschafft werden. Anschließend muss es so aufbereitet werden, dass es Informationen zur Lösung von Problemen bietet. Der dritte Schritt ist wie bei BI der Schritt der Kommunikation: es müssen Wege geschaffen werden, um den Austausch von Wissen im Unternehmen zu gewährleisten. Allerdings geht KM hier einen Schritt weiter: sehr wichtig ist hier der vierte Schritt, der Schritt der Wissensnutzung durch die Beschäftigten [KPMG2001]. In dieser Seminararbeit wird der aktuelle Stand von BI Software beschrieben. Ebenso werden die Anforderungen, die Benutzer an solche Produkte stellen betrachtet, die allerdings leider nicht immer zufrieden stellend umgesetzt wurden. Daher werden auch Probleme aktueller Produkte, sowie mögliche Schritte zur Verbesserung beschriebene, bevor zwei BI Werkzeuge vorgestellt werden, die sich mit unterschiedlichen Problematiken im Bereich des BI auseinandersetzen. Ein wichtiger Teil von BI Umgebungen ist die Schnittstelle, mit der der Benutzer operiert. Diese heißt Business Dashboard und wird im siebten Kapitel erklärt. 2. State of the Art Bereits im Jahre 2001 hat eine Studie der KPMG Consulting ergeben, dass die Bedeutung von Knowledge Management stark zugenommen hat: für 80% der befragten Unternehmen war es ein Thema, doch nur 21% verfügten damals schon über ein KM Werkzeug. Initiatoren von KM befanden sich zu 80% in der Geschäftsführung oder in Managementpositionen, was darauf schließen lässt, dass dies die Hauptzielgruppe für solche Systeme ist. Die befragten

4 4 Personen hatten die Erwartungen, durch das Einführen von KM in ihrem Betrieb, die Verbreitung des Wissens zu verbessern und das Wissen für alle Beschäftigten verfügbar zu machen [KPMG01]. Abbildung 01: Bedeutung von Knowledge Management [KPMG2001] Auch 2006 prophezeit die IDC (International Data Corporation) in einer ihrer Studien bis 2009 ein jährliches Wachstum von 4,9% im Bereich BI und einen Umsatz von 360 Millionen US Dollar im Jahre Im Jahre 2006 wollen mehr als 60% der befragten Unternehmen in Business Intelligence investieren. 23% davon planen eine erstmalige Investition, 42% wollen ihre Ausgaben für bestehende Systeme sogar erhöhen. Dass BI hohes Potential hat, sieht man auch am Hype-Cycle der Firma Gartner, welches zeigt, dass die Software Landschaft im BI Bereich kaum überschaubar ist. Es existieren hier sehr viele Werkzeuge unterschiedlicher Reifegrade. Die meisten stecken zwar noch in den Kinderschuhen aber es gibt auch einige ausgereifte Werkzeuge [CIO3]. Abbildung 02: Gartner Hype Cycle aus dem Jahre 2005 [CIO3] Warum gute BI Werkzeuge so gefragt sind, zeigt eine Studie der IDC aus dem Jahre 2001: In vielen Betrieben gibt es so genannte Knowledge Worker oder Wissensarbeiter, die sich damit beschäftigen, Business Intelligence zu entwickeln und intellektuelles Kapital für den Betrieb zu beschaffen. Diese

5 5 Angestellten verbringen 15% 30% ihrer Arbeitszeit mit der Suche nach Informationen, wobei diese Zahl in kleineren Betrieben höher ist, als in großen. 40% dieser Arbeiter finden die benötigten Informationen jedoch nicht im Intranet des Unternehmens und müssen daher auf Websuche umsteigen. Allerdings werden 50% der Websuchen erfolglos abgebrochen und von den so genannten erfolgreichen Suchen werden auch nur 21% der Suchergebnisse als gänzlich zufrieden stellend angesehen. So ist es auch wenig verwunderlich, dass 90% der Zeit, die ein solcher Knowledge Worker für die Erstellung neuer Berichte braucht, dazu benötigt werden, bereits existierende Informationen nachzubilden, weil sie weder im Unternehmen vorliegen, noch vom Arbeiter gefunden werden [Feldmann2004]. Hinzu kommt, dass die Arbeit mit Wissen IT Kenntnisse erfordert, da die aktuellen BI Tools eher erfahrene Benutzer wie Informationswissenschaftler und Geschäftsanalytiker unterstützen und bisher nur wenig Fokus auf weniger IT-erfahrene Benutzer wie Führungskräfte gelegt wurde. Da dies aber die Stakeholder sind, ist offensichtlich, dass es hier der Veränderung bedarf. Deshalb wird jetzt versucht, die Usability von solchen BI Werkzeugen zu steigern, indem man auf die Beschwerden der Benutzer hört und Requirements Analysen durchführt um die Anforderungen der Benutzer an solche Systeme zu verstehen [White2000]. 3. Anforderungsanalyse Anforderungsanalysen haben ergeben, dass die wichtigsten Punkte für Benutzer eine benutzerfreundliche Umgebung und der einfach Umgang mit dem System sind. Die Benutzer wünschen sich ein einfaches Erstellen und Einpflegen von Inhalten, eine leichte Verwaltung vorhandenen Wissens, eine effiziente Schlagwort- und Volltextsuche nach Inhalten, ein einfaches Einordnen von Inhalten in den jeweils passenden Kontext und vieles mehr. Ein BI System soll ihnen den Umgang mit Wissen erleichtern und sie dabei unterstützen. Doch nicht nur Dokumentenmanagement und die Organisation sind ihnen wichtig, sondern auch das Ermöglichen von Kommunikation und Kollaboration [KPMG2001]. Ebenso ist ein ästhetisches Interface von großer Bedeutung und eine konsistente Darstellung, die eine schnelle und richtige Interpretation der Daten erlaubt. Zudem wollen Benutzer bei Bedarf in tiefere, detailliertere Ebenen eintauchen, um Ursprüngen von Problemen nachzugehen und diese hier lösen zu können [Few2006]. Dass Funktionalität für Benutzer wichtiger ist, als Name, Firmengröße und Bekanntheitsgrad des Herstellers, steigt eine Studie der META Group aus dem Jahre Die Studie besagt, dass die wichtigsten Faktoren Integrationsfähigkeit, Stabilität und Qualität des Systems sowie Support sind. Ein weiteres Ergebnis dieser Studie ist, dass der Markt von BI sich als gesund und wachsend etabliert hat. Oben erwähnte Studie der IDC aus dem Jahre 2006 bestätigt dies. Zusammenfassend kann man als wichtigste Faktoren eines BI Instruments die Grundsätze der Dialoggestaltung nennen [ISO ]. Die Wünsche, die Benutzer bezüglich eines BI Systems äußern, lassen sich gut den Punkten Aufgabenangemessenheit, Selbstbeschreibungsfähigkeit, Steuerbarkeit, Erwartungskonformität, Fehlertoleranz, Individualisierbarkeit und Lern-

6 6 förderlichkeit zuordnen. Nach diesen Grundsätzen sollen auch später genannte Beispiele von BI Tools analysiert werden. 4. Probleme Da BI Werkzeuge komplexe Werkzeuge sind, die vielerlei Aufgaben zu erfüllen haben und zudem oben genannten Anforderungen der Benutzer gerecht werden müssen, ist es nötig, dass sie mit diversen Problemen umgehen können. Ein Problem ist das Management und Bearbeiten großer, unstrukturierter, heterogener Datenmengen, wobei diese sich nach Zusammenschlüssen verschiedener Beteiligungen weiter vergrößern. Hier wird es auch schwer, relevante Daten von irrelevanten zu trennen. Zudem sind die Komplexität und der Aufbau jeder Beteiligung anders und das Wissen muss manchmal über Unternehmensgrenzen hinweg übertragen werden [CIO2]. Zudem ändert sich bei wechselnden Geschäftspartnern jeweils Nachfrager und Anbieter von Information. Des Weiteren ist das Auffinden qualitativ hochwertiger Daten problematisch, da korrekte und glaubwürdige Informationen meist in Onlinemagazinen zu finden sind, die allerdings aufgrund ihres Konkurrenzkampfes untereinander nicht aufeinander verlinken, sodass die meisten bisherigen Suchalgorithmen diese als wenig glaubwürdige Quellen einstufen. Ein anderes großes Problem ist die individuelle Sicht auf Daten, die ebenfalls von den Benutzern gewünscht wird. Diese angepassten Sichten fehlen meist, obwohl dieser Faktor nicht nur einen Schönheitsfehler darstellt, sondern auch ein wichtiger Punkt in der Betriebssicherheit ist: es ist nicht nur nötig ein flexibles Reporting für sämtliche Anspruchsgruppen zu gewährleisten, damit jeder seine Daten in der von ihm gewünschten Form anzeigen lassen kann, es ist ebenfalls erforderlich, dass manche (globale) Informationen nur von Berechtigten eingesehen werden kann [Marshall2003]. Erschwerend kommt hinzu, dass die Interpretation multidimensionaler Daten aufgrund der bisherigen, weniger guten Visualisierungen oftmals als zu kompliziert empfunden wird. Die Metaphern, die teilweise für Visualisierungen gewählt wurden, sind so exotisch, dass sie selten verstanden werden. Solche Arten der Visualisierung können zwar manchmal sinnvoll sein, sind aber in den seltensten Fällen nötig [Hanrahan2005]. Diese Punkte führen dazu, dass konventionelle BI Tools oftmals sehr schwer zu erlernen und zu benutzen sind. Doch nicht nur die Tools selber sind problembehaftet, auch die Benutzer kämpfen bei der Einführung solcher mit Problemen: fast zwei Drittel der befragten Personen geben an, dass ihnen die zeitlichen Ressourcen fehlen. Fast ebenso viele haben Probleme damit, ihr eigenes Wissen weiterzugeben. Etwa die Hälfte nennt Schwächen der IT als Problem bei der Einführung von BI Systemen. Hier fehle es oft an den Möglichkeiten, Informationen zu beschaffen, die für die Erledigung der eigenen Aufgaben von Nöten wären. Intelligente Suchverfahren, personalisierte Informationen und der Zugang über mobile Endgeräte wären ein erster Schritt zur Verbesserung. Ein Drittel der befragten Personen haben Vorbehalte bei der Nutzung fremden Wissens und immerhin fast ebenso viele bemängeln die

7 7 mangelnde Einbindung der Mitarbeiter, bei der Planung der Einführung solcher Software im Unternehmen [KPMG2001]. Wichtig ist es für Unternehmen, zu verstehen, dass das Wissen ihrer Mitarbeiter einen wichtigen Teil des intellektuellen Kapitals ausmachen kann und man die wissensteilende Kultur fördern muss. Hierfür müssen Arbeitsplätze dementsprechend angepasst werden und es ist ebenfalls nötig, in innovative Technologien zu investieren. 5. Verbesserungen Das Durchführen einer Requirementsanalyse vor der Entwicklung eines BI Tools ist ein erster wichtiger Schritt um eine möglichst hohe Gebrauchstauglichkeit zu erreichen. Die Ergebnisse einer solchen, bringen für den User wichtige Faktoren zu Tage. Zum einen müssen die Informationen, die der Benutzer erhält glaubwürdig und aktuell sein. Ebenfalls wichtig ist, dass der Benutzer effizient mit seinem BI Werkzeug browsen kann und die Informationen, die er hier findet mit finanzieller Information gekoppelt sind. Weiterhin sollte das Werkzeug qualitativ hochwertige, heterogene Informationen aus verschiedenen Quellen, wie beispielsweise Onlinemagazinen, abrufen. Auch müssen Such- und Analysefunktion besser unterstützt werden, da dies momentan die größte Schwäche aktueller Software darstellt. Zudem sollten zumindest die am Meisten verwendeten Office Tools, wie beispielsweise Microsoft Office besser mit dem BI Tool integriert werden. Eine visuelle Analysemöglichkeit der Daten ist zu bevorzugen, da diese psychologischen Experimenten zufolge die beste Art ist, Außergewöhnliches im Datensatz schnell zu erkennen. Sollen beispielsweise die höchsten Verkaufszahlen aus einem BarChart abgelesen werden, geschieht dies in konstanter Zeit und ohne Fehler. Wenn man selbiges ohne visuelle Analyse, sondern nur aus einer gegebenen Tabelle ablesen soll, ist die Zeit, die man hierfür braucht abhängig von der Zahl der zu durchsuchenden Zellen. Zudem ist diese Art fehleranfällig, da es passieren kann, dass der Benutzer Zellen übersieht. Die visuelle Analyse unterstützt also nicht nur analytisches, visuelles Denken, sondern spart zudem Zeit bei gleichzeitiger Fehlerminimierung. Eine visuelle Zusammenfassung ist bei der Erkennung multidimensionaler Beziehungen, Muster, Ausreißer oder zukünftiger Trends vorteilhaft und die richtige Präsentation der Daten ermöglich ein leichtes Organisieren und Verstehen derselben. In diesem Zusammenhang ist es wichtig, dass Farbgebung und Symbolik den gängigen Konventionen entsprechen und konsistent sind, damit der Benutzer auf einen Blick erkennt, ans welcher Stelle Probleme aufgetreten sind und wo die Zahlen im grünen Bereich sind. 6. Beispiele für BI Tools 6.1. EBizPort Da es im BI Bereich großes Verbesserungspotential gibt, haben es sich einige Softwareentwickler zur Aufgabe gemacht, die bestehenden Probleme zu lösen. Byron Marshall und sein Team haben 2003

8 8 den Versuch gestartet mit dem Projekt ebizport eine BI Software zu entwickeln, die den Wünschen der Hauptzielgruppe gerecht wird. Um dies zu erreichen, haben sie als Basis den Intelligence Software Report von Fuld & Company aus dem Jahre 2002 gewählt und ihr Programm so gestaltet, dass damit die dort erwähnten Anforderungen umgesetzt werden. Laut Fuld & Company gehört das Verwalten heterogener, korrekter Informationen zu den wichtigsten Funktionen. Ebenfalls von großer Bedeutung ist die Suche und dass diese mehrsprachig erfolgt, dass sowohl nach Begriffen, als auch nach Phrasen gesucht werden soll und dass nach bestimmten Zeiträumen gesucht werden kann. Um de Benutzer nicht unnötig mit Filterfunktionen zu konfrontieren, sollten diese automatisiert erfolgen. Zu den automatisierten Funktionen gehören ein Herausfiltern von Irrelevantem, ein automatisiertes Ranking, eine automatisch erstellte Zusammenfassung und Kategorisierung und automatische Übersichten und Voransichten. Das Automatisieren kann so eine große Unterstützung für das Suchen sein. Abbildung 03: EBizPort, Gleiche Anfrage in Categorizer- und Visualizer- Ansicht [Hanrahan2005] Um diese Anforderungen und Funktionalitäten erreichen zu können, wurde ebizport so programmiert, dass es in Onlinemagazinen wie Computerworld, Industry Standard, PC World, CIO und vielen anderen sucht. So kann der Benutzer sicher sein, dass seine Quellen glaubwürdig sind. EBizPort bietet dem Benutzer die Funktion, Sammlungen zu erstellen und die Suche wird mittels oben genannter automatisierten Funktionen unterstützt. Ebenfalls unterstützt wird das Browsen, indem ebizport Überblick- und Vorschaufunktionen bietet: Einen Überblick liefern der Categorizer, der die Dokumente in einer Ordner Ansicht anzeigt und der Visualizer, der die Dokumente in Cluster Ansicht anzeigt. Eine Vorschau bietet die Summarizer Funktion, indem hier die Hauptthematik, sowie die Stellen im Text, an der diese auftritt markiert werden. Nun soll die Gebrauchstauglichkeit von ebizport in Hinblick auf oben genannte Prinzipien der Dialoggestaltung überprüft werden.

9 9 Aufgabenangemessenheit Teils: ebizport bietet zwar gute Funktionen für die Suche von externen Quellen, doch es ist kein Analysetool für interne Betriebsdaten. Selbstbeschreibungsfähigkeit Teils: In der Suchmaske wird jedes Feature so beschrieben, dass der Benutzer genau dort suchen kann, wo er möchte. Was die Farben (und Flächen) im Visualizer bedeuten, wird allerdings nicht gesagt. Steuerbarkeit Gegeben: mittels einfachem Klick auf den Such-Button werden die Suchergebnisse angezeigt. Erwartungskonformität Teils: Der Pop-up-Blocker verhindert ein Öffnen des Visualizers. Der Benutzer erwartet eine Änderung des Bildschirms, doch es passiert nichts. Ansonsten erfolgt eine Änderung der Ansicht je nach Auswahl des Benutzers. Anfragen wie beispielsweise Horst Köhler liefern allerdings keine Ergebnisse. Fehlertoleranz Gegeben: Eine falsch geschriebene Anfrage die keine Antworten liefert, wird als solche beschrieben. Individualisierbarkeit Gegeben: Je nach Bedarf und Vorlieben kann sich der Benutzer die Suchergebnisse in Ordner- oder Cluster-Ansicht anzeigen lassen. Lernförderlichkeit Gegeben: Das Programm muss vor der Benutzung nicht schwer erlernt werden, da es eine Art Suchmaschine ist, deren Benutzung dem Großteil der Benutzer bereits bekannt ist. Tabelle 01: EBizPort in Hinblick auf ISO EBizPort kann zwar nicht als einziges Werkzeug zur richtigen Analyse des Unternehmens genutzt werden, da es nur in externen Quellen nach Informationen sucht und diese für eine effektive und effiziente Entscheidungsfindung im Unternehmen nicht ausreichend sind. Jedoch ist es als spezialisierte Suchmaschine mit erweiterter Funktionalität zusätzlich zu einer BI Umgebung gut zu nutzen, da die Oberfläche zu großen Teilen den Prinzipien der Dialoggestaltung entspricht Tableau Software Eine andere Richtung um bestehende Usability Probleme in der Business Intelligence Branche zu lösen haben die Entwickler von Tableau eingeschlagen. Hier liegt der Schwerpunkt auf der Analyse von geschäftsinternen Daten, die aus Datenbanken, Data Warehouse Systemen oder auch einfachen Excel Files importiert werden können. Das Ziel des Programms ist eine visuelle Analyse von Datenbanken. Die Software bietet ein all-in-one Interface, auf dem man gleichzeitig Suchanfragen bearbeiten, die Daten analysieren und Tabellen oder Charts erstellen kann. Je nach Fragestellung kann der Benutzer die Daten auswählen, filtern, sortieren, gruppieren, zusammenfassen oder berechnen.

10 10 Abbildung 04: Tableau, Tabelle-mit-Grapheninhalt Ansicht [Hanrahan2005] Die Sicht auf die Daten und ihre Ordnung kann hier je nach Belieben variiert werden. Per Drag&Drop kann der Benutzer auf eine effektive und effiziente Weise Tabellen oder Graphen erstellen, die ihm Zusammenhänge erläutern oder bei der Beantwortung von Fragen hilfreich sein können. Wenn verschiedene Faktoren betrachtet werden sollen, kann Tableau Software eine Tabelle von Graphen generieren um dem Benutzer so einen leichten und schnellen Überblick zu verschaffen. Hier ist es ebenfalls vorteilhaft, dass Farb- und Formgebung der Datensätze das Unterscheiden in Klassen erlauben. Zusammenhänge können leicht untersucht werden, ohne dass der Benutzer einen Information Overload erfährt. Mittels Klick auf eine einzelne Zelle kann der Benutzer visuell in diese eintauchen, während die anderen für den Moment ausgeblendet werden. So können auch Fragen beantwortet werden, die aus Antworten auf anderen Fragen resultieren. Die Software wird von Pat Hanrahan, dem technischen Vorstand von Tableau Software, als effektiv, effizient und vor Allem leicht erlernbar beschrieben. Ob die in ISO genannten Prinzipien beachtet wurden, soll im Folgenden überprüft werden. Aufgabenangemessenheit Teils: Tableau bietet dem Benutzer eine gute Analysemöglichkeit von Daten, die als Tabellen oder in Datenbanken vorliegen, jedoch kann man damit nicht nach Nachrichten im Internet suchen Selbstbeschreibungsfähigkeit Teils: der Benutzer muss erst erlernen, was man mit dem Programm machen kann, bevor ihm Bezeichnungen wie Rows, Columns, Filters, Level of Detail, Mark, etc eine Hilfe bei der Erstellung von Graphen und Tabellen sind.

11 11 Steuerbarkeit Gegeben: Wenn der Benutzer gelernt hat, mit Tableau umzugehen, kann er sehr schnell via Drag & Drop an die richtige Stelle Graphen und Tabellen erstellen. Erwartungskonformität Gegeben: Wenn der Benutzer weitere Faktoren untersuchen will, wird aus aktuellem Graph gegebenenfalls eine Tabelle mit vielen Graphen. Farb- und Formgebung bieten hier weiterhin eine gute Übersicht. Fehlertoleranz Gegeben: Wenn der Benutzer versehentlich Faktoren auswählt, kann er diese wieder entfernen. Individualisierbarkeit Gegeben: Je nach Bedarf und Vorlieben kann der Benutzer Tabelle, Graphen oder Tabellen mit Graphinhalten anzeigen lassen Lernförderlichkeit Gegeben: Nachdem der Benutzer die wichtigsten Schritte der Benutzung erlernt hat, kann er das Programm benutzen, ohne Neues dazulernen zu müssen. Tabelle 02: Tableau Software in Hinblick auf ISO Tableau Software ist nach einer gewissen Einarbeitungszeit sicherlich ein sehr gutes Produkt, um die Daten des eigenen Betriebs zu untersuchen. Dies geht dann dank der Möglichkeit von Drag&Drop auf eine effiziente Weise. Zudem werden die Ergebnisse der Analyse auch für den unerfahrenen Benutzer ansprechend und leicht durchschaubar dargestellt. Jedoch gehört zu einer kompletten BI Analyse auch die Betrachtung des kommerziellen Umfelds, was Tableau leider nicht ermöglicht. Für den internen Teil der Analyse ist es allerdings ein gut zu gebrauchendes Werkzeug. 7. Dashboards Dashboards sind Business Management Werkzeuge, die aus der Vogelperspektive den Stand des Unternehmens anzeigen können [Wikipedia2]. Sie sind der Presentation Layer für BI Werkzeuge, d.h. sie sind visuelle Werkzeuge, die Ergebnisse von BI Tools, wie beispielsweise Diskontinuitäten anzeigen, aber die Komplexität der BI Umgebung verbergen [White2000]. Die visuelle Präsentation wirkt auf den Benutzer attraktiv und ist schnell und leicht verständlich, allerdings haben Dashboards nur dann einen Nutzen, wenn sie als Teil einer BI Umgebung implementiert wurden oder gut mit den unterliegenden Datenquellen verbunden sind. Die Benutzer von Dashboards befinden sich laut einer Studie des Data Warehousing Institutes (TDWI) zu 58% im Management. Hier wird wieder ersichtlich, dass sich die Stakeholder dieser Tools so, wie die von BI Werkzeugen im Geschäftsführungs- bzw. Managementbereich befinden. Weiter heißt es, dass von den befragten Unternehmen 59% bereits Dashboards benutzen und 15% die Einführung von selbigen planen. Ebenfalls Anzeichen für die hohe Bedeutung von Dashboards im Unternehmen, ist der Fakt, das mehr als die Hälfte der Betriebe, die Dashboards nutzen, diese unternehmensweit einsetzen und 25% zumindest in einigen Unternehmensbereichen. 70% der Dashboards werden in der Abwicklungsabwicklung eingesetzt, 60% auch in den Bereichen Verkauf und Finanzen.

12 12 Abbildung 05: Beispiel für ein Dashboard [Vitalstream] Dashboards haben für gewöhnlich drei Hauptaufgaben. Die erste Aufgabe heißt Monitor und besagt, dass ein Dashboard Informationen auf einen Blick liefern soll. Hierfür sind grafische Daten wie Graphen, Symbole, Charts, etc hilfreich. Die zweite Aufgabe heißt Analysis und beschäftigt sich mit der Analyse von Ausnahmenfällen. Hierbei sind zusammenfassende, dimensionale Daten wie Hierarchien von Vorteil. Die dritte Aufgabe, die ein gutes Dashboard erfüllt, ist die Aufgabe des Management. Das heißt, dass es Koordination und Kooperation im Unternehmen verbessern soll, was mit Hilfe detaillierter, operationaler Daten wie Data Warehouse Anfragen oder Reports geschehen kann. Manche Dashboards sind auch nur auf bestimmte Aufgaben spezialisiert, jedoch ist das Ziel von allen, den Status und die Trends der Haupt Leistungsindikatoren des Unternehmens anzuzeigen. Weitere Ziele von Dashboards sind das Auffinden von Problemen und deren Ursachen und das Finden von Daten, die der Behebung dieser beitragen. Anforderungen an Dashboards sind vielerlei: Aktualität ist essentiell, da die Hälfte täglich aktualisiert wird und ein viertel sogar öfter. Weiterhin muss das Interface simpel und graphisch sein: empirische Untersuchungen haben herausgefunden, dass die optimale Anzahl von Maßen 4 bis 7 beträgt. Mehr sollten auf einem Dashboard nur nach Wunsch und via Drill-Down angezeigt werden. Ein Dashboard sollte die Daten transparent halten und einen Mehrbenutzerbetrieb erlauben, indem es Check-in- und Versionskontrolle-Funktionalitäten anbietet. Die Entwicklung von Dashboards bringt diverse Probleme mit sich: oftmals wird von den Entwicklern gefordert, dass eine Idee schnell da ist, bevor gegebenenfalls Geld für selbige investiert wird. Da deshalb im Vornhinein das Geld für Hardware und Lizenzen fehlt und Entwickler sich nicht sicher sein können, dass sie letztlich wirklich für ihre Aufwendungen bezahlt werden, ist dies ein großes Problem. Dashboards sind auch deshalb sehr teuer, weil 72% weniger als 100 Nutzer haben. Legt man

13 13 die Kosten auf die Benutzer um, entstehen hohe Kosten für den Einzelnen. Zudem ist die Schnelle nur machbar, wenn bereits eine BI Umgebung vorliegt, auf die man aufbauen kann. Weitere Probleme bringt die Weiterentwicklung mit sich, da oftmals weitere Benutzer und Datenquellen hinzukommen und das Dashboard hiermit auch umgehen können sollte. Auch kommt von Benutzerseite oftmals der Wunsch auf, Real Time Anfragen stellen zu können, auch wenn diese nicht im Vornhinein geplant waren. Weiter ist die Festlegung neuer Metriken und die Art ihrer Messung schwierig. Teilweise benötigt dieser Schritt mehrere Jahre. Zudem stellt sich die Frage, wie Faktoren wie Zufriedenheit und Loyalität gemessen werden können. Neben all diesen Problemen, bringen Dashboards allerdings auch sehr viele Vorteile mit. Zum einen bieten sie die Möglichkeit, heterogene Daten auf einem Bildschirm zu vereinigen und zu präsentieren. Der Benutzer wird mit allen Informationen versorgt, die für das schnelle und einfache Treffen effektiver Entscheidungen nötig sind, ohne dass ihm ein Information Overload widerfährt: er sieht nur bestimmte Maße und kann bei Bedarf tiefer in die Materie eintauchen. Einer der wichtigsten Punkte ist allerdings die Individualisierbarkeit: Dashboards sind personen-spezifisch, sodass je nach Berechtigung oder auch je nach Vorlieben der Benutzer die Sicht auf die Daten variiert werden kann. Wenn man Dashboards auf Gartners Hype Cycle sucht, findet man sie auf dem Höhepunkt der Euphorie mit dem Vermerk, dass die Ebene der Produktivität in weniger als 2 Jahren erreicht wird. Der Nutzen von Dashboards wird als hoch angesehen, der Status als so gut wie etabliert, auch wenn 2005 nur 5% 20% der Zielgruppe erreicht wurden. Es wird also leicht ersichtlich, dass Dashboards und Business Intelligence Systeme im Allgemeinen auf dem Vormarsch sind und sich Investitionen in diesem Bereich mit Sicherheit lohnen.

14 14 8. Literaturverzeichnis [CIO1]: BI Schätze heben, CIO Onlinemagazin, [CIO2]: [CIO3]: Business Intelligence erreicht Beteiligungs-Management, CIO Onlinemagazin, , Die Deutschen wollen mehr Business Intelligence, CIO Onlinemagazin, , [ContManager2002]: Business Intelligence hat sich etabliert, Content Manager Onlinemagazin, [EBizPort07]: (Stand ) [Eckerson2006]: [Feldmann2004]: Wayne W. Eckerson: Dashboards and Scorecards, The Data Warehousing Institute (TDWI) 2006 Susan Feldmann: The high cost of not finding information, KMWorld, [Few2006]: Stephen Few: Information Dashboard Design, O Reilly, 2006 [Hanrahan2005]: Pat Hanrahan: Visual Thinking for Business Intelligence, Tableau Software Whitepaper 2005 [ISO ]: Grundsätze der Dialoggestaltung, 2006, [KPMG2001]: [Marshall2003]: [White2000]: [Vitalstream]: KPMG Consulting: Knowledge Management im Kontext von ebusiness Status Quo und Perspektiven 2001, KPMG Consulting 2001 Byron Marshall, Daniel McDonald, Hsinchun Chen, and Wingyan Chung: EBizPort: Collecting and Analyzing Business Intelligence Information, Wiley Periodicals 2004 Colin White:, B-EYE Onlinemagazin, (Stand ) [Wikipedia1]: (Stand ) [Wikipedia2]: (Stand )

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