Das Datalion Blog

Benedikt Köhler unter den 100 führenden Köpfen der Münchner Digitalszene

Urkunde für Benedikt Köhler
Urkunde für Benedikt Köhler

Das Münchner Digital-Netzwerk MucDigital hat aus über 230 Nominierungen zum ersten Mal die 100 führenden Köpfe der Münchner Digital- und Kreativszene gekürt. Ausgewählt wurden Persönlichkeiten, die die digitale Transformation in München und Region vorantreiben und beeinflussen. Dazu zählt lt. der hochrangig besetzten 21-köpfigen Experten-Jury auch DataLion Gründer und CEO Dr. Benedikt Köhler. Er wusste u. a. mit seinen Arbeiten im Bereich Data Science und der Entwicklung der BI-Software DataLion zu überzeugen.

Begründung der Jury

Hier die ausführliche Begründung der Jury: „Dr. Benedikt Köhler ist eine eher stille Größe in unserer manchmal lauten Stadt. Mit Big Data und Analytics beschäftigte sich der promovierte Soziologe schon lange, bevor er Ende 2014 DataLion gründete. Sein Unternehmen bietet heute Saas-Lösungen für Datenanalyse und -Visualisierung für die Bereiche Marketing, Forschung und Business Intelligence. Benedikt Köhler ist ein renommierter Referent in seinem Fachbereich, der sich außerdem unermüdlich an Gründungen und Initiativen beteiligt hat, die zum Ziel hatten, unterschiedlichste Bereiche des digitalen Lebens von Beginn an mitzugestalten. Dazu gehört beispielsweise die Arbeitsgemeinschaft Social Media e. V. oder auch das Slow Media Manifest für ein nachhaltige und verantwortungsvolle Medienproduktion. Als einziger in Deutschland lebender Forscher schaffte es Benedikt Köhler in das Ranking der einflussreichsten Daten-Wissenschaftler weltweit, das vom Beratungsunternehmen Cognilytica erstellt wird. Alles zusammen überzeugte die Jury, die Benedikt Köhler als kluge Stimme unserer Fachöffentlichkeit würdigt.“

Version 1.10.5 veröffentlicht – Berechnete Spalten und PowerPoints mit mehreren Charts auf einem Slide

Folgende Neuerungen finden Sie in der neuesten DataLion-Version:

  • Export als PowerPoint mit mehreren Charts auf einer Seite (in einzelnen Fällen kann es notwendig sein, die Export-Konfiguration im Administrationsbackend aufzurufen und abzuspeichern)
  • Tabellen können jetzt auch berechnete Spalten und Zeilen enthalten (z.B. Wachstumsraten oder rollierende Summen)
  • Auch verschachtelte Tabellen können berechnete Spalten enthalten
  • Nummer-Charts können jetzt als Prozent mit unterschiedlichen Nachkommastellen formatiert werden
  • Namen von Zeilen und Spalten können angepasst werden
  • In der Cache-Einstellung kann man die Lebensdauer angeben
  • Administratoren können Benachrichtigungen an Benutzer per Mail schicken
  • Zugangsprofile können auch auf dynamischen Fragen basieren
  • Beim Kopieren eines Reports werden auch Kopien der Chart-Einstellungen und Ein-/Ausblendungen erzeugt
  • Verknüpfungen von Tabellen lassen sich im Backend per Dropdown einrichten
  • Das API-Backend kann jetzt auch Mittelwerte berechnen
  • Zeitreihencharts können jetzt mehrere Ausprägungen und Filter beinhalten

Wirkungsvolle Dashboards: Diese Chart-Typen sagen mehr als tausend Worte

Dashboards bieten Ihnen eine hervorragende Möglichkeit, komplexen Daten einen Sinn zu geben. Wie aussagekräftig ein Dashboard ist, hängt jedoch letztlich von der konkreten Zusammenstellung ab. In modernen Dashboard-Lösungen wie Datalion ist die Zusammenstellung von Charts kinderleicht – doch wie wählt man die passenden Chart-Typen aus?

Zunächst sollten Sie sich die Frage stellen, welche Botschaften und Informationen Sie mit Ihrem Dashboard vermitteln wollen und welche Art von Daten hierfür zur Verfügung stehen. Je nachdem, ob Sie etwa Verteilungen und Anteile darstellen wollen oder aber Trends und Verläufe visualisieren möchten, kommen unterschiedliche Chart-Typen in Frage. Auch die Zielgruppe Ihres Dashboards ist von Bedeutung: Ein Data-Analyst erwartet häufig eine andere Detailtiefe als beispielsweise ein Mitarbeiter aus dem Marketing. Weitere Informationen zur grundsätzlichen Herangehensweise finden sie auch hier.

Zudem sollten Sie einerseits mutig sein und neben Balken- und Liniendiagrammen auch einmal ungewöhnliche Chart-Typen nutzen, um die Zielgruppe Ihres Dashboards zu begeistern. Andererseits müssen Sie immer genauestens auf die Verständlichkeit und die Aussagekraft achten, dies sollte stets Ihre Priorität sein. Einen Mehrwert durch Interaktivität in Form von Auswahlfiltern anzubieten macht großen Sinn, hat allerdings ebenfalls Auswirkungen auf die Auswahl von geeigneten Darstellungsformen und muss entsprechend berücksichtigt werden. Zur optimalen Zusammenstellung eines Dashboards gehört neben der Entscheidung für die richtigen Charts letztlich auch die Definition von Farben, Schriftarten und die Abmessungen. Das beste Diagramm bringt nichts, wenn etwa Farben kaum aussagekräftig sind oder nicht zur Corporate Identity passen.

Am einfachsten ist es, in der Dashboard-Software mit verschiedenen, in Frage kommenden Visualisierungen zu spielen, zu testen und so Schritt für Schritt die besten Charts und Diagramme auszuwählen. Datalion bietet mehr als 50 verschiedene Chart-Visualisierungen, die mit wenigen Klicks eingefügt und ausgetauscht werden können. Einige besonders wichtige Chart-Typen stellen wir Ihnen im Folgenden vor.

Torten- und Donutdiagramm

Das gute alte Tortendiagramm (oder auch Kreisdiagramm) ist ein Klassiker und auch für weniger daten-affine Menschen gut zu verstehen. Geeignet ist diese Diagrammart für die Darstellung von relativen Häufigkeiten innerhalb einer Kategorie von Daten – alle Anteile zusammen ergeben 100 Prozent. Klassisches Beispiel: Altersgruppen oder Geschlechter und deren Anteile innerhalb einer Stichprobe.

Bei designorientierten Chart-Profis ebenfalls sehr begehrt ist das so genannte Radial-Chart. Es ähnelt optisch einem Tachometer und ist dank seiner Einfachheit sehr aussagekräftig. Allerdings ist das Einsatzspektrum begrenzt, da es nur für die Visualisierung von Variablen mit nur einer Ausprägung geeignet ist. Eng verwandt mit dem Tortendiagramm ist übrigens das Donutdiagramm: Das Loch in der Mitte lockert die Darstellung auf und sorgt so (zumindest) für einen optischen Leckerbissen.

Chart-Typen: Torten-Diagramm

Torten-Diagramm

Chart-Typen: Donut-Diagramm

Donut-Diagramm

Säulen- und Balkendiagramm

Auch Säulen- und Balkendiagramm gehören zur Grundausstattung eines jeden Dashboard-Künstlers. Dabei spricht man von einem Säulendiagramm, wenn die Säulen vertikal verlaufen.

Verlaufen die Säulen, Pardon Balken, horizontal, handelt es sich um ein Balkendiagramm. Zur Darstellung von relativen und absoluten Häufigkeiten und deren Vergleiche sind diese Chart-Typen hervorragend geeignet, was sie – egal ob vertikal oder horizontal – zu den beliebtesten Diagrammarten zählen lässt.

Chart-Typen: Säulen-Diagramm

Säulen-Diagramm
Chart-Typen: Balken-DiagrammBalken-Diagramm

 

Gestapeltes Balkendiagramm

Chart-Typen: Balken-Diagramm gestapelt
Gestapeltes Balken-Diagramm

Eine wichtige Sonderform des Balkendiagramms ist das Gestapelte Balkendiagramm. Es eignet sich zur Darstellung von skalierten Daten und ermöglicht dank der komprimierten Darstellung einen schnell verständlichen Überblick – auch über umfangreiche Ergebnistabellen. Gestapelte Balkendiagramme werden häufig benutzt, wenn man Ergebnisse zu so genannten Einstellungsbatterien im Dashboard unterbringen möchte. Wichtig ist allerdings eine gute Farbwahl, die beispielsweise Zustimmung (grün) oder Ablehnung (rot) intuitiv erkennen lässt.

Liniendiagramm

Ein weiterer, wohlbekannter Klassiker ist das Liniendiagramm. Für Vergleiche von Merkmalen oder Trends gibt es kaum eine bessere Wahl. So können beispielsweise Ergebnisse verschiedener Imagemessungen dargestellt und wichtige Unterschiede einfach sichtbar gemacht werden. Für die Visualisierung von Zeitreihen bietet Datalion ein separates Zeitreihendiagramm an, das bereits entsprechend optimiert ist.

Chart-Typen: Linien-DiagrammLinien-Diagramm Chart-Typen: Polaritäten-DiagrammPolaritäten-Diagramm

Möchte man zwei oder mehrere Merkmale vergleichen und Unterschiede herausstellen, eignet sich das Polarity-Chart hervorragend. Polaritäten werden mit diesem Diagrammtyp einfach sichtbar gemacht. Häufig verwendet wird dieser Chart-Typ im Falle von Nutzungstrends oder Bekanntheitsmessungen, da die Darstellung gleichermaßen sehr anschaulich und einfach verständlich ist. Zudem ist sie hervorragend zur zusätzlichen Integration von Filtern geeignet.

Radar-Chart

Chart-Typen: Radar-Chart
Radar-Diagramm

Etwas ausgefallener ist das Radardiagramm, das aufgrund seines Aussehens auch Netzdiagramm genannt wird. Optisch ansprechend und aussagekräftig lassen sich auch größere Datenmengen darstellen. In der Regel wird dieser Chart-Typ zur Darstellung von Evaluationen, beispielsweise die gestützte Bekanntheit von Marken, verwendet. Voraussetzung ist, dass die zu vergleichenden Variablen die gleiche Skalierung haben. Jeder Wert wird auf eine Achse eingetragen und gleichmäßig auf 360° um den Nullpunkt verteilt, für jede Kategorie gibt es eine Achse. Nicht nur im Marketing stoßen Radar-Charts regelmäßig auf ein positives Echo und haben viele Fans.

Wordcloud

Chart-Typen: Wordcloud
Wordcloud

Die Wordcloud oder Wortwolke ist wahrlich ein Sonderfall, lassen sich mit ihr doch keine quantitativen Ergebnisse darstellen. Bei qualitativen Daten ist die Wordcloud jedoch Gold wert: Begriffe, die besonders häufig vorkommen, werden größer bzw. prominenter dargestellt. Wörter die selten vorkommen, kleiner. Dies gibt Ergebnissen zu häufig schwer zu interpretierenden, offenen Antworten auf Knopfdruck einen Sinn und sieht auch noch gut aus. Na gut, ganz so einfach ist es dann doch nicht: Je nach Fragestellung und Antwortverhalten müssen die Ergebnisse bereinigt und etwa Füllwörter wie „und“ oder „ich“ entfernt werden. Nutzt man für die Darstellung danach aber noch die passenden Farben, wird die Wordcloud definitiv zum Hingucker.

Funnel-Chart

Chart-Typen: Funnel-Chart
Funnel-Diagramm

Gerade Vertriebsprofis haben an diesem Chart-Typ ihre wahre Freude, lassen sich doch so die verschiedenen Stufen eines Sales-Funnels einfach und eindrucksvoll darstellen. Aber auch Ausprägungen anderer Verläufe oder Phasen lassen sich hiermit elegant kommunizieren. Ein wichtiger Mehrwert des Charts ist, dass mögliche Probleme zwischen Stufen eines Verlaufs oder Prozesses schnell identifiziert werden können.

Multidimensionale Skalierung

Chart-Typen: Multi-Dimensionale SkalierungMDS-Diagramm

Ebenfalls sehr aussagekräftig ist die Darstellung der Multidimensionalen Skalierung (MDS). Diese wird beispielsweise dazu genutzt, bestimmte Käufergruppen zu identifizieren und deren jeweiligen Unterschiede zu verdeutlichen. Die Kombination zweier Merkmale spiegelt sich im Koordinatensystem wider, wobei die entsprechende Skalierung auf der x- bzw. y-Achse ablesbar ist. Diese Darstellungsform ist eher nichts für Anfänger, für Datenprofis ist sie früher oder später jedoch ein Must-have.

Chart-Typen: Scatterplot
Scatter-Plot

Das gilt im Übrigen auch für das Scatterplot-Chart (auch: Streudiagramm): Ähnlich wie im MDS-Diagramm werden Werte zweier Dimensionen in einem Koordinatensystem dargestellt. In dieser Diagrammart geht es jedoch um die Darstellung von Zusammenhängen zwischen zwei Variablen bzw. Merkmalen. Mit einem Blick lässt sich am Muster der Punkte erkennen, ob Variablen korrelieren und in welchem Ausmaß sie dies tun.

Bubble-Chart

Eher etwas für Designliebhaber sind hingegen Bubble-Charts (auch: Blasendiagramme). Die verwendeten Kreise eignen sich zum Vergleich von Ausprägungen einer Variablen, etwa wenn man verschiedene Altersgruppen innerhalb der Variable „Alter“ im Vergleich darstellen möchte. Zum einen repräsentiert der Radius der Kreise die Größe des Anteils, zum andern können auch Farben zur Verdeutlichung der Unterschiede verwendet werden. Wer jedoch kein Fan von „Bubbles“ ist, nutzt besser das Treemap-Chart: Es funktioniert wie das Bubble-Chart, allerdings mit Vierecken statt mit Kreisen. Das wirkt etwas aufgeräumter und die Unterschiede können häufig besser interpretiert werden.

Chart-Typen: Bubble-ChartBubble-Chart Chart-Typen: TreemapTreemap-Diagramm

Chord-Chart

Chart-Typen: Chord-Chart
Chord-Chart

Ein wahres Kunstwerk kann das Chord-Diagramm sein – wenn man denn die richtigen Daten verwendet. Aus Design-Gesichtspunkten ist dieser Diagrammtyp außer Konkurrenz, die Interpretation ist für viele Menschen jedoch erfahrungsgemäß schwierig. Dargestellt werden Beziehungen und Überschneidungen zwischen Daten in einer Matrix. So lassen sich beispielsweise verschiedene Käufergruppen identifizieren. Hat man das Grundprinzip als Dashboard-Nutzer einmal verstanden, ist der Mehrwert groß. Damit es so weit kommt, sollte man als Dashboard-Gestalter jedoch eine Erläuterung zur Verfügung stellen.

Weitere Chart-Typen

Die optimale Visualisierung für Ihr Dashboard war noch nicht dabei? Kein Problem, denn es gibt noch viele weitere Chart-Typen. In unserer Übersicht finden Sie Informationen zu zahlreichen Darstellungsformen, die für Datalion-Dashboards nutzbar sind. Hier finden Sie eine Übersicht zu den Datalion-Chart-Typen und wie Sie sie verwenden können.

Webinar: „In nur fünf Schritten zu Ihrem individuellen Dashboard“

Photo by Jake Hills on Unsplash

Am 16. Mai hat Franziska Scharch, Head of Business Development bei DataLion, ein Webinar gehalten. Thema war: zum Thema “In nur fünf Schritten zu Ihrem individuellen Dashboard”. Der Mitschnitt zeigt, wie schnell man mit DataLion ein Dashboard aufbauen kann.
Folgende fünf Schritte wurden behandelt:

  • Datenimport: Wie bekommt man die Daten ins Dashboard?
  • Verknüpfung: Wie kann man mit unterschiedlichen Datenquellen in einem Dashboard arbeiten?
  • Metriken: Welche Berechnungen gibt es in DataLion und wie kann ich sie verwenden?
  • Farbschemata: Wie kann man individuelle Farbschemata definieren?
  • Export: Wie integriere ich einen PowerPoint Master?

Die Aufzeichnung des Webinars kann hier angesehen werden. Wir bitten die Qualität der Audio-Aufzeichnung zu entschuldigen!

Version 1.10.4 veröffentlicht – automatische Verknüpfung von Tabellen, dynamische Surveyfragen und flexiblere Berechnungen in Charts

In der neuen DataLion-Version 1.10.4 finden Sie die folgenden Neuerungen:

Datenvisualisierung

  • Neuer Charttyp: Gestapelter Balken mit Veränderungsraten
  • In Projekten mit mehreren Tabellen können diese jetzt über gemeinsame Schlüssel verknüpft werden, so dass damit auch Auswertungen über mehrere Tabellen hinweg möglich werden
  • Die angezeigten Werte (Zahlen, Balken etc.) können aus einer beliebigen Variable / Spalte berechnet werden (z.B. Umsatz).
  • Scatterplots funktionieren jetzt auch mit berechneten Variablen (Summen oder Mittelwerte)
  • Tabellen können jetzt auch mit verschachtelten Spalten dargestellt werden
  • Tabellen lassen sich jetzt auch für die Darstellung von Mittelwerten, Summen, Maximum etc. verwenden
  • Im Charttyp Image öffnen sich die Bilder auf Klick jetzt in einem Overlay-Fenster
  • Zeitreihencharts können jetzt auch gewichtete Daten verarbeiten

Reports und Dashboards

  • Benutzername und Unternehmen können jetzt für die Individualisierung von Titeln und Beschriftungen verwendet werden
  • Der PowerPoint-Export übernimmt jetzt im Dashboard angepasste Charttitel

Einstellungen

  • Das Open Text-Chart für einzelne Nennungen lädt die Daten jetzt dynamisch per AJAX inklusive Paginierung
  • Das Admin-Backend zeigt jetzt sowohl die eindeutigen Schlüssel als auch die Index-Spalten für die Tabellen an
  • Projekte oder Imports ohne Namen werden jetzt im Admin-Bereich optisch schöner dargestellt
  • Die Kategorienauswahl im Zugangsprofil-Editor besitzt jetzt einen „Zurück“-Button
  • Die Software ist jetzt bei Bedarf auch als Docker-Container verfügbar

Exportfunktionen

  • Umfangreiche Excel-Reports lassen sich automatisch z.B. über Nacht berechnen und können dann als statisches Dokument ausgeliefert werden
  • Der PowerPoint-Export für Zeitreihen mit mehreren kombinierten Variablen sowie für gefilterte Charts wurde optimiert

Codebuch / Datenimport

  • Im Codeplan können auch einzelnen Fragen Farben oder Farbschemata zugewiesen werden
  • Im Codeplan können jetzt auch englischsprachige Bezeichnungen verwendet werden („Measure“ – „Item“ – „Value“ statt „Frage“ – „Merkm“ – „Auspr“)
  • Nach einem automatischen Datenimport werden jetzt auch die mit <label> markierten Labels aktualisiert
  • Der automatische SQL-Datenimport kann die Daten jetzt in eine separate Tabelle einspielen
  • Dynamische Surveyfragen (d.h. Datenstrukturen mit einer Spalte für den Text und einer weiteren Spalte für die Antwort) können jetzt auch aus unterschiedlichen Tabellen kommen

Folgende Bugs haben wir gefixt:

  • Auch Charts mit mehr als zwei Filtern verwenden nur zwei Achsen
  • Die Mouseover-Wertepopups in Charts flackern jetzt nicht mehr
  • Leere Filterdropdowns werden jetzt korrekt dargestellt
  • Dynamische Werte mit {{ }} lassen sich jetzt auch über das API-Backend berechnen
  • Dynamische Zeitreiheneinstellungen werden jetzt beibehalten
  • Mittelwerte in horizontalen gestapelten Balken werden jetzt besser ausgerichtet
  • Die Kategorienansicht im Backend zeigt jetzt nur echte Unterkategorien an
  • Das Mouseover im Zeitreihenchart zeigt Werte jetzt in der richtigen Präzision an
  • In einigen Fällen wurden die Filter nicht vollständig beschriftet
  • Warnung bei nicht korrekt gesetzten Farbwerten wurden behoben
  • Der Import von Codeplänen mit gestapelten Charts läuft jetzt stabil

Zahlreiche Design- und Performance-Verbesserungen (z.B. Optimierungen der Geschwindigkeit, insbesondere bei der Darstellung von gefilterten Charts sowie im Excel-Export)

Version 1.10.3 veröffentlicht: Karten, Funnel-Diagramme und automatischer Import von mehreren Tabellen

In der neuen DataLion-Version 1.10.3 finden Sie die folgenden Neuerungen:

Datenvisualisierung

  • Neue Charttypen: Dynamischer Survey (dynamic), Bildergalerie (Slideshow oder Thumbnails), Geo-Heatmap, Funnel, Number und Treemap
  • Neu: Kombinierte Balken- und Liniendiagramme
  • Neu: Integration von mehr als 350 GeoJSON-Karten, die sich individuell aktivieren lassen
  • Berechnete Werte und fehlende Werte sind jetzt auch in der Zeitreihe verfügbar
  • Dynamische Fragen lassen sich jetzt auch als PPTX exportieren und als Filter verwenden
  • Achsen lassen sich in Scatterplots individuell anpassen
  • Generell können x- und y-Achsen belabelt werden
  • Gestapelte Balkendiagramme mit berechneten Werten (z.B. NPS)
  • Optimierung des Tabellen-Charttyps inkl. Zeilen-Heatmaps

Reports und Dashboards

  • Neu: Dropdown-Filter mit Suchfunktion und mehreren Seiten (für lange Listen)
  • Neu: Intelligente dynamische Zeiteinheiten je nach gewähltem Zeitraum

Einstellungen

  • Neue Metriken: Minimum, Maximum, Summe (im neuen Untermenü „Metriken“)
  • Neu: Drilldown-Features (per Klick Filter setzen oder mit „Journey-Modus“ auf individuellen Tab wechseln)
  • Neue Backend-Oberfläche für die automatischen Imports
  • Default Zeitraum für Zeitreihen lässt sich im Backend einstellen
  • Im Backend lassen sich beim Einrichten von Berechtigungen mehrere Kategorien auf einmal auswählen
  • Home-Link lässt sich ein- und abschalten
  • Individuelles Logo für Login-Formular

Exportfunktionen

  • Charts werden als Bild in PPTX exportiert, wenn es den Charttyp in PowerPoint nicht gibt
  • Dynamische Fragen lassen sich jetzt auch als PPTX exportieren und als Filter verwenden

Codebuch / Datenimport

  • Neu: Ein Projekt kann mehrere Tabellen verwenden
  • Beim automatischen Update der Labels werden bestehende Labels beibehalten
  • Daten können jetzt auch gezippt hochgeladen werden
  • SPSS-Codebuch-Generator gibt jetzt Fehlermeldungen aus

Zahlreiche Design- und Performance-Verbesserungen (z.B. Beschleunigung des Chart-Layouts)

Version 1.10.2 veröffentlicht – Automatisches Codebuch, Konfiguration des PPTX-Masters, Import-Fortschrittsbalken

  • Neu: Automatisch Codebuch aus SPSS-Datei extrahieren
  • Neu: CSS-Stylesheet für Projekt oder Report im Backend definieren
  • Neu: Einfache Konfiguration von PPTX-Masterdateien für den Export (Auswahl der Platzhalter)
  • Neu: Fortschrittsbalken und „Abbrechen“-Button beim Codebuch-Import
  • Optimierungen des Excel-Reports: Spaltenprozent inklusive fehlender Werte, Total-Zeile ausblendbar, Zeilen mit Vorfilter zeigen jetzt alle Ausprägungen an, reduzierte Fallzahl bei Filterführung, Top-Boxes ausgeben, mehrere Reports in einer Konfiguration anlegen
  • Default-Werte für Dropdown-Filter über Zugangsprofile auswählen
  • Eigene Filter / Zielgruppen funktionieren jetzt zuverlässig mit dem API-Backend
  • Default-Darstellung von Top-Boxes im Backend definieren
  • Mittelwerte und Fallzahlen werden jetzt auch angezeigt, wenn Charteinstellungen aktiv sind

Warum Dashboards gut zu Data Systems passen

Warum Dashboards gut zu DataSystems passen?
Bild von Rawpixel via Pixabay

Warum genau passen Dashboards und Data Systems eigentlich so gut zusammen? Das ist das Thema des Artikels von Benedikt Droste, Senior Data Analyst bei MSR Consulting Group und Holger Geißler, CMO von DataLion, der im Rahmen des Themendossiers „Plattformen und Datensysteme 2019“ auf Marktforschung.de erschienen ist. Zunächst erläutern die Autoren, wie Datensysteme überhaupt erstellt werden. In fünf Schritten wird der Weg zur Erstellung eines Datensystem beschrieben:

      • Die Vorbereitung der Daten
      • Die Integration und Verknüpfung von Daten
      • Das Erstellen eines Data Warehouse
      • Die Aufbereitung
      • Die Visualisierung

      Anschließend wird anhand eines Anwendungsbeispiel demonstriert, wie die Umsetzung in der Praxis aussehen kann. Durchläuft man die obengenannten Schritte, so liegt der Schritt, die Daten direkt in ein Dashboard einzuspielen, nahe, da dadurch die Datenanalyse deutlich effizienter gestaltet werden kann. In ein Data System ein Dashboard zu integrieren, kann dabei als Katalysator fungieren, da es dadurch die Notwendigkeit einer einheitlichen Daten- und Auswertungsstruktur gibt.

      Den vollständigen Artikel können Sie hier nachlesen.

DataLion in Amsterdam und Paris

DataLion auf der IIEX in Amsterdam

DataLion als Aussteller auf der IIEX in Amsterdam

Wir sind auf der IIEX Europe vom 18.-19. Februar als Aussteller in Amsterdam. Die IIEX – Insight Innovation EXchange – ist die wichtigste Messe für Innovationen in Consumer Insights und Marktforschung. Da dürfen wir natürlich nicht fehlen, da die Möglichkeiten, die DataLion auf Knopfdruck zur Erstellung von Tabellen und Reports bietet – gepaart mit KI-Algorithmen – sicherlich zu den spannendsten Innovationen der Branche aktuell gehört.

Highlights der Messe sind Vorträge und Panels zu Themen wie AI-basierte Insights bei Coca-Cola, die Identifikation von „Facts and Fluffys“ bei Tetra Pak oder die Demokratisierung von Research-Ergebnissen im Unternehmen am Beispiel von DeliveryHero. Das komplette Programm kann hier nachgelesen werden. Bei der Gelegenheit liefern wir uns mit den anderen Startups wie z.B. CoolTool, holler.live oder Wonderflow einen sportlichen Wettstreit um den 20.000 EUR Competition Pitch-Preis.

Es gibt Klebe-Tattoos von DataLion auf der IIEX

Wir sind mit einem eigenen Aussteller-Kiosk vor Ort vertreten. Es gibt am Stand wie immer die neuesten Features in unserer Software, unsere neue DataLion-Broschüre, Postkarten, Klebetattoos und Lion. Außerdem noch ein nettes Gewinnspiel für jeden, der sich unser Klebetattoo stechen lässt.

DataLion auf der BigDataParis in Paris

DataLion @ BigDataParis

Vom 11-12. März treffen Sie uns als Aussteller in Paris. Wir sind Teil des Startup-Villages.

Die BigDataParis ist mit mehr als 17.000 Besuchern die zentrale europäische Messe rund um das Thema Big Data. Noch können Sie sich als Besucher für die Messe kostenlos hier registrieren. Wir freuen uns darauf, Sie dort zu treffen!

So entfalten KPIs in Dashboards ihre volle Kraft

Leistungskennzahlen oder auch Key Performance Indicators, abgekürzt KPIs, sind nicht erst seit der wachsenden Bedeutung von Business Intelligence Software ein großes Thema in den meisten Unternehmen. Sehr umstritten ist allerdings, welche KPI tatsächlich zum Erfolg führen. Welche sind überflüssig und welche Indikatoren führen eher in die Irre, anstatt zu helfen?

Auch aus Dashboard-Lösungen sind KPIs nicht wegzudenken, entfalten sie doch gerade hier ihre ganze Kraft. Stellen Sie sich vor, Sie sitzen noch spät im Büro um ihre Präsentation für die Vorstandssitzung am nächsten Vormittag fertigzumachen. Da hilft es, wenn Sie sich aus dem BI-System problemlos die notwendigen KPIs aktuell ziehen können.

DataLion KPI Infoscreen

Zum einen kann die Aktualität und Verfügbarkeit der Daten mithilfe von Dashboards kontinuierlich gewährleistet werden. Zum anderen kann auch noch in attraktiver und unterstützender Weise die Entwicklung von Indikatoren über den Zeitverlauf dargestellt werden. So erfüllen viele KPI gerade im Marketing und in der Marktforschung, aber auch im Management und Vertrieb, wesentlich besser ihren Zweck. Die alleinige Nutzung von statischen Reports verliert in Zeiten von „Realtime Data“ immer mehr ihre Existenzberechtigung.

Ziele sind die Basis für jeden Leistungsindikator

Doch welche KPIs sollten Sie für Ihr Unternehmen wählen? Diese Frage ist pauschal schwierig zu beantworten, da die Auswahl von verschiedenen Faktoren abhängt. Es lohnt sich aber diese Frage für das Unternehmen grundsätzlich zu beantworten, vereinfacht es doch interne Diskussionen ungemein. Ansonsten verschwenden Sie viel Zeit bei der Diskussion über verschiedene Kennziffern, die ggf. noch unterschiedliche Trends zeigen. Anstatt besser zu überlegen, was das Unternehmen jetzt voranbringt.

Die richtige Auswahl ist wichtig

Ein wesentlicher Punkt bei der Auswahl geeigneter KPIs ist die Zielsetzung, die sie mit Ihrem Dashboard und den abgebildeten KPIs verfolgen. Ein KPIs sollte im Kern das abbilden, was ihr Unternehmen oder eine spezifische Abteilung erreichen will, also z.B. Kontakte mit Neukunden(Leads), Reichweite oder Kundenzufriedenheit. So soll der Vertrieb etwa dabei unterstützt werden möglichst effizient Neukunden zu generieren. Das Marketing hingegen soll im Hinblick auf den Einsatz des Werbebudgets einen möglichst hohen Return-on-investment (ROI) erreichen. Und im Kundenservice soll sich die Zahl der Beschwerden auf ein niedriges Niveau einpendeln.

Nutzung von Indikatoren nicht zum Selbstzweck

Schon diese kleine Auswahl zeigt, wie unterschiedlich die Zielsetzungen von KPIs-Dashboards sind. Ein zentraler Erfolgsfaktor ist deshalb, dass die Nutzung von Indikatoren nicht zum Selbstzweck wird. Die gewählten KPI müssen exakt zur Zielsetzung passen und den entsprechenden Stand der Zielerreichung abbilden können. In unserem Tacho-Beispiel war das offensichtlich nicht der Fall, weil der Tacho nicht richtig gemessen hat.

Ein weiterer Fehler, der manchmal begangen wird, ist dass als KPI die Kennzahl genommen wird, die leicht verfügbar ist oder am einfachsten gemessen werden kann. Ein Beispiel wäre z.B. die Anzahl der Registrierungen für Demo-Accounts als KPI für Leads zu verwenden, ohne zu überprüfen, ob und wie stark die Demo auch tatsächlich verwendet wurde.

Außerdem muss allen beteiligten Personen klar sein, was die Kennzahlen und deren Ausprägungen bedeuten und welche Unschärfe mit dem entsprechenden Indikator verbunden sind. Auch wenn man häufig von harten Zahlen spricht, so ist man immer wieder erstaunt, wie viel Unschärfe auch in scheinbar “harten” Controlling-Zahlen steckt.

Individuelle KPIs machen häufig mehr Sinn

Egal welche KPIs Sie wählen: Achten Sie darauf, dass die Kennzahlen tatsächlich relevant für Sie und alle beteiligten Akteure sind. Manchmal ergibt sich ein sinnvoller Indikator erst durch die Verknüpfung von zwei Kennzahlen. Und in den meisten Fällen machen individuelle KPIs mehr Sinn als populäre Indikatoren wie z.B. der Net-Promoter Score(NPS). Die nutzt zwar jeder, aber deren Aussagekraft kann für Ihre konkrete Zielerreichung dennoch gering sein. Es lohnt sich in jedem Fall Zeit in die Planung zu investieren und diese mit allen Stakeholdern abzustimmen.

KPI Dashboard

Ein weiterer wichtiger Erfolgsfaktor ist die passende Darstellung der Kennzahlen. Durch die Abbildung von Vergangenheitswerten in Form von Verläufen lassen sich Entwicklungen von KPI sehr wirkungsvoll darstellen. Gute Dashboard-Lösungen bieten umfangreiche Möglichkeiten der Gestaltung und machen positive wie auch kritische Entwicklungen auf einen Blick ersichtlich.

Damit überhaupt Verläufe möglich sind, muss die Datenbasis regelmäßig aktualisiert werden. Am besten ist eine Echtzeit-Verbindung zur Datenbasis über eine Schnittstelle, sofern eine solche vorhanden ist. Eine derartige Verknüpfung hat den zusätzlichen Vorteil, dass der Aufwand für die Pflege des Dashboards in der Zukunft sehr gering ist. Generell gilt ohnehin: Je aktueller der KPI, desto größer die Aussagekraft. Sofern Kennzahlen nicht wenigstens einmal im Monat aktualisiert werden können, entstehen bei der Ansicht von Dashboards Gewöhnungseffekte, die eine negative Auswirkung auf die Aussagekraft haben.

Maßgeschneiderte Ansichten

Noch wirkungsvoller werden KPI-Dashboards wenn innerhalb der Abbildungen und Verläufe die Möglichkeit der Filterung besteht. So ist der Erkenntnisgewinn häufig größer, wenn Nutzer sich je nach Thema personalisiert KPI-Entwicklungen über bestimmte Zeiträume, Zielgruppen, Kostenarten, usw. ausgeben lassen können. Auch die Möglichkeit die Filterauswahlen miteinander zu vergleichen bringen in der Regel einen erheblichen Mehrwert.

Zu guter Letzt: Das Motto „Weniger ist mehr“ gilt zweifellos auch für Key Performance Indicators. Auf einem guten Dashboard sollten nur KPI Platz finden, die für die Nutzer tatsächlich relevant sind. Auch wenn es keine allgemeingültige Regel zur Anzahl gibt, tragen mehr als 10 Kennzahlen und Verläufe sicher eher zur Verwirrung als zur Zielerreichung bei.

Hier finden Sie einige Beispiele für KPIs aus der Unternehmenspraxis:

Vertriebsorientierte KPIs

Nettogewinn

Der Nettogewinn ist die Differenz aus Erlösen und Gesamtkosten. Er kann für das gesamte Unternehmen oder auch nur einzelne Produkte errechnet werden und ist nicht nur im Vertrieb eine wichtige Kennzahl, sondern vor allem im Dashboard für die Geschäftsführung ein Muss. Symbolisiert sie doch den Erfolg oder Misserfolg der gesamten Unternehmung.

Umsatzwachstumsrate

Grafisch aufbereitet sehen zu können, wie stark das Unternehmen in Bezug auf seine Umsätze wächst (oder gar schrumpft), ist für Entscheider eine wichtige Unterstützung. Müssen Prozesse geändert oder optimiert werden? Abteilungen umstrukturiert? Diese Kennzahl ist für Unternehmen ebenfalls ein Must-have, allerdings nur, wenn sie ständig aktuell ist. Die Umsatzwachstumsraten sollten im Dashboard so konfiguriert sein, dass man den Zeitraum für die Berechnung der Rate individuell verändern kann.

Kundenakquisitionskosten

Kundenakquise ist in vielen Unternehmen ein leidvolles und auch teures Thema. Die konkreten Kosten im Blick zu halten ist ebenfalls essentiell und sagt viel über den langfristigen Erfolg des Unternehmens aus. Wirkungsvoll im Dashboard dargestellt, sorgen die Akquisitionskosten regelmäßig für heilsame Überraschungen, da sie nicht selten unterschätzt werden.

Marktforschungsorientierte KPIs

Kundenzufriedenheit

In kundenorientierten Unternehmen sollte eine aktuelle KPIs zur Kundenzufriedenheit im Dashboard eines jeden Mitarbeiters an prominenter Stelle platziert sein. Eine Herausforderung ist jedoch die sinnvolle Messung der Kundenzufriedenheit und deren Dimensionen. Nicht nur in großen Serviceabteilungen helfen Darstellungen in Dashboards dabei, Missstände aufzuspüren und zu beseitigen.

Net Promoter Score (NPS)

Der Net Promotor Score (NPS) ist eine weit verbreitete Kennzahl, die für die Wahrscheinlichkeit steht, dass ein Kunde ein Unternehmen oder eine Marke weiterempfiehlt. In manchen Branchen korreliert diese Kennzahl mit dem Unternehmenserfolg und ist deshalb Standard auf vielen Marktforschungs-Dashboards.

Customer-Lifetime Value (CLV)

Häufig zum Einsatz kommt der sogenannte Customer Lifetime Value (CLV). Der CLV beschreibt den Wert eines Kunden für ein Unternehmen, und zwar während der gesamten Dauer der Kundenbeziehung. Welche Umsätze sind von dem Kunden noch zu erwarten, wie ist sein Potenzial? Mittels des CLV kann man z.B. rechtfertigen, warum man Kunden eine unterschiedliche Betreuung zukommen lässt.

Markenimage

Ähnlich wichtig und herausfordernd in der Messung wie die Kundenzufriedenheit ist das Markenimage. Wie gut oder schlecht wird Ihre Marke wahrgenommen unter Ihren potentiellen Kunden? Die Wahrnehmung innerhalb der einzelnen Zielgruppen spielt eine maßgebliche Rolle bei Kaufentscheidungen. Mithilfe einer Dashboard-Lösung erkennt man wichtige Entwicklungen einfach und frühzeitig.