Die heutige BI-Welt ist geprägt von interaktiven, ansprechenden Dashboards und Berichten, die jedoch alle das gleiche Ziel verfolgen – eine vereinfachte und effizientere Möglichkeit der Auswertung unternehmensinterner KPI’s (Key Performance Indicators) für Entscheidungsträger.
Unter den so genannten ‚Key Performance Indicators‘ versteht man messbare Kennzahlen, welche den Erreichungsgrad definierter Ziele darstellen und somit unmittelbar die aktuelle Leistungsfähigkeit/den Erfolg des eigenen Unternehmens widerspiegeln.
Je nach Branche und gezieltem Unternehmen ändert sich der Schwerpunkt und vor allem auch die Anzahl dieser KPI’s. Ein Marketingunternehmen fokussiert sich beispielsweise auf andere Kennzahlen als ein Logistikunternehmen. Doch eine größere Anzahl an KPI’s bedeutet im Normalfall auch ein größeres Spektrum an Visualisierungen, auf die der Entscheider für die Auswertung der Kennzahlen zurückgreifen kann. Um hier die Vorteile der jeweiligen Visualisierung bestmöglich nutzen zu können, bietet sich zunächst die Einteilung der vorliegenden KPI’s in bestimmte Gruppen an:

Diese grobe Einteilung der Kennzahlen schränkt die Auswahl an geeigneten Visualisierungen bereits enorm ein. Mit Hilfe weiterer Fragestellungen wie z.B. „Vergleiche ich die Daten über einen bestimmten Zeitraum?“, „Besteht dieser Zeitraum aus mehreren Zeitperioden?“, „Wie viele Variablen betrachte ich in der Auswertung?“ oder „Sind die mir vorliegenden Daten statisch oder verändern sie sich mit der Zeit?“ gelangt man schließlich zu einer optimalen Auswahl an Visualisierungen pro jeweiliger Kennzahl. Der durch diese Fragestellungen aufgebaute Entscheidungsbaum lässt sich in folgender Grafik zusammenfassen.

Andrew Abela – Chart Chooser: https://i.ytimg.com/vi/00zjDdXUcy4/maxresdefault.jpg


Betrachtet man beispielsweise einen statischen Vergleich des Gesamtumsatzes verschiedener Regionen im Jahr 2019, so eignet sich besonders das klassische Balkendiagramm für diese Auswertung. Werden jedoch die Umsätze mehrerer Jahre verglichen, so eignet sich hierfür eher ein Liniendiagramm, da über einen gewissen Zeitstrahl hinweg mehrere Betrachtungsgegenstände (dargestellt als Linien) für eine bestimmte Kennzahl verglichen werden können.

Doch auch das so genannte Kreisdiagramm (in der Grafik als „Donut Chart“ dargestellt) kann sich für die Darstellung eines Gesamtumsatzes eignen – hier wird jedoch der Schwerpunkt auf die Frage gelegt, wie sich dieser Gesamtumsatz aus mehreren Teilumsätzen zusammensetzt. Die Aufteilung des Kreises in mehrere Teile erinnert stark an das Schneiden einer Torte in unterschiedlich große Stücke, weshalb das Kreisdiagramm auch unter dem Namen Tortendiagramm bekannt ist.

Wie in dem oben gezeigten Entscheidungsbaum zu sehen ist, existieren eine Vielzahl von Visualisierungen – und dies ist nur ein kleiner Ausschnitt aus der Vielfalt an unterschiedlichen Darstellungsmöglichkeiten. Ob Wasserfall-Diagramm, Bubble-Chart oder Heat-Map – jede Visualisierung hat durchaus ihre Daseinsberechtigung. Es gilt jedoch herauszufinden, welche Stärke jede einzelne Visualisierung mitbringt. Nur so kann der größte Nutzen aus den eigenen Auswertungen gezogen und der Grundstein für ein erfolgreiches Monitoring der Unternehmenskennzahlen gelegt werden.

Quellen:
Chen, C., Härdle, W. K. & Unwin, A. Handbook of Data. Heidelberg, Berlin: Springer Verlag, 2008
Reid, J. “Designing Charts and Graphs: How to Choose the Right Data Visualizations.” 2015. http://www.datapine.com/blog/how-to-choose-the-right-data-visualizations/
Hardin, M. Perez, R., Hom, D. & Williams, L. “Which chart or graph is right for you?” 2013. http://www.tableau.com/learn/whitepapers/which-chart-or-graph-is-right-for-you
Moore, K. “How to Create Stunning Dashboards.” 2015. http://www.datapine.com/blog/how-to-create-stunning-dashboards

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