Dit zijn de 5 kenmerken van een slecht dashboard

Er wordt veel geschreven over de kenmerken van goede dashboards maar hoe weet je of je te maken hebt met een slecht dashboard? Ontdek in dit blog de 5 kenmerken van een slecht dashboard én wat je hieraan kunt doen.

1 Twijfels over datakwaliteit

Een van de eerste kenmerken van een slecht dashboard is twijfelachtige datakwaliteit. Wanneer er twijfels bestaan over de datakwaliteit van een dashboard kun je niet zeker zijn van de besluiten die je op basis van deze data maakt. Dit is iets wat je veel ziet bij organisaties die met Excel rapportages werken. Vaak worden kopieën van originele bestanden gebruikt waardoor een wildgroei van rapportages ontstaat. Dit probleem doet zich ook voor wanneer organisaties aan de slag gaan met meerdere datavisualisatietools zonder een goed data warehouse of data management platform. Hierbij kunnen bij verschillende afdelingen verschillende definities gebruikt worden waardoor meerdere versies van de waarheid ontstaan.

De Oplossing:

Een modern data warehouse of data management platform kan ervoor zorgen dat alle data op één centraal punt bij elkaar komt waar definities  worden gemaakt en opgeslagen. Zo kun je eenvoudig meerdere tools zoals Qlik of Power BI toegang geven tot dezelfde data met behoud van je gedefinieerde meetwaarden en dimensies. Bij E-mergo werken we graag met TimeXtender om een goed datafundament te bouwen. Met dit platform ontsluit je snel jouw data met CData Connectors waarbij geautomatiseerde ETL scripts geschreven worden en je definities in één centrale laag vastlegt. Vanuit de Hub push je eenvoudig en automatisch data naar meerdere analytics tools. Bekijk hier meer informatie over TimeXtender.

2 Er wordt niet gestuurd

Het tweede kenmerk van een slecht dashboard is een wanneer er niet op basis van het dashboard wordt (bij)gestuurd. Dit probleem kan veel oorzaken hebben zoals verkeerde KPI’s of te veel KPI’s. KPI’s kunnen ‘verkeerd’ zijn wanneer ze niet SMART zijn(Specific, Measurable, Actionable, Relevant, Timely) of als ze niet goed afgestemd zijn op de doelen die je wil bereiken.

Veel SMART KPI’s in een dashboard tonen leidt echter ook niet tot een goed dashboard. Als er te veel is om naar te kijken wordt het lastig voor gebruikers om te weten waar zij zich op moeten gaan richten. Een goed dashboard moet een duidelijk verhaal vertellen op basis van de data. Door de juiste informatie op de juiste plek te zetten moet het gebruikers helpen om de KPI’s te realiseren die nodig zijn om hun doelen te bereiken.

De Oplossing:

In het blog Meten jouw KPI’s wel wat je écht wilt weten? bespreken wij hoe belangrijk het is om goed naar je KPI’s te kijken. Hierin bespreken wij bijvoorbeeld de KPI Boom techniek waarmee je eenvoudig je KPI’s kan cascaderen zodat je kunt zien welke factoren effect hebben op elkaar. Zo weet je precies op welke KPI’s je moet gaan sturen om een overkoepelend doel te bereiken.

3 Context ontbreekt

Het derde kenmerk van een slecht dashboard is het gebrek aan context. Data zonder context zegt namelijk nóg niet zo veel. Als je slechts naar de omzet kijkt zonder een target of vergelijking van een vorige periode weet je nog steeds niet hoe je ervoor staat. Zonder dit soort context weet je niet het hele verhaal of kan de data zelfs verkeerd geïnterpreteerd worden. Dit maakt het lastig om onderbouwde besluiten te nemen over de koers die je gaat varen.

De Oplossing:

Nuttige context zoals targets, legenda’s, alternate states en Natural Language Processing(NLP) technologieën zoals de Insight Bot of Narrative Science zorgen er voor dat je een completer beeld krijgt van de data waardoor je betere besluiten kan nemen.

4 Verkeerde datavisualisaties

Het vierde kenmerk van een slecht dashboard is het gebruik van verkeerde datavisualisaties. Dit klinkt misschien als een open deur maar toch zien wij dit in de praktijk nog al te vaak gebeuren. Wanneer je een verkeerde visualisatie in je dashboard gebruikt kan dit de interpretatie van de data teniet doen. Het ontwerp van je dashboard, en daarmee de keuze voor datavisualisaties, moet boven alles functioneel zijn.

De Oplossing:

In dit keuzeschema van Qlik kun je eenvoudig vinden welke datavisualisatie het beste bij je data past. Door de juiste visualisatie te kiezen zorg je dat er geen verwarring ontstaat en dat data op de juiste manier geïnterpreteerd word. Naast dat het belangrijk is dat je de juiste datavisualisatie kiest, is het ook belangrijk dat je er niet te veel gebruikt om zo het overzicht te bewaren. Lees in het blog ’10 Valkuilen van Dashboard Design’ meer belangrijke punten om op te letten bij het ontwerpen van je dashboard.

5 Slecht Kleurgebruik

Het vijfde en tevens laatste kenmerk van een slecht dashboard is verkeerd of overmatig gebruik van kleur. Kleur kan bij datavisualisaties gebruikt worden om verschillen te tonen, de nadruk op bepaalde informatie te leggen of de relatie tussen informatie te tonen. Als dit verkeerd gebruikt wordt kan verwarring ontstaan. Denk bijvoorbeeld aan een dashboard waarin kleuren gebruikt worden om verschillende categorieën aan te duiden. Als een van de kleuren van zo’n categorie ook in een andere datavisualisatie gebruikt wordt om iets anders aan te duiden kunnen gebruikers misschien denken dat dit naar de categorie verwijst waardoor zij misschien verkeerde inzichten opdoen.

De Oplossing:

Het gebruik van kleur kan veel invloed hebben op een dashboard. Kleuren moeten dus zorgvuldig en met name consistent gebruikt worden. Verder moeten ze alleen gebruikt worden als ze kleuren een betekenis hebben en daarmee iets toevoegen aan het dashboard. Tot slot is het ook belangrijk om rekening te houden met kleurenblindheid; zo’n 10% van mannen en 1% van vrouwen heeft hier mee te maken.

Aan de slag met een goed dashboard

Neem een kijkje naar onderstaande tips en naslagwerk voor meer informatie over goede dashboards of neem contact op met ons om te kijken wat we voor je kunnen betekenen.

Plan een demo in  Neem contact op

Tips & Naslagwerk