thinkBI

In dieser Folge möchte ich mit dir über eine Denkgewohnheit sprechen, die wir in Business Intelligence selten hinterfragen. Wir behandeln Dashboards wie Projekte. Es gibt eine Anforderung. Es gibt eine Umsetzung. Es gibt eine Übergabe. Und irgendwann gilt das Ganze als „fertig“.

Aber genau hier liegt aus meiner Sicht ein Denkfehler. Ein Dashboard ist kein Projekt. Es ist ein Zyklus.

Datenvisualisierung wird oft auf Charts, Farben und Formen reduziert. Auf Balken, Linien und Diagramme. Doch genau hier liegt aus meiner Sicht ein grundlegendes Missverständnis. Denn Datenvisualisierung ist kein Bild. Sie ist Kommunikation.

In der aktuellen Podcastfolge habe ich mich mit einem Gedanken beschäftigt, der stark von einem Artikel von Evelyn Münster inspiriert ist. Darin beschreibt sie Datenvisualisierung als einen Prozess aus Encoding und Decoding, also dem Verschlüsseln und Entschlüsseln von Informationen zwischen einem Sender und einem Empfänger. Und genau dieser Gedanke ist zentral, wenn wir verstehen wollen, warum Visualisierungen manchmal wirken und manchmal eben nicht.

Ausgangspunkt dieser Podcast-Folge ist eine Hörerfrage, die sich aktuell viele stellen: Wenn KI zunehmend Software „frisst“, was bedeutet das für große ERP-Systeme? Werden Unternehmen ihre Systeme irgendwann selbst bauen, mit KI, einer Datenbank im Hintergrund und ein paar Schnittstellen drumherum?

In dieser Folge des thinkBI Podcasts habe ich mich mit einem Thema beschäftigt, das mich schon länger begleitet: Systeme. Konkret mit der Frage, warum Systeme oft deutlich hilfreicher sind als maximale Freiheit, nicht nur im Alltag, sondern ganz besonders im Kontext von Business Intelligence.

Business Intelligence wird oft als der Ort beschrieben, an dem Fakten sprechen und Bauchgefühle endlich durch Zahlen ersetzt werden. Doch genau diese Vorstellung greift zu kurz. Denn auch ein BI-System ist kein Abbild der Realität, es ist ein Modell. Und jedes Modell basiert auf Annahmen, Vereinfachungen und Überzeugungen.

Warum funktionieren manche Business-Intelligence-Projekte erstaunlich gut – und andere scheitern trotz moderner Tools, sauberer Datenmodelle und klarer Zielbilder?

Eine mögliche Antwort liegt weniger in der Technik als in den Menschen. Genauer gesagt: in ihrer Passion.

Wenn wir über Business Intelligence sprechen, lohnt es sich, einen Schritt zurückzugehen und sich eine einfache, aber selten gestellte Frage zu stellen:
Was ist eigentlich meine persönliche Leidenschaft im Kontext von BI?