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thinkBI #037 – Steuerung beginnt vor dem Ereignis

Im thinkBI Podcast geht es diesmal um eine unbequeme Frage: Warum bauen wir Reports, wenn wir oft erst dann überlegen, was wir tun wollen, sobald die Kennzahl auffällig wird?

Viele Reporting-Projekte beginnen mit einer Anforderung. Eine Kennzahl soll sichtbar werden, eine Entwicklung nachvollziehbar, ein Bereich vergleichbar. Das Ergebnis kann fachlich korrekt und visuell überzeugend sein. Trotzdem bleibt eine entscheidende Lücke: Was soll passieren, wenn die Zahl einen bestimmten Zustand erreicht?

Ohne diese Antwort beobachten wir. Wir steuern nicht.

thinkBI #036 – Das Entscheidungswirkraster am Beispiel meines Abnehmziels

Im thinkBI Podcast wird das Entscheidungswirkraster diesmal an Marcus‘ eigenem Abnehmziel durchgespielt: Welche Mahlzeit passt in diesem Moment zu seinem Tagesrahmen? Dem Blogpost ist das beispielhaft ausgefüllte Entscheidungswirkraster beigefügt. Es macht die einzelnen Felder und ihre Zusammenhänge direkt nachvollziehbar.

thinkBI #035 – Menschen kennen mehr Kontext, als der KI übergeben wird

KI kann Texte formulieren, Anfragen vorsortieren, Informationen zusammenfassen und wiederkehrende Arbeitsschritte beschleunigen. Das ist unbestritten. Im thinkBI Podcast geht es diesmal aber um die Frage, was dabei leicht untergeht: Menschen kennen mehr Kontext, als der KI übergeben wird.

Dataflow Gen2: „There was a problem validating the destination“ – erst einmal das Data Gateway prüfen

Manchmal sind es beim Troubleshooting nicht die komplizierten Dinge, die einen lange beschäftigen, sondern die einfachen Dinge, die man zu spät überprüft.

thinkBI #034 – Gute Daten schützen nicht vor schlechten Urteilen

Wir sprechen in Business Intelligence gern über Datenqualität, Kennzahlenlogik und belastbare Modelle. Das ist notwendig. Es reicht aber nicht aus. Denn zwischen einer guten Information und einer guten Entscheidung liegt immer noch ein Mensch mit Erwartungen, Erfahrungen und einem eigenen Bild der Wirklichkeit. Im thinkBI Podcast geht es deshalb um kognitive Verzerrungen und um die Frage, was sie für die Arbeit mit Informationen bedeuten.

thinkBI #033 – Zwischen guter Idee und neuer Erkenntnis

Ein Modell wird nicht dadurch besser, dass seine Felder vollständig wirken. Es wird besser, wenn andere Menschen darin Lücken, Spannungen und Anschlussstellen erkennen. Im thinkBI Podcast stehen diesmal genau diese Rückmeldungen zum Entscheidungswirkraster im Mittelpunkt.

Eine dieser Rückmeldungen trifft einen besonders wichtigen Punkt. Organisationen können sehr viel Energie in Ideen, Analysen und Entscheidungsunterlagen investieren – und trotzdem zu wenig über Wirkung sprechen. Das Problem ist nicht, dass Denken unwichtig wäre. Das Problem entsteht, wenn Denken und Ausführung gedanklich getrennt werden.

thinkBI #032 – Entscheidungen brauchen einen sichtbaren Wirkungsweg

Im thinkBI Podcast geht es diesmal um eine Frage, die nach jedem Dashboard und jeder Analyse offenbleibt: Was geschieht eigentlich mit der Information, nachdem sie bereitgestellt wurde? Rückmeldungen zur Dashboard-Nutzung bilden den aktuellen Anlass, einen Entwurf vorzustellen, der sich aus den Gedanken der vergangenen Podcastfolgen entwickelt hat: das Entscheidungswirkraster.

Nutzungsmetriken können zeigen, ob ein Bericht geöffnet wird. Sie zeigen aber noch nicht, ob er eine Entscheidung verbessert hat. Ein nie aufgerufener Bericht ist ein klares Signal. Ein einmal geöffneter Bericht kann es ebenfalls sein. Doch selbst regelmäßige Nutzung beantwortet noch nicht die entscheidendere Frage: Welche Wahl wurde durch welche Information unterstützt, welche Handlung ist daraus entstanden und woran erkennen wir später ihre Wirkung?

thinkBI #031 – Nicht jede Aufgabe braucht generative KI

Im thinkBI Podcast geht es diesmal nicht darum, wo KI überall eingesetzt werden kann. Im Mittelpunkt steht eine ruhigere und wichtigere Frage: Wo sollte sie nicht die erste Wahl sein? Der Anstoß für diese Unterscheidung kommt aus einem Video der IBM-Technology-Reihe, das du hier findest: IBM Technology Video auf YouTube.

Die gegenwärtige Diskussion erzeugt leicht den Eindruck, jedes Problem werde besser, sobald ein großes Sprachmodell, ein Agent oder eine generative Oberfläche darauf angesetzt wird. Diese Vorstellung verwechselt technische Reichweite mit fachlicher Angemessenheit. Eine Lösung ist nicht deshalb gut, weil sie möglichst viel kann. Sie ist gut, wenn sie zur Aufgabe passt, nachvollziehbar bleibt und die nötige Verantwortung dort verankert, wo sie hingehört.

Der Ausgangspunkt ist deshalb nicht die Technologie. Es ist die Art der Aufgabe.

thinkBI #030 – Ein Dashboard schafft Nutzen erst in der Nutzung

Im thinkBI Podcast geht es diesmal um den Punkt, an dem ein Dashboard den geschützten Raum von Entwurf, Entwicklung und Test verlässt: die Nutzung im Fachbereich.

Dieser Übergang wird leicht als letzte technische Aufgabe behandelt. Das Dashboard wird veröffentlicht, der Link geteilt, das Projekt abgeschlossen. Doch genau dort beginnt die entscheidende Prüfung. Ein Dashboard ist nicht wertvoll, weil es gebaut wurde. Es ist wertvoll, wenn Menschen daraus Erkenntnisse ableiten und auf dieser Grundlage besser entscheiden als zuvor.

Das sichtbare Ergebnis eines Projekts ist ein Bericht. Das eigentliche Ergebnis ist eine veränderte Entscheidungsfähigkeit.

thinkBI #029 – Zugänglichkeit macht Dashboards für alle besser

Im thinkBI Podcast geht es diesmal um eine Eigenschaft von Dashboards, die in vielen Projekten erst spät betrachtet wird: Zugänglichkeit. Ausgangspunkt sind Rückmeldungen aus der Community zur verständlichen Visualisierung und zur Trennung von semantischem Modell, Interaktion und Präsentation.

Ein Dashboard kann fachlich korrekt modelliert, visuell aufgeräumt und technisch sauber umgesetzt sein. Trotzdem kann es einen Teil seiner Nutzer ausschließen. Dann liegt das Problem nicht in den Daten. Es liegt in der Art, wie die Information erreichbar gemacht wird.

Barrierefreiheit ist deshalb keine zusätzliche Qualitätsstufe für besonders sorgfältige Projekte. Sie gehört zur grundlegenden Aufgabe eines Dashboards, Informationen so zu vermitteln, dass Menschen sie verstehen und für ihre Arbeit nutzen können.