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KILL THE DASHBOARD

In letzter Zeit werden zu viele Worte überbewertet und die Technikindustrie ist besonders verantwortlich dafür. Es gibt einige Tech-Worte, die jeder überstrapaziert, ohne darüber nachzudenken. Eine davon ist die Echtzeit-Dashboard-Technologie.

Zugegeben, Dashboards können sehr hübsch aussehen und ermöglichen es uns, jederzeit zu sehen, was passiert, aber oft haben wir keine Ahnung, wie wir das, was wir sehen, interpretieren können. Nicht, weil uns die Intelligenz fehlt, sondern vor allem, weil es immer das Altbekannte ist und sie bald mehr zur Gewohnheit werden und uns keine nützlichen Einsichten mehr geben. Außerdem, wenn wirklich interessante Dinge auftauchen, sind wir zu abgestumpft, um die wirkliche Einsicht wahrzunehmen.

Maschinelles Lernen soll in dieser Situation helfen, aber die Anwendung ist so weit von der Realität entfernt, dass es zum Gespött wird. Das ist nicht zwingend notwendig. Warum nicht zwei Fliegen mit einer Klappe schlagen, indem das maschinelle Lernen im täglichen Betrieb sinnvoller wird und die Tabellenkalkulation und die Dashboards abgeschafft werden.

Um das zu realisieren, braucht es Mut. Mut zum Abschaffen undEntfernen der so beliebten Tabellenkalkulationen und Dashboard-Grafiken.Es erfordert auch Mut, maschinelle Lernvorhersagesysteme zu entwickeln, die sich an den Unternehmenszielen orientieren. Sie sollten die Frage stellen, ob Sie Dinge aus Gewohnheit oder aus Kostengründen tun.

Durch die Gestaltung der Vorhersagen rund um den Benutzer und seine Rollen sinkt der Bedarf an Diagrammen. Dies gilt umso mehr, wenn interne Daten mit extern verfügbaren Daten kombiniert werden.

In den letzten zehn Jahren haben wir uns von statischen Berichten zu Echtzeit-Dashboards entwickelt. Jetzt ist es an der Zeit, zu einer proaktiven Analyse mit Algorithmen überzugehen, die Ausreißer erkennen und Warnmeldungen senden können, wenn etwas nicht im Trend liegt. Ebenso können fortgeschrittene Statistiken weiterhin verwendet, aber auf einfachere Weise zugänglich gemacht werden.

Zum Beispiel reicht es bei der Verwaltung einer Gewerbeimmobilie nicht aus, eine Adresse zu kennen. Das Hinzufügen von Geolokationen und zusätzlichen Geoinformationen kann die Vorhersagen über die zukünftige Entwicklung kommerzieller Objekte erheblich verbessern. Gleichzeitig kann die operative Effizienz durch die Vorhersage von Verbesserungschancen maximiert werden. Auf diese Weise ist echte Ortsintelligenz möglich und nicht nur ein Plot auf einer Karte mit schönen Farben.

Durch die Kombination der historischen Wetterinformationen mit Ihren eigenen Klimadaten können Sie z.B. Vorhersagen darüber treffen, wann Sie die Temperatur senken müssen. Darüber hinaus kann es Gebäudemanagern oder Wartungsfirmen nur dann genaue Warnhinweise geben, wenn Maßnahmen ergriffen werden müssen.

Und wenn Sie schon dabei sind, beseitigen Sie einfach auch den Datensee. Es gibt immer mehr Daten zu sammeln, aber wenn Sie anfangen, Daten zu sammeln, nur um Daten zu haben, werden Sie ein Hamsterer und vergessen, warum Sie es tun. Und wenn Sie mit der Erstellung von Vorhersagemodellen beginnen, stellen Sie oft fest, dass Sie nicht die Daten haben, die Sie wirklich benötigen. Für wirklich verbesserte Einblicke ist es am besten, mit dem zu beginnen, was Sie wollen, und Ihre eigenen Daten geschickt mit externen verfügbaren Daten wie z.B. APIs von Drittanbietern zu kombinieren. Verbesserte Kenntnisse bedeutet, Ihnen beim Denken zu helfen und Sie nicht mit dem Offensichtlichen zu benebeln.