De kern in het kort
- Meer dashboards is niet de oplossing: volgens onderzoek weet slechts 10 tot 15% van de organisaties echt hoe je consequent datagedreven beslissingen neemt.
- Een ‘fout’ dashboard geeft inzicht maar geen handelingsperspectief; een ‘goed’ dashboard is gekoppeld aan een dagelijkse of wekelijkse beslissing en toont meteen de mogelijke actie.
- De zeven grootste problemen zijn: verantwoorden in plaats van sturen, geen onvervalste KPI’s, geen normen en targets, een business die BI niet snapt, beslissingen buiten beeld, tools die alles toelaten en ondergeschoven data-analyse en AI.
- Op organisatieniveau zijn er maar twee of drie onvervalste KPI’s. Normen en targets opstellen en regelmatig bijstellen is succesfactor nummer één.
- Vraag niet alleen ‘wat wil je zien?’, maar ook ‘wat ga je ermee doen en welke beslissing wordt beter?’. Dan bouw je vanzelf minder dashboards die meer waarde toevoegen.
De mond vol van datagedreven werken
In de ideale wereld hebben we alle informatie bij de hand om elke dag goede beslissingen te nemen. De praktijk is anders: consequent datagedreven beslissingen nemen komt maar moeizaam van de grond, hoezeer we onze mond ook vol hebben van datagedreven werken. Uit onderzoek blijkt dat slechts 10 tot 15% van de organisaties weet hoe het echt moet; de rest moddert maar wat aan. Ze bouwen dashboard na dashboard en rapport na rapport om beslissers steeds gedetailleerder inzicht te geven, in de hoop dat het goed komt. Het is een eindeloze weg die leidt tot een reusachtige rapportenfabriek en gigantische geldverspilling.
Een fout (dom) en een goed (slim) dashboard
Een ‘fout’ dashboard geeft inzicht, maar biedt de gebruiker geen handelingsperspectief. Het laat zien hoe zaken zich in de tijd ontwikkelen, maar niet of dat goed of fout is. Het neemt de hiërarchie (de silo of afdeling) als uitgangspunt en probeert te verantwoorden, maar maakt de prestatie van het proces niet zichtbaar. En het toont alleen geaggregeerde informatie, wat veel te abstract is om op te sturen. Wat heb je aan het inzicht in het aantal afgegeven parkeervergunningen over de afgelopen twaalf maanden? Op dat niveau gaat het over strategie, budgetten, meningen en achteruitkijken.
Een ‘goed’ dashboard geeft niet alleen inzicht, maar toont ook meteen de mogelijke acties. Het constateert bijvoorbeeld dat de voorraad van een artikel de laatste dagen hard slinkt en laat zien dat je er vandaag tien extra moet inkopen, boven op de reguliere inkoop, om de voorraad weer op peil te krijgen. Een goed dashboard is gekoppeld aan de dagelijkse of wekelijkse beslissingen in een proces. Het kijkt vooruit.
Een fout dashboard versus een goed dashboard
Het verschil in één overzicht.
Fout (dom)
Goed (slim)
Wat het geeft
Alleen inzicht
Inzicht plus een mogelijke actie
Startpunt
De afdeling of silo
Het proces en de beslissingen
Detailniveau
Geaggregeerd
Fijnmazig
Normen
Geen goed of fout
Targets op elke KPI
Kijkrichting
Achteruit
Vooruit
In de beginfase van business intelligence moet je ergens beginnen, vaak aan de datakant. Dat is geen verspilde moeite: het laat gebruikers zien hoe krachtig dashboards kunnen zijn. Maar schakel zo snel mogelijk over op slimme dashboards. De zeven problemen hieronder staan dat in de weg.
Probleem 1: veel verantwoorden maar weinig sturen
Organisaties verdrinken in de gedetailleerde informatie die ze moeten aanleveren om zich te verantwoorden. Daarbij vergeten ze vaak zelf te sturen, of de besturing raakt vervuild met verantwoordingsinformatie. Ze leggen hun lot in handen van controleurs en inspecteurs in plaats van zelf aan het roer te gaan zitten. Denk aan banken die duizenden datastukjes aan de ECB moeten aanleveren, met elk jaar meer, of aan de zorg met honderden kwaliteitsindicatoren waar je intern weinig aan hebt en die bakken geld kosten. Controle is goed, maar grip is beter. Rapporteren om het rapporteren is zinloos.
Probleem 2: geen onvervalste KPI’s
Effectief dashboarden staat of valt met onvervalste KPI’s. Als je alles een KPI blijft noemen, krijg je uitpuilende dashboards en maak je al snel veel meer dashboards dan nodig. Op organisatieniveau zijn er maar twee of drie onvervalste KPI’s.
Te veel dashboards of rapporten weerspiegelen eigenlijk een probleem in het management.
Als leidinggevenden niet snappen aan welke knoppen ze in welke situatie kunnen draaien, wordt er vaak voor gekozen om alles op het dashboard te zetten, wat de besturing alleen maar complexer maakt. Krijg dus eerst samen de onvervalste KPI’s helder in beeld en richt je dashboards daarop in.
Probleem 3: het ontbreken van normen en targets
Zonder normen en targets op je KPI’s heb je geen doel en kun je niet sturen. Normen en targets opstellen en die regelmatig evalueren en bijstellen is succesfactor nummer één in performancemanagement en datagedreven werken. Zonder streefwaarden gaat het gesprek over prestaties nergens over. Werk dus aan de streefwaarden voordat je een dashboard maakt; anders verzand je in verzoeken om nog meer inzicht, die eigenlijk afleidingsmanoeuvres zijn. Veel managers reageren op problemen met nieuwe ideeën in plaats van de root cause aan te pakken, terwijl juist daar de kansen liggen: continu verbeteren is ook innoveren. Data-analyse vertelt je de huidige prestatie en dus wat een goed target is.
Probleem 4: de business snapt BI en datagedreven werken niet
De business ziet business intelligence als een tool en als iets van IT. Er zit niets anders op dan een stevige brug te slaan tussen business en IT, en dat kost tijd. Beide moeten inzicht krijgen in de potentie van datagedreven werken, AI en BI en in wat dat van iedereen vraagt. IT moet ook begrijpen hoe processen werken, hoe die via KPI’s met de strategie verbonden zijn, wat datagedreven leidinggeven betekent en welke competenties nodig zijn. De datageletterdheid moet omhoog, van hoog tot laag en breed in de organisatie.
Probleem 5: beslissingen blijven buiten beeld
Bij het ontwikkelen van een dashboard is het gebruikelijk om de toekomstige gebruiker te vragen ‘wat wil je zien?’ of ‘waar stuur je op?’. Dat veronderstelt dat de gebruiker precies kan aangeven wat hij wil en wat hij ermee gaat doen, en het leidt al snel tot een arsenaal aan dashboards. Vraag ook: waarom heb je deze informatie nodig, wat ga je ermee doen en welke beslissingen worden daardoor beter? Dan bouw je minder dashboards, en de dashboards die je oplevert voegen veel meer waarde toe omdat ze gekoppeld zijn aan procesverbetering. Het onderliggende probleem is de samenstelling van veel datateams: vooral techneuten. Om dashboards te koppelen aan betere, verfijndere beslissingen heb je senior businessanalisten en consultants nodig met verstand van performancemanagement.
Probleem 6: de tools laten alles toe
Of je nu Tableau, Qlik, Power BI of een andere BI-tool gebruikt, ze geven de gebruiker allemaal veel te veel vrijheid om dashboards te bouwen.
Staar je niet blind op wat de tools allemaal kunnen; focus op welke informatie en inzichten waar in de organisatie de meeste impact kunnen maken.
Informatie actiegericht maken kan soms met een simpel rapportje met drie kolommen. Dat kan veel meer impact hebben dan een flashy dashboard met felle kleuren, ingewikkelde grafieken en animaties, dat er modern uitziet maar de plank vaak volledig misslaat.
Probleem 7: AI en data-analyse zijn ondergeschoven kindjes
De kern van succes met BI, datagedreven werken en dashboarding ligt in data-analyse; zie zonder data-analyse is BI een zinloze zaak. Dashboarding wordt nog te vaak verward met datagedreven werken. Hoe weet je welke maatregelen je moet nemen om de score op een KPI te verbeteren? Alleen door de root cause te achterhalen in de achterliggende data. Investeer dus in de vaardigheid data-analyse. Omdat artificial intelligence de analysefunctie automatiseert, is het ook zaak na te denken over de toepassing van AI. Zo houd je ook het aantal dashboards laag, want één algoritme maakt zomaar 100 rapporten en dashboards overbodig.
Hoe Diamond Decisions het aantal dashboards klein houdt
Door bij de beslissing te beginnen. In Business Modeling worden eerst de beslissingen, de onvervalste KPI’s en hun normen vastgesteld. Data analytics bouwt daarna alleen de dashboards en analyses die deze beslissingen nodig hebben, en Decision makers zorgt dat teams dagelijks, wekelijks en maandelijks het goede gesprek over de cijfers voeren.
Conclusie
Om deze problemen het hoofd te bieden heb je mensen nodig die niet alleen verstand hebben van de techniek, maar vooral van de zakelijke en menselijke kant van performancemanagement en datagedreven werken. Je hebt onvervalste KPI’s op je dashboard nodig, normen en targets op die KPI’s, een goed ingericht proces van data-analyse en het goede gesprek over de cijfers: dagelijks, wekelijks en maandelijks. In die gesprekken staat centraal: wat gaat goed, wat kan beter, wat gaat echt fout en hoe lossen we dat duurzaam op? Alleen zo koppel je dashboarding aan continu verbeteren en haal je echte waarde uit je dashboards.
Verder lezen
- Dashboard
- Blog: Bouw een beeldschone beslisdoos en geen kortzichtige kijkdoos
- Blog: De 5 grootste KPI-blunders
- Stuurinformatie
Over de auteur
Over Diamond Decisions
Diamond Decisions helpt organisaties beter te worden door betere beslissingen mogelijk te maken. We starten niet bij data, dashboards of AI, maar bij de beslissing die beter moet, en bouwen van daaruit terug naar KPI’s, data en technologie. Dat doen we in vier stappen: inspiratie en alignment, business modeling, analytics en dataplatform en datagedreven beslissers. Zo zorgen we dat BI en AI geen IT-project blijven, maar elke dag waarde opleveren.
Veelgestelde vragen
01
Hoeveel dashboards heeft een organisatie nodig?
Zo min mogelijk: één per groep samenhangende beslissingen. Als een dashboard niet gekoppeld is aan een beslissing die iemand dagelijks of wekelijks neemt, is het waarschijnlijk overbodig.
02
Wat is het verschil tussen een goed en een fout dashboard?
Een fout dashboard laat alleen zien wat er is gebeurd, op geaggregeerd niveau en zonder normen. Een goed dashboard laat zien of het resultaat goed of fout is, welke actie mogelijk is en hoort bij een concrete beslissing in een proces.
03
Waarom zijn normen en targets zo belangrijk?
Zonder streefwaarde heeft een cijfer geen betekenis: je kunt niet zien of actie nodig is. Targets maken van een KPI een signaal en maken het gesprek over prestaties concreet.
04
Waar begint een mkb-bedrijf?
Bij de twee of drie KPI’s die in het hart van het primaire proces zitten, een target voor elk en één eenvoudig overzicht dat laat zien wat je moet doen als een target niet wordt gehaald. Daar is vaak niet meer dan één dashboard voor nodig.
Minder dashboards, betere beslissingen
Bekijk hoe Diamond Decisions bij de beslissing begint en alleen bouwt wat nodig is, of neem contact op voor een gesprek.