top of page
  • Foto van schrijverMax Steg

Veelvoorkomende problemen bij het implementeren van dashboards

Dagelijks spreek ik namens FRISCON met bedrijven en ondernemers. Sterker nog, ik kom bijna dagelijks bij ze over de vloer. Daardoor weet ik goed tegen welke uitdagingen zij aanlopen, zowel op ondernemersgebied als specifiek voor hun branche. Tijdens zo’n gesprek vertel ik natuurlijk ook over de oplossingen die wij maken voor hun uitdagingen en laat ik deze ook zien.


Een van die oplossingen zijn rapportages en dashboards. Maar, zoals bij vrijwel elke oplossing, kunnen er ook problemen optreden bij het implementeren van dashboarding binnen organisaties. We zijn daar scherp op en willen daar ook graag anderen voor waarschuwen. In dit blog lees je over veelvoorkomende problemen bij het implementeren van dashboards.


Wat is dashboarding?

Voordat we het gaan hebben over de veelvoorkomende problemen, is het wel goed om eerst te weten wat we bedoelen met dashboarding en het bouwen van dashboards. Dashboarding komt op het volgende neer: het visueel weergeven van bedrijfsdata en analyses in een rapport of dashboard.

Elke organisatie heeft behoefte aan stuurinformatie op het gebied van prestaties en ontwikkelingen. Hiermee kun je namelijk onderbouwde beslissingen nemen. In veel bedrijven gebeurt dit in een tool zoals Excel. Van verschillende mensen en afdelingen, van administratie naar productie tot sales, wordt gevraagd gegevens aan te leveren zodat deze geanalyseerd kunnen worden. Bijvoorbeeld: gaan we het omzetdoel wel halen dit jaar?


Het gebruiken van Excel hiervoor heeft nadelen, zoals dat het foutgevoelig en tijdrovend is.

Als je hier meer over wil weten dan raad ik je aan om ons eerdere blog te lezen.


Onze dashboards bouwen we in Power BI, een Business Intelligence tool. Hierdoor kunnen we real-time dashboards maken voor onze klanten waarin gegevens worden opgehaald. Ook kunnen we met deze tool veel geavanceerde data analyses maken, waarbij we de uitkomst eenvoudig visualiseren. Maar bij het implementeren van elke oplossing kunnen problemen optreden, ook al geeft niet iedereen dat altijd eerlijk toe.


Veelvoorkomende problemen bij het implemteren van dashboarding


Ondermaatste datakwaliteit

Een veelvoorkomend struikelblok is de kwaliteit van de beschikbare data. Zonder betrouwbare data zijn dashboards nutteloos. In een dashboard wordt de data automatisch opgehaald uit jouw softwaretools om deze vervolgens te analyseren en te visualiseren. Meer over het belang van goede datakwaliteit kun je hier lezen.


Stel jij werkt jouw boekhouding maar eens per kwartaal bij, en maakt hierin ook nog slordigheidsfouten. Dan wordt het wel erg lastig een betrouwbare liquiditeitsprognose voor je te maken en weer te geven.


Een ander voorbeeld van slechte datakwaliteit zien we vaak in CRM-systemen. Een CRM-systeem is software om alle contactgegevens en gesprekken met klanten en potentiele klanten in bij te houden. We zien het echter vaak gebeuren dat iemand daarin dubbel geregistreerd staat, doordat bijvoorbeeld de naam net anders ingevoerd is of er een ander e-mailadres gebruikt wordt. In zulke gevallen is het handig dat iemand af en toe de tijd neemt om dit soort gevallen op te lossen.


Een datawarehouse kan hier ook bij helpen. Daarin wordt de data uit al je systemen verzameld, gestructureerd en opgeschoond. Op deze manier kunnen we er ook voor zorgen dat deze dubbele registraties eruit worden gefilterd. Hier vertellen we je meer over wat een datawarehouse is.


Complex en ongebruiksvriendelijk

We zien in de praktijk veel voorbeelden van organisaties die zelf al aan de slag waren gegaan met dashboarding, voordat ze bij ons uitkwamen. Een van de problemen waar ze tegen aanlopen is dat het niet gemakkelijk is om een eenvoudig maar behulpzaam dashboard te bouwen.


Het resultaat is dat er dashboards zijn gebouwd, waarbij geprobeerd is aan ieders wensen te voldoen. Daardoor worden er te veel dashboards gemaakt, die bovendien veel te vol en onoverzichtelijk zijn. Het jammere resultaat is dat niemand er vervolgens ooit nog naar kijkt. Dat was nou net niet de bedoeling!


Een dashboard moet gebruiksvriendelijk en eenvoudig zijn. Iemand die zijn bedrijf en haar processen kent heeft geen uitleg nodig om te zien wat er gepresenteerd wordt in het dashboard. Daarnaast moet een dashboard niet te veel informatie presenteren, maar tegelijkertijd moet deze informatie een duidelijke toegevoegde waarde hebben. Dit kan zijn een analyse, berekening of voorspelling.


Koppelen en integreren met software

Het klinkt mooi: niet meer handmatig je gegevens uit allerlei systemen verzamelen, maar deze automatisch laten ophalen. Maar het koppelen met software is vaak wel het punt waarop een project stukloopt. Bijvoorbeeld omdat je softwareleverancier nog een erg ouderwetse mindset heeft en helemaal geen data wilt uitwisselen. In zulke gevallen kan ik je alleen maar aanraden om zo snel mogelijk naar nieuwe software op zoek te gaan 😉.

Na het koppelen is het de bedoeling om gegevens te integreren, oftewel te combineren, met elkaar. Ook dat is niet altijd eenvoudig, maar zo goed als altijd wel mogelijk. Ook hierbij komt een datawarehouse goed van pas.


Nu denk je waarschijnlijk, dit klinkt allemaal erg ingewikkeld en zal daarom wel kostbaar zijn. Ik kan niet in jouw portemonnee kijken, maar om je een helder antwoord op deze vraag te geven verwijs ik je graag naar dit blog. Daarin leggen we uit wat een dashboard met meerdere van zulke koppelingen kost. Ik kan vast verklappen: voor de meeste organisaties valt dit mee en is het een investering die ze binnen enkele maanden terugverdiend hebben.

Gebrek aan aanpasbaarheid en schaalbaarheid

Voor ons is de interessantse fase van een project na oplevering van een dashboard. Vanaf dat moment zal het namelijk in gebruik worden genomen. Enerzijds begint dan de terugverdiendtijd, anderzijds kunnen wij dan feedback ontvangen om het dashboard nog verder te verbeteren.

Maar dat laatste is bij veel partijen geen optie. Er worden helaas nog te vaak dashboards opgeleverd die onbuigzaam zijn en weinig flexibiliteit bieden. Wij voorkomen dat door een verschil in werkwijze.


Na op hoofdlijnen de wensen vastgesteld te hebben, proberen we deze vervolgens zo snel mogelijk te vergeten. We willen namelijk een datamodel ontwerpen waar nog veel meer data in geïmporteerd wordt dan benodigd om de gewenste inzichten te realiseren. Vaak doen we dit door middel van een datawarehouse. Als we een koppeling leggen met je software is het relatief weinig moeite om extra data mee te nemen.


We zien bij veel partijen, en organisaties die zelfstandig dashboards bouwen, dat ze vooraf de wensen voor dashboarding exact in kaart brengen en de daarvoor benodigde data ophalen.

Een interessant patroon dat ons opvalt: zodra wij onze dashboards opleveren, gaat het onderwerp datagestuurd werken ontzettend leven bij onze opdrachtgevers. Het resultaat daarvan is dat ze binnen de kortste keren behoefte hebben aan meer inzichten en dashboards. Het is dan wel zo prettig aan te kunnen bieden met enkele muisklikken een nieuwe visualisatie te kunnen maken. Immers, de data hiervoor halen we waarschijnlijk al voor je op.


Zorg er dus voor dat wanneer je gaat investeren in dashboards, dat deze flexibel en schaalbaar opgezet gaan worden. Dat kost je aan de voorkant wellicht een fractie meer, maar levert je uiteindelijk veel op.


Beveiligingsproblemen

Organisaties willen hun dashboards vaak breed delen met iedereen intern in de organisatie. Daarnaast zien we vaak de behoefte om overal en vanaf elk apparaat de dashboards te kunnen bekijken.


Bij de implementatie van dashboards is een veelvoorkomend probleem daarom ook de beveiliging hiervan. Het is belangrijk dat uitgebreide maatregelen genomen worden om data onderliggend aan een dashboard te beveiligen. Daarnaast dienen ook de dashboards goed beveiligd te worden. Bij FRISCON maken we gebruik van Microsoft Power BI, een Business Intelligence tool die sterk beveiligd is om datalekken te voorkomen. Middels Power BI kan je ook heel nauwkeurig afschermen wie welke dashboards mag zien. Het is ook mogelijk om iemand toegang te geven tot een dashboard, maar daar wel onderdelen uit af te schermen of bepaalde data weg te laten.


Adoptie en cultuur

Een aspect dat vaak over het hoofd wordt gezien, is de bedrijfscultuur en gebruikersadoptie. Een dashboard is slechts zo effectief als de mensen die het gebruiken. Het creeëren van een cultuur waarin datagedreven besluitvorming wordt omarmd, is fundamenteel voor het succes van jullie dashboards.


Dat betekent ten eerste dat de gebouwde dashboards intuitief ingericht moeten zijn en meerwaarde moeten bieden ten opzichte van de huidige oplossingen in het bedrijf. Uiteraard moeten de gemaakte inzichten ook kloppen. Niks is zo funest voor de gebruikersadoptie als foutieve inzichten.


Tot slot moet ook het gesprek over het onderwerp datagedreven werken aangegaan worden in het bedrijf. Collega’s zijn vaak een bepaalde manier van werken gewend. Elke afdeling werkt vanuit haar eigen systemen, waardoor samenwerking door een gemeenschappelijke bron aan inzichten even wennen kan zijn. We helpen hier onze klanten desgewenst bij door uitleg te geven over de dashboards en workshops te organiseren.


Conclusie

Zoals je hebt kunnen lezen, kan het implemteren van dashboarding best lastig zijn. Ook wij ervaren dat in de praktijk, maar dat brengt wat mij betreft juist de uitdaging in ons werk. Ga je met dashboarding aan de slag, houd dan de hierboven omschreven problemen in je achterhoofd. Het is beter ze proactief te voorkomen dan ze achteraf te moeten oplossen.


Wil je jouw ervaringen delen of wil je weten of het met dashboarding en rapportages ook in jouw organisatie mogelijk is om tijd te besparen en de besluitvorming fors te verbeteren? Wij helpen je graag verder. Neem contact op!



Comments


Commenting has been turned off.
bottom of page