Business-Intelligence-Projekte umfassen in der Regel ein breites Spektrum von Aktivitäten, von der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen über die Verarbeitung und Modellierung der Daten bis hin zur Erstellung von Berichten und der Bereitstellung von Informationen zur Unterstützung von Unternehmensentscheidungen. 

Das Problem verstehen 

Einer der wichtigsten Schritte bei der Festlegung der Projektziele ist es, das Problem zu verstehen, so offensichtlich es auch erscheinen mag. Die Kenntnis des Problems, das Sie lösen wollen, ist der erste Schritt, um mit der Entwicklung der Lösung zu beginnen. 

Anders als wenn man weiss, dass etwas nicht in Ordnung ist, und einfach nach Lösungen sucht, kann man nur durch das Verständnis des Problems den Weg definieren und die möglichen Risiken und die Ressourcen, die zur Lösung beitragen können, ermitteln. 

Definition der wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) 

Sobald Sie das Problem erkannt haben, können Sie damit beginnen, die Indikatoren festzulegen, mit denen Sie die Fortschritte überwachen können. Diese Indikatoren müssen messbar und umsetzbar sein, damit sie zeigen, ob wir Fortschritte machen oder nicht. 

Festlegung von SMART-Zielen 

SMART-Ziele sind eine wirksame Methode zur Messung des Projektfortschritts durch Ziele, die spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgerecht sind. Das bedeutet, dass die mit dieser Methodik definierten Ziele klar und präzise sind, dass wir ihre Erfüllung überwachen können, dass sie realistisch sind, dass sie für die Lösung des Problems wichtig sind und dass sie ein Abschlussdatum haben. 

Die Festlegung klarer Ziele ist der Schlüssel zum Erfolg Ihres Projekts, daher ist es wichtig, wachsam zu sein und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen. 

Einer der Grundpfeiler eines Business-Intelligence-Projekts ist die Datenqualität. Eine Vernachlässigung der Datenbereinigung und Qualitätskontrolle kann zu ungenauen Schlussfolgerungen führen und erhebliche Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit der Daten aufkommen lassen. Letztlich kann eine schlechte Datenqualität zu irreführenden Schlussfolgerungen, verpassten Chancen und einem Verlust an Glaubwürdigkeit bei den Berichtsnutzern führen. 

Die Datenqualität umfasst die Identifizierung und Korrektur von Fehlern und Unstimmigkeiten in den Daten, einschliesslich der Entfernung falscher Datensätze, der Korrektur von Texten und der Standardisierung von Datentypen und -formaten. Die Einführung eines Prozesses zur Kontrolle der Datenqualität bringt nicht nur den unmittelbaren Vorteil, dass Sie über zuverlässige Daten und genaue Informationen verfügen, sondern reduziert auch den Zeitaufwand für manuelle Überprüfungen und Korrekturen, die durch unzuverlässige Daten verursacht werden. 

Die Erstellung zu komplexer Dashboards kann die Benutzer verwirren und eine effektive Entscheidungsfindung verhindern. 

Genauso wichtig wie die präsentierten Daten ist die Art und Weise, wie sie präsentiert werden. Verwirrende und übermässig komplexe Dashboards sind die Feinde der Benutzerakzeptanz und haben ebenso viel Macht wie schlechte Daten, um Benutzer zu vertreiben und ihr Vertrauen zu verlieren. Darüber hinaus haben die Benutzer wahrscheinlich Schwierigkeiten, den Inhalt komplexer Dashboards zu interpretieren, was die Effizienz des Entscheidungsprozesses verringert und das Potenzial der verfügbaren Daten einschränkt. 

Power-BI-Berichte sollten nicht komplex sein, und wenn es um das Design von Dashboards geht, ist weniger meist mehr. Ein sauberes, zugängliches und leicht verständliches Design lässt sich durch folgende Massnahmen erreichen: 

• Verwenden Sie klare Worte und Titel. 
• Seien Sie subtil und konsequent in der Verwendung von Farben. 
• Achten Sie auf die Abstände der visuellen Elemente. 
• Überladen Sie Ihre Seiten nicht mit zu vielen visuellen Elementen. 
• Verwenden Sie für jede Analyse geeignete Arten von Grafiken.