ABC der Management-Information – M

Wichtiger Bestandteil eines guten Berichtes. Gut lesbar sind Werte mit bis zu drei Stellen. Große Werte sollte man daher in Tausend oder in Mio. skalieren und bei Prozenten sparsam sein mit Nachkommastellen. Wenn in mehreren Währungen berichtet werden kann, darf auch diese Angabe nicht fehlen. Lange Zeitreihen muss man inflationsbereinigt zeigen, sonst zeigt man vielleicht nur den allgemeinen Preisanstieg. Problematisch sind Daten mit großen Wert­unterschieden: Skalierungen in Mio. produzieren dann Pseudo-Nullen für kleine Objekte. Die Skalierung innerhalb derselben Darstellung zu wechseln ist selten eine angemessene Lösung. Eher bieten sich Zusammen­fassungen besonders kleiner Objekte an.

Wichtigste, aber nicht mehr allein dominierende Bedienform am Computer. Programme für Management-Information und Business Intelligence benutzt man heute auf dem Desktop, im Web, auf Tablets und Smartphones, also mit Maus und Finger und mit jeweils anderen Ein­schränkungen. Im Web gibt es nur einfache Klicks. Unter dem Mauszeiger ist Platz für Tooltipps, unter dem Finger nicht. Ausgerechnet das elegante Drag-and-drop und das ebenso elegante Scrollen per Mausrad lassen sich nicht recht ankündigen. Allgemein gilt: Je plattform­unabhängiger eine Anwendung designt ist, desto kleiner wird der gemeinsame Nenner. In DeltaMaster gehen wir einen mittleren Weg: Wir lassen Unterschiede in der Bedienung zu, wenn Paradigma und Plattform wie Topf und Deckel zusammengehören.

Größter Wert einer Reihe. Ist das Maximum weit vom nächsten Wert entfernt, hat man oft einen → Ausreißer vor sich und muss prüfen, wie man damit umgeht. Mitunter sind dann absolute Werte besser als relative. Ist das Maximum kein Datenschmutz, dann ist es ein Signal dafür, was schon mal möglich war, und kann zur Motivation oder bei der Zielformulierung eine Rolle spielen.

Der mittlere Wert einer Reihe. Unterscheidet sich umso stärker vom Durchschnitt, je schiefer die Werte verteilt sind. Ausreißer ziehen den Durchschnitt „zu sich hin“. Der Median ist damit robuster und typischer. In DeltaMaster verfolgen wir das Prinzip der datenerhaltenden Darstellung: Wir versuchen, immer alle Werte zu visualisieren, da die Aussagekraft von Median und Durchschnitt umso geringer werden, je weiter die Werte um sie streuen. Mit dem bloßen Auge sieht man das sofort.

Charakteristika oder Gruppierung von Elementen. Sehr bedeutsam für die Modellierung. Merkmale können nachrichtlich sein, wie Artikelnummern, Lang‑ oder Kurznamen. Sie landen in analytischen Datenmodellen dann meist in Alias-Spalten und lassen sich alternativ oder zusätzlich einblenden. Merkmale mit gleichen Ausprägungen für mehrere Elemente eignen sich zur Gruppierung und Aggregation, ggf. über mehrere Stufen. Von dieser Strukturierung hängt es vor allem ab, ob man generalisierende Aussagen über die Daten treffen kann. Wir sprechen in diesem Zusammen­hang auch vom Ostereierparadoxon: Wenn man Zusammenhänge zwischen z. B. Umsatz und Branchen, Unternehmensgrößen, Regionen usw. vermutet, dann müssen diese Merkmale auch als Dimensionen vorhanden sein und durch zunehmend gröbere Aggregation Wertballungen erlauben. DeltaMaster bietet trickreiche Optionen zum Umgang mit Aggregationen, auch nachträglich, dynamisch und datengetrieben.

Durchschnitt. Anfällig gegenüber Ausreißern, robuster ist der → Median.

Ausprägung der → Appisierung. Bezeichnet die Anzeige oder Abfrage von Daten zur Unternehmen­steuerung von „unterwegs“. Heute mehr eine Frage des Ausgabegeräts als des Orts, weil zunehmend auch innerhalb des Unternehmens mit reisetauglichen Geräten wie Smartphones und Tablets gearbeitet wird – schon 1 Meter vom Schreibtisch entfernt ist man „mobil“. Sollen Berichte auf Desktops, Laptops, Tablets und Smartphones gleichermaßen attraktiv sein, so muss das Design zu den unterschiedlichen Bildschirm­größen, Leseabständen, Kontrasten, typischen Aufmerksamkeitsspannen, Licht­bedingungen und den Interaktions­erwartungen passen. In DeltaMaster sind Berichte auf Tablets für Querformat und „Wischen“ ausgelegt, auf Smartphones für Hoch­format und Daumen­bedienung. Damit alles zusammenpasst, haben wir eine Zwiebeltechnik entwickelt.

Nutzbarmachung unbehauener Daten durch analytische Sichten mit Management-Perspektiven (Handlungsdimensionen). Durch → KI unterstützbar, zum Beispiel durch Erkennung von Datenfeldern, Datentypen, Bezeichnungen, Hierarchien und Aggregaten sowie durch Zuordnung von Verdichtungsfunktionen zu Kennzahltypen oder die Klassifikation von Kennzahlen. Durch → Selfservice-BI zunehmend auch für Fachanwender und das Management machbar.

Flimmern bei Rastermustern. Schränkt die Verwendung von Schraffuren für Diagramme und Micro-Charts (→ Sparklines) ein. In DeltaMaster werden schraffierte Säulen als → Notation für hochgerechnete Werte vorgeschlagen. Bei ihrem Design haben wir darauf geachtet, dass sie nicht flimmern.

Diagrammform für Häufigkeitsverteilungen. Die Häufigkeit wird als Fläche abgebildet. Das sieht oft interessant aus, ist aber schwer zu verstehen, weil Flächen miteinander verglichen werden müssen, was dem Auge schwerfällt. Bella findet Mosaic Displays noch schlimmer als Radarcharts und schlägt stattdessen → Grafische Tabellen vor.

Voraussetzung für Handeln. Das Ziel eines guten Berichtes ist, gelesen, verstanden und berücksichtigt zu werden. „Sehen, verstehen, handeln“, nennen wir diese Kette. Bei intrinsischer Motivation ist das kein Problem. Normalerweise aber reagieren Menschen erst, wenn sie unmittelbar betroffen sind. Umso mehr kommt es darauf an, dass Berichte nicht schon am Sehen und Verstehen scheitern. Genau deswegen, finden wir, muss jedes Pixel so ernstgenommen werden. DeltaMaster hat Formate, die mit starken emotionalen Signalen arbeiten und dadurch eine höhere visuelle Durchschlagskraft haben.

Fähigkeit des Menschen, einfache visuelle Signale rasend schnell zu verarbeiten und neue Zusammenhänge zu erkennen, auch wenn sie unvollständig und verschwommen sind. Darin ist der Mensch der Maschine immer noch überlegen. DeltaMaster kombiniert die Stärken von Mensch und Maschine durch den höchstmöglichen Automationsgrad von allen Teilschritten, die sich an den Rechner delegieren lassen und durch grafische Formate, die das Erkennen von Besonderheiten fördern und beschleunigen. Außerdem sind manche Algorithmen dem menschlichen Erkennungsprozess nachgebildet.