Metrics that matter: Wie man ein nutzerzentriertes Contr ... / 2 Data Literacy, User-Centricity & partizipatorisches Vorgehen als Bedingungen für Mehrwert

Ein beliebtes Argument gegen Workshops zur gemeinsamen Entwicklung eines neuen Dashboards ist der zeitliche und monetäre Aufwand. Doch das ist zu kurz gedacht. Nichts ist teurer als die Entwicklung eines (Daten-)Produkts, das am Ende niemand nutzt. Damit ein Dashboard echten Mehrwert liefert, müssen

• die nötige Datenkompetenz im Unternehmen vorhanden sein,
• ein strategisches, endnutzerzentriertes Vorgehen gewählt werden und
• breite Akzeptanz im Unternehmen gegeben sein, die durch die frühe Involvierung der Stakeholder in den Entwicklungsprozess gewährleistet werden kann.

Das ideale Dashboard bildet die Schnittmenge zwischen aussagekräftigen Daten, intuitiver Benutzeroberfläche und der Möglichkeit für Nutzer, relevante und tatsächlich handlungsweisende Erkenntnisse abzuleiten.

2.1 Data Literacy

Spätestens seit der Corona-Pandemie ist klar, dass wir in allen Lebensbereichen zunehmend mit Zahlen, Tabellen, Statistiken, Graphen, Hochrechnungen und Modellierungen konfrontiert sind. Es ist die Data Literacy, die proaktive, datengetriebene Entscheidungen erst ermöglicht. Um diese Datenkompetenz im Unternehmen zu fördern, bieten sich interne oder externe (Tool-)Schulungen, Datenworkshops und eine offene Unternehmenskultur an, die zu Gesprächen über Daten anregt und zum Fragenstellen und Hinterfragen ermuntert.

Dabei geht es nicht nur um technisches Know-how, sondern auch um die Fähigkeit, Daten zu interpretieren, in den richtigen Kontext zu setzen und zwischen einer Korrelation und echter Kausalität unterscheiden zu können. Datenkompetente Mitarbeitende haben auch das notwendige Vokabular und Verständnis, um aktiv einen Beitrag zur Entwicklung eines Controlling-Dashboards leisten zu können. Weiterbildung kostet Geld, aber eine Organisation kann nicht datengetrieben agieren, wenn niemand mit den Daten arbeiten kann – auch die Data Literacy im Unternehmen kann selbst zur Erfolgs-Metrik werden.

2.2 User-Centricity

Unter User-Centricity versteht man die Fokussierung auf die Bedürfnisse der Nutzer bei der Entwicklung von Produkten oder Services. Bei der Dashboard-Entwicklung konzentriert man sich daher auf diejenigen Business-Fragen, die Nutzer wirklich beantwortet haben wollen.

Doch längst ist das Spice-Girls-Prinzip ("Tell me what you want, what you really really want!"), das lange als augenzwinkerndes Mantra der Nutzerzentrierung propagiert wurde, nicht mehr genug. Es ist nicht ausreichend, die Nutzer:innen lediglich danach zu fragen, was sie brauchen – oder wie der Erfinder des Autos, Henry Ford, so schön sagte: "If I had asked people what they wanted, they would have said ‘faster horses’." Die Nutzer wissen oft nicht genau, was sie potenziell wollen könnten.

2.3 Aktive Einbindung der Stakeholder in den Entwicklungsprozess

Ein Dashboard kann nur Mehrwert liefern, wenn es aktiv genutzt wird. Dazu bedarf es einer breiten Akzeptanz von mindestens zwei Stakeholder-Gruppen: Den End-Nutzer der Lösung und denjenigen, die das Dashboard (weiter)entwickeln und pflegen müssen.

In partizipatorischen Design-Prozessen wird daher nicht nur im Vorfeld gefragt, was sich Nutzer wünschen, sondern die späteren Anwender:innen werden gemeinsam mit den Entwicklern der Lösung aktiv in den Design-Prozess eingebunden. Dabei wird insbesondere das "tacit knowledge", das stillschweigende historische und fachliche Wissen der Mitarbeitenden, gehoben, das zwar schwer zu dokumentieren ist, sie aber für ihre Arbeit befähigt.^[1]

Gerade für komplexe Problemstellungen, wie der Entwicklung eines Controlling-Dashboards, bei denen sowohl auf der WAS-Ebene (konkrete Anforderungen des Endprodukts) als auch auf der WIE-Ebene (Vorgehen, Datenströme) große Unsicherheit herrscht, haben sich die Methoden des Design Thinkings etabliert.

Design Thinking ist ein Ansatz, der sich partizipatorischer Elemente bedient und dabei hilft, das "tacit knowledge", User-Centricity und fachliche Kompetenzen zusammenzubringen, komplexe Probleme zu durchdringen und die besten Lösungen zu entwickeln, die dann in einem agilen Vorgehen getestet und verbessert werden können.

[1] Vgl. Aschenbrenner, 2022, S. 255.