1. Einleitung

Informationen sind in modernen Unternehmen zu einem der wichtigsten Produktionsfaktoren geworden. Aus dieser Entwicklung heraus entstand auch der Bereich Business Intelligence (BI), der heutzutage zu einem der geförderten Forschungsfelder für die Praxis herangewachsen ist. Das kontinuierlich starke Wachstum des BI Sektors im Jahre 2015 mit 5.8% bestätigt diese These(Gartner, 2016). Dabei werden immer mehr digitale Anwendungen für das Darstellen und Aufbereiten von Daten und Informationen verwendet, darunter auch das Dashboard. Dieses Konzept verbreitet sich in Unternehmen immer mehr und ist bald ubiquitär (Turban, E., Sharda, R., & Delen, D., 2014). Der Report „Management Tools & Trends 2015“ von Rigby und Bilodeau besagt, dass die Verwendung von Balanced Scorecards bereits bei 38% der befragten Unternehmen liegt. Balanced Scorecards sind der Vorläufer von BI Dashboard und in ihnen verarbeitet (Rigby und Bilodeau, 2015). Parenteau et al. beschreibt Dashboards als eine kritische Unternehmensfähigkeit zur Analyse und Erstellung von Informationen (Parenteau et al., 2016). „The evolution and sophistication of the self-service data preparation and data discovery capabilities available in the market has shifted the focus of buyers in the BI and analytics platform market — toward easy-to-use tools that support a full range of analytic workflow capabilities […] reduce the time to insight, as well as the time and expertise needed for manual data exploration and modeling.“ (Parenteau et al., 2016). Dabei sollten Business Intelligence Anwendungen Menschen in ihrer Informationsaufnahme unterstützen, indem Komplexität und Unsicherheit von Informationen reduziert werden (Bacic, 2013). Für diese Eigenschaften ist nicht unbedingt die Technologie entscheidend, sondern die informierte Entscheidung für ein bestimmtes Design, damit eine effektive Informationsvermittlung stattfinden kann. Dafür ist Expertenwissen im Design von Interfaces und der Wahrnehmung von Objekten wichtig. Dies wird häufig in der Entwicklung von Dashboards nicht angewandt. Somit verfehlen viele Dashboardinitiativen ihr eigentliches Ziel aufgrund von Problemen bezüglich Design und Implementierung, da sie den cognitive load erhöhen und nicht veringern (Kawamoto, 2007; Few, 2006). Allerdings gibt es zum Thema BI Dashboards wenig Forschungsliteratur, obwohl es ein sehr beliebtes Thema in der Praxis ist. Daher wird zu mehr Beiträgen im Bereich BI Dashboards aufgerufen (Yigitbasioglu et al. 2012, S.4). Dashboard Design insbesondere ist ein relativ neuer Forschungsbereich und erfordert weiterer Beiträge (Eppler and Aeschimann, 2009).

Ziel dieser Arbeit ist die Ableitung von allgemeinen Richtlinien für das Design von BI Dashboards, indem ausgewählte Visualisierungselemente und -funktionen dargestellt und kritische Erfolgsfaktoren hinzugezogen werden. Für die Strukturierung der Arbeit wurde folgende Forschungsfrage gewählt:

Welche Richtlinien für Business Intelligence Dashboards gibt es?

Die Forschungsfrage wird im Verlauf dieser Arbeit unter Verwendung einer umfassenden Literaturanalyse erarbeitet. Dafür wurde eine Aufteilung des Hauptteils in Kapitel vorgenommen. In Kapitel 2 werden zunächst Grundbegriffe zum Verständnis des Themenbereichs beschrieben. Danach wird in Kapitel 3 die Literaturanalyse nach Webster und Watson und die Vorgehensweise nach Vom Brocke et al. mit einer anschließenden Identifikation wichtiger Literatur dargelegt. Darauffolgend wird die Analyse inklusive deren Ergebnisse anhand selbstgewählter Konzepte und kritischer Erfolgsfaktoren aufgeschlüsselt und allgemeine Richtlinien für BI Dashboards als Ergebnis der Arbeit präsentiert. Anschließend werden Limitationen der Arbeit beschrieben und Probleme diskutiert. Die Arbeit wird mit einem Fazit und Ausblick geschlossen. Es wird die Zitationsweise nach Harvard verwendet, um mehr Fokus auf die einzelnen Autoren und ihre Meinungen zu legen.