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Wenn Metriken uns in die Irre führen: Warum wir oft falsch abbiegen

Lesedauer: 3 Minuten 11.09.2023 Aktuelles & Trends

In unserer Rubrik: „Was sagt ChatGPT dazu?“, gehen wir aktuellen Fragestellungen aus der KI-Welt auf den Grund. Dieses Mal geht es um Metriken und die Herausforderungen der Nutzung.  

ChatGPT sagt dazu: „Was sind die Komplikationen mit Metriken in BI Software?“

„Metriken in Business Intelligence (BI)-Software sind Maßnahmen, die verwendet werden, um verschiedene Aspekte der Leistung und Betriebsabläufe einer Organisation zu verfolgen und zu bewerten. Obwohl Metriken für fundierte Entscheidungsfindung unerlässlich sind, gibt es mehrere Komplikationen und Überlegungen im Zusammenhang mit ihrer Verwendung in der BI:

  1. Datenqualität
    Metriken sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Ungenaue oder unvollständige Daten können zu irreführenden Metriken führen, die wiederum zu schlechten Entscheidungen führen können.
  2. Auswahlverzerrung
    Die falschen Metriken auszuwählen oder sich auf die falschen Aspekte der Geschäftstätigkeit zu konzentrieren, kann zu verzerrten Wahrnehmungen von Leistung und Prioritäten führen.
  3. Kontextuelle Relevanz
    Metriken müssen relevant für die spezifischen Ziele und den Kontext des Unternehmens sein. Die Verwendung generischer oder nicht verwandter Metriken kann wenig handlungsrelevanten Einblick bieten.
  4. Überbetonung von Eitelkeitsmetriken
    Eitelkeitsmetriken, die beeindruckend aussehen, aber nicht unbedingt mit dem Geschäftswert korrelieren, können von den eigentlichen Erfolgsindikatoren ablenken.
  5. Mangelnde Interpretationsmöglichkeiten
    Metriken liefern Zahlen, erklären jedoch nicht immer, warum bestimmte Trends auftreten. Zusätzliche Analyse und Kontext sind oft erforderlich, um die zugrunde liegenden Faktoren zu verstehen.
  6. Benchmarking und Branchenstandards
    Das Vergleichen von Metriken mit Branchenstandards oder Benchmarks ist möglicherweise nicht immer angemessen, da die Ziele und Umstände jeder Organisation erheblich unterschiedlich sein können.
  7. Datenschutz und Sicherheit
    Metriken, die auf sensiblen Daten basieren, können Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit aufwerfen, insbesondere wenn der Zugriff auf solche Daten nicht angemessen eingeschränkt ist.
  8. Datenüberlastung
    Zu viele Metriken zu haben, kann zu Informationsüberlastung führen, wodurch es schwierig wird, sich auf die relevantesten Maßnahmen zu konzentrieren.
  9. Kurzfristige Ausrichtung
    Metriken, die sich ausschließlich auf kurzfristige Gewinne konzentrieren, könnten dazu führen, dass langfristige Strategien und Nachhaltigkeit vernachlässigt werden.
  10. Ändernde Geschäftsziele
    Mit der Weiterentwicklung der Geschäftsziele müssen sich möglicherweise auch die relevanten Metriken ändern. Das Versäumnis, Metriken an sich ändernde Umstände anzupassen, kann zu unangepassten Entscheidungen führen.
  11. Missabstimmung von Anreizen
    Die Verknüpfung von Vergütung oder Boni mit bestimmten Metriken kann manchmal dazu führen, dass das System manipuliert wird oder Metriken auf Kosten weiter gefasster Geschäftsziele priorisiert werden.
  12. Visualisierung und Kommunikation
    Metriken auf verständliche und sinnvolle Weise darzustellen, ist entscheidend. Schlechte Visualisierung oder Kommunikation kann zu Fehlinterpretationen oder mangelndem Engagement führen.
  13. Menschliche Faktoren
    Das Verhalten von Menschen kann von den Metriken beeinflusst werden, die zur Bewertung ihrer Leistung verwendet werden. Dies könnte zu unbeabsichtigten Konsequenzen oder unethischem Verhalten führen, wenn es nicht sorgfältig gemanagt wird.

Um diese Komplikationen anzugehen, sollten Unternehmen sicherstellen, dass sie ein klares Verständnis ihrer Ziele haben, relevante Metriken sorgfältig auswählen, in die Datenqualität investieren, regelmäßige Überprüfungen durchführen, um die Relevanz der Metriken sicherzustellen, und die Mitarbeiter angemessen schulen, wie sie Metriken effektiv interpretieren und nutzen können. Darüber hinaus ist kontinuierliche Kommunikation zwischen Datenanalysten, Entscheidungsträgern und anderen Interessengruppen entscheidend, um das Beste aus BI-Metriken zu machen.”

Oh je – ganz schön viel, was schief gehen kann und wo man falsch abbiegen kann.
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