Hoe maak je een data dashboard?

Van ruwe data naar kant-en-klaar inzicht

Een AI gegenereerde afbeelding van Mathijs Verstegen die nadenkt over hoe hij z'n nieuwste data dashboard gaat bouwen.

Elke marketeer kent het probleem. Collega's werken met verschillende Excelbestanden, systemen geven verschillende data, en ergens in een vergaderzaal houdt iemand een uitgeprint tabelletje omhoog alsof dat alle discussie de wereld uit helpt. Drie bronnen, drie werkelijkheden. En jij zit ertussenin.

De oplossing klinkt simpel: één dashboard. Één plek waar iedereen dezelfde cijfers ziet, op hetzelfde moment, zonder dat er iemand een bestand hoeft te exporteren. Maar dan begint de volgende vraag zich aan te dienen: hoe ziet zo'n ding er eigenlijk uit? En moet je daar een duur bureau voor inhuren, of kun je dat gewoon zelf?

Ik had dezelfde vragen. In dit artikel laat ik je zien hoe je een dashboard bouwt, want spoiler: dat kan je zéker zelf.

Voor wie is dit artikel?

Dit artikel is voor marketeers, communicatieprofessionals en teamleiders die weten dat ze meer met data zouden moeten doen, maar niet precies weten hoe. Je bent geen data-engineer, je schrijft geen code, en je werkt waarschijnlijk in een organisatie waar "we gaan data-gedreven werken" al een tijdje op de agenda staat zonder dat er veel van terechtkomt. Je hebt toegang tot databronnen. Google Analytics, een CRM, wat exportbestanden. De ruwe ingrediënten zijn er. Wat ontbreekt is een plek waar alles samenkomt.

Gelukkig kan elk mens koken, zolang je een recept kan volgen. Dus let's cook.

Begin bij de basis: begin met het stellen van vragen

Ja, nog meer vragen.

De grootste fout bij het bouwen van een dashboard is beginnen met de beschikbare data en dan kijken wat je kunt tonen. Je eindigt dan met een scherm vol cijfers die er indrukwekkend uitzien, maar niets vertellen.

Ik volg momenteel rijlessen, dus dit is het dashboard in de auto is nu het dashboard waar ik het meest mee bezig ben. Laten we dat auto dashboard nou eens als voorbeeld nemen. Stel dat je brandstofverbruik per toerental zou tonen, de buitentemperatuur, en een teller die bijhoudt hoeveel keer je van versnelling hebt gewisseld. Allemaal data, allemaal technisch correct. Maar geen van die cijfers vertelt je of je op tijd bent, of je de goede kant op rijdt, of je over tien kilometer moet tanken. Voor dat laatste heb je de snelheidsmeter, de navigatie en de brandstofmeter. De rest is ruis.

Stel je zelf daarom eerst deze vier vragen:

Stappenplan

  1. 1

    Bepaal één centrale vraag

    Schrijf in één zin op wat het dashboard moet beantwoorden. Als je er meer dan één nodig hebt, maak dan meerdere dashboards. Een dashboard met vijftien KPI's beantwoordt geen enkele vraag goed.

  2. 2

    Selecteer je databronnen

    Welke data heb je nodig om die vraag te beantwoorden? Koppel zo min mogelijk bronnen. Elke extra databron vergroot de kans op inconsistenties.

  3. 3

    Kies maximaal vijf KPI's

    Vijf. Niet twaalf, niet twintig. Vijf. Onderscheid je primaire KPI van contextuele metrics die helpen verklaren waarom dat getal beweegt.

  4. 4

    Bouw de visualisatie

    Begin met de meest eenvoudige grafiek die de vraag beantwoordt. Voeg pas complexiteit toe als je kunt uitleggen waarom die complexiteit noodzakelijk is.

  5. 5

    Stel eigenaarschap vast

    Wie is verantwoordelijk voor het dashboard? Wie checkt of de data klopt? Een dashboard zonder eigenaar is na drie maanden verouderd.

  6. 6

    Evalueer na vier weken

    Stel na de eerste maand de vraag: heeft dit dashboard tot een ander besluit geleid dan we anders hadden genomen? Als het antwoord nee is, heb je iets verkeerds gemeten.

Reacties

Nog geen reacties. Wees de eerste en krijg een sticker!

Laat een reactie achter