Mit den rasant wachsenden Datenmengen weltweit wird es immer komplexer, Informationen zu identifizieren, zu verarbeiten und so zu visualisieren, dass sie leicht verständlich, teilbar und damit nutzbar werden. Genau hier kommen Dashboards ins Spiel.
Dashboards sind ein zentrales Element im Analytics-Prozess, weil sie eine kompakte Übersicht liefern, die für unterschiedliche Stakeholder leicht zu erfassen ist. Das Ziel eines Dashboards ist es, Nutzerinnen und Nutzer bei optimalen Entscheidungen zu unterstützen und den ständig wachsenden Datenpool für sich arbeiten zu lassen.
Dieser Artikel gibt Einblicke in die Kunst und Wissenschaft hinter hochwertigen Dashboards — und liefert einen Überblick über Tools, mit denen du noch heute Dashboards aufsetzen kannst.
Welche Arten von Dashboards gibt es?
Die Wahl des richtigen Dashboards ist entscheidend, um wirkungsvolle Erkenntnisse zu liefern. Angesichts des steigenden Volumens und der zunehmenden Komplexität von Daten sowie der Vielzahl an Zielgruppen, die Daten per Dashboard konsumieren, ist es verständlich, sich bei der Gestaltung überfordert zu fühlen. Beim Aufbau eines Dashboards ist es essenziell zu verstehen, welche Dashboard-Kategorie für deine Zielgruppe am besten geeignet ist. Die gängigsten Typen sind:
1. Operative Dashboards
Operative Dashboards überwachen Echtzeitdaten, tracken die End-to-End-Performance verschiedener Geschäftsprozesse und vermitteln Erkenntnisse über klare Visualisierungen. Sie sind für die tägliche Nutzung gedacht und liefern zeitkritische Insights und Alarme zu aktuellen Entwicklungen. Operative Dashboards werden fortlaufend aktualisiert und unterstützen schnelle Entscheidungen auf einen Blick. Hauptzielgruppe sind Managerinnen, Manager und operativ arbeitende Teams. Beispiele:
- Marketing-Dashboards—Kennzahlen zur Website-Performance wie Absprungrate, Customer Lifetime Value, durchschnittliche Sitzungsdauer usw.
- Softwareentwicklung—Systemabsturz-Analysen, Uptime-Monitoring, Monitoring von Cloud-Service-Kosten usw.
2. Strategische Dashboards
Strategische Dashboards werden vor allem von C-Level, Direktorinnen/Direktoren oder Unternehmensinhabern genutzt, um langfristige OKRs und KPIs zu überwachen. Sie geben hochrangige Updates zur Performance der Gesamtorganisation oder einzelner Bereiche. Sie werden seltener aktualisiert als operative Dashboards, die für die tägliche Ansicht konzipiert sind. In der Erstellung sind strategische Dashboards anspruchsvoll, da sie unternehmensweite Kennzahlen aus verteilten Datenquellen präzise abbilden müssen. Beispiele:
- Unternehmensweit—Umsatz und OKRs des Unternehmens auf einen Blick verfolgen.
- Abteilungsweit—Den Marketing-Funnel von Akquise bis Kauf nachverfolgen.
3. Analytische Dashboards
Wie der Name sagt, dienen diese Dashboards zur Analyse und zum Konsum großer, komplexer Datenmengen. Moderne Dashboarding-Tools bieten Funktionen wie Drill-downs, umfangreiche Filter und die Fähigkeit, große Datenvolumina zu verarbeiten. Mit analytischen Dashboards gehst du über Kennzahlen auf einen Blick hinaus und untersuchst Treiber und Zusammenhänge hinter den Daten.
Die Hauptzielgruppe ist technikaffin und reicht von Data Scientists und Analystinnen bis zu Managerinnen und Managern, die tiefer in Insights eintauchen möchten. Beispiele für analytische Dashboards:
- Finanzen—Dashboards zur finanziellen Performance mit Aufschlüsselung des Umsatzes nach Kanälen, Produkten, Assets und mehr
- Marketing—Google-Analytics-Dashboards mit Überblickskennzahlen und der Möglichkeit zum Drill-down nach Kanälen, Referrals, Traffic-Quellen und mehr
So entstehen starke Dashboards
Das Hauptziel eines Dashboards ist, Komplexität zu reduzieren und Klarheit zu schaffen. Ein gutes Dashboard verdichtet komplexe Informationen durch klare, aufgeräumte Visualisierungen. Diese Best Practices helfen dir, Insights wirkungsvoll zu kommunizieren:
Versetze dich in die Zielgruppe
Wenn dein Dashboard Wirkung entfalten soll, musst du dich tief in die Nutzerinnen und Nutzer hineinversetzen. Verstehe ihr Fachgebiet und ihr technisches Niveau. Denke außerdem genau darüber nach, welche Insights ihnen am wichtigsten sind. Eine Marketing-Analystin interessiert sich stärker für Dashboards zu konkreten Kampagnen. Führungskräfte im Marketing wollen eher den gesamten Funnel im Blick haben. Dieser Schritt ist vermutlich der wichtigste, denn er fördert die Akzeptanz deiner Dashboards.
Räume auf
Dashboards können schnell überladen wirken. Die Versuchung ist groß, jede Art von Diagramm und Tabelle unterzubringen. Um Unübersichtlichkeit zu vermeiden, frage dich, ob jedes Element für die Zielgruppe relevant ist, und entferne Überflüssiges so weit wie möglich. Bedenke außerdem, dass Dashboarding ein iterativer Prozess ist. Beziehe daher Feedback aus der Zielgruppe kontinuierlich ein.
Nutze ein Raster-Layout
Beim Design deines Dashboards lohnt sich ein Raster-Layout. Laut Andy Cotgreave, Technical Evangelist bei Tableau und Co-Autor des Big Book of Dashboards, nehmen Menschen Informationen natürlicherweise von links nach rechts und von oben nach unten auf. Ein Raster hilft deiner Zielgruppe, sich intuitiv zurechtzufinden. In der Praxis bedeutet das: Starte oben links mit Kennzahlen auf hoher Ebene und werde nach unten und rechts hin detaillierter.
Achte auf die Typografie
So verlockend verschiedene Schriften und Größen sind: Als Faustregel gilt, bleib bei einer Schriftfamilie mit maximal drei Größen. Halte die Typohierarchie ein, also Überschriften größer als Fließtext, und nutze Fettschrift für wichtige Elemente und Headlines. Unterschiedliche Größen und Effekte lenken gezielt die Aufmerksamkeit — aber setze sie dosiert ein.
Setze Farben gezielt ein
Farbe ist einer der stärksten Blickfänger in jeder Visualisierung. Wähle daher dein Farbschema mit Bedacht. Achte auf eine konsistente Palette über alle Visualisierungen hinweg und nutze Farbe systematisch, um Gruppen zu unterscheiden, Wichtigkeiten zu markieren und Informationshierarchien sichtbar zu machen.
Schnelle Ladezeiten sind Gold wert
Ladezeit ist in digitalen Produkten entscheidend — Dashboards bilden da keine Ausnahme. So informativ und attraktiv ein Dashboard auch ist: Bei langen Ladezeiten wird es kaum genutzt. Ursachen sind oft große Datenmengen, Transformationen im Dashboard, viele Filter oder sehr komplexe Visualisierungen, die Zeit zum Rendern brauchen. Reduziere Ladezeiten, indem du Ballast entfernst und komplexe Transformationen als Views in der Datenbank vorhältst.
Teste die Usability deines Dashboards
Eines der wichtigsten Elemente im Dashboard-Design ist das Testen. Sobald der Prototyp steht, schlüpfe in die Rolle deiner Zielgruppe und beobachte, wie sie dein Dashboard wahrnimmt und bedient. Notiere dir die Nutzung und finde Hebel, um Effizienz und Wirkung zu steigern. Testen ist der Schlüssel zum Erfolg: Du lernst, wie dein Dashboard ankommt, und kannst dein Design gezielt weiterentwickeln.
Iteriere und arbeite zusammen
Es ist völlig normal, dass ein Dashboard nicht beim ersten Anlauf perfekt ist. Dashboards zu erstellen ist ein umfassender Prozess, der Zeit braucht. Um das beste Ergebnis zu liefern, solltest du dir die nötige Zeit nehmen, es mit Abstand zu betrachten und zu verfeinern. Die besten Dashboards entstehen in vielen Iterationen — die kontinuierliche Verbesserung Tag für Tag ist absolut in Ordnung.
Tools für großartige Dashboards
Der Einstieg ins Dashboarding ist einfach, und es gibt viele geeignete Tools. Bei der Fülle an Optionen droht jedoch Analyseparalyse. In diesem Abschnitt stellen wir die gängigsten Tools vor, mit denen Data Practitioners heute Dashboards erstellen. Achte bei der Auswahl auf folgende Eigenschaften:
- Datenquellen-Connectoren: Wie leicht lässt sich das Tool mit unterschiedlichen Datenquellen verbinden?
- Zusammenarbeit: Bietet das Tool Funktionen wie Kommentare, Bearbeitung, Teilen und Hosting?
- Render-Geschwindigkeit: Wie schnell wird ein Dashboard gerendert und geladen?
- Benutzerfreundlichkeit: Ist Programmierwissen nötig, oder gibt es eine Drag-and-Drop-Oberfläche mit niedriger Einstiegshürde?
- Kosten: Handelt es sich um ein Open-Source-Framework oder ist eine Lizenz erforderlich?
Hier eine Auswahl funktionsstarker Tools, mit denen du sofort mit Dashboards und Visualisierungen loslegen kannst:
1. Power BI
Microsoft’s Power BI ist eines der beliebtesten Business-Intelligence-Tools. Dank der einfachen Oberfläche und des breiten Funktionsumfangs ist es für Data-Teams und Business-Anwender oft die erste Wahl. Die ausgereifte Drag-and-Drop-Oberfläche kombiniert mit einer riesigen Auswahl an Datenquellen-Connectoren ermöglicht produktionsreife Dashboards von Anfang an. Die Zusammenarbeit im Team ist unkompliziert: Erstellen, bearbeiten und teilen funktioniert nahtlos — ähnlich wie bei anderen Microsoft-Produkten wie SharePoint.
KEY FEATURES
- Intuitive Benutzeroberfläche: Besonders eingängig für alle, die mit der Microsoft Suite vertraut sind.
- Niedrige Kosten: Preislich attraktiv im Vergleich zu anderen voll ausgestatteten BI-Lösungen
- Azure-Integration: Sehr gute Integration mit Azure-Diensten wie Azure Data Factory, Azure Synapse und weiteren Daten-Connectoren
- AutoML-Funktionen: Power BI integriert automatisiertes ML aus Azure Machine Learning zur Modellerstellung.
Beispiele für Power BI-Dashboards
2. Tableau
Tableau gehört zu den funktionsreichsten Business-Intelligence-Tools. 2003 im kalifornischen Mountain View gegründet, ist es für moderne Analystinnen und Analysten zum De-facto-Standard geworden. Per Drag and Drop erstellen auch Nicht-Coder mühelos Dashboards. Tableau unterstützt die meisten Datenquellen-Connectoren — Daten aus unterschiedlichen Quellen abzurufen ist also kein Problem. Zusammenarbeit, Teilen und Hosting sind über den Tableau Server möglich. Mit der richtigen Planung, In-Memory-Speicher und Data Extracts lassen sich Render-Zeiten optimieren. Tableau empfiehlt diese Performance-Tipps für blitzschnelles Rendern.
Außerdem verfügt Tableau über eine sehr starke, aktive Community mit Tausenden Nutzenden und kostenfreiem Zugang zu Tableau Public. Die Preisgestaltung der Professional-Version von Tableau Desktop liegt im oberen Bereich im Vergleich zu anderen BI-Tools.
KEY FEATURES
- Schnelles Rendering: Dank In-Memory-Speicher und Data Extracts hervorragend für große Datensätze geeignet
- Community: Sehr aktive Community für Inspiration und Troubleshooting
- Ausgereiftes Produkt: Seit 2003 kontinuierlich verbessert — das sorgt für eine reibungslose, stabile Nutzung.
- Individualisierbar: Vielfältige Visualisierungen, Schriften, Farben, Größen, Zeilen, Spalten, Raster, Bildschirmgrößen u. v. m. für hochgradig anpassbare Dashboards
- Datenquellen-Connectoren: Breite Anbindung an Daten an verschiedenen Orten über integrierte Tableau-Connectoren
Beispiele für Tableau-Dashboards
3. Pythons Dash-Paket
Dash ist eine Open-Source-Bibliothek der Macher von Plotly. Damit baust du interaktive Python-Dashboards, ohne HTML, CSS oder JavaScript lernen zu müssen. Das Paket ist kostenlos und schnell installiert. Statt Drag and Drop verfolgt Dash einen Code-first-Ansatz für Charts und Dashboards. Zielgruppe sind technisch versierte Anwender wie Data Analysts, Data Scientists, ML Engineers, Python-Entwicklerinnen und Data Engineers. Für den Anschluss an Datenquellen nutzt du vorhandene Python-Pakete, musst sie aber per Code konfigurieren — das bedeutet Mehraufwand.
Weil die Lösung Python-basiert ist, bietet sie viel Flexibilität für hochindividualisierte Dashboards. Für alle, die mit Python und seinen Paketen nicht vertraut sind, ist die Lernkurve jedoch steil. Da du vieles selbst managst, kann die Visualisierung sehr großer Datensätze gelegentlich ruckeln. Außerdem ist das Veröffentlichen von Dash-Dashboards nicht per Knopfdruck getan — du musst sie paketieren und auf Cloud-Services wie AWS, Heroku, GCP etc. deployen.
KEY FEATURES
- Python-basiert: Der Code-first-Ansatz erfordert zwar mehr Einarbeitung als Drag-and-Drop-Tools, bietet dafür aber maximale Flexibilität
- Versionskontrolle: Als Codebasis lassen sich Iterationen mit Tools wie Git sauber versionieren
- Open Source: Frei nutzbar
- Hochgradig anpassbar: Ein Blick in die Dashboard-Galerie zeigt die Vielfalt
Beispiele für Dash-Dashboards
4. Pythons Streamlit-Paket
Streamlit ist ein weiteres vollständig Open-Source-Python-Paket, das vor allem auf die Entwicklung und Bereitstellung von ML-lastigen Data Apps ausgelegt ist — eignet sich aber auch hervorragend fürs Dashboarding. Die Bibliothek ist für Data Scientists konzipiert und für Python-Nutzende leicht zu erlernen. Streamlit bietet vordefinierte Methoden für einfache Visualisierungen. Wenn du grundlegende Datenmanipulation mit pandas beherrschst, gelingt der Einstieg schnell. Features wie Background Refresh, Data Caching für schnellere Frontends und Screen Recording zum Teilen sind an Bord.
KEY FEATURES
- Python-basiert: Ähnlich wie Dash mit hoher Flexibilität
- Geringe Einstiegshürde: Dashboards in Streamlit zu bauen fühlt sich an wie Arbeiten mit pandas in Jupyter — ideal für Python-Nutzende.
- Versionskontrolle: Als Code-first-Tool lassen sich Iterationen mit Git versionieren
- Open Source: Streamlit ist kostenlos nutzbar
Beispiele für Streamlit-Dashboards
5. R’s Shiny-Paket
Womöglich eine der Killer-Apps von R: Shiny ist eines der besten Code-basierten Dashboarding-Tools. Shiny ermöglicht es, vollwertige Web-Apps in R zu entwickeln — ganz ohne HTML, CSS oder JavaScript. Seit der Veröffentlichung 2012 wurde Shiny über ein Jahrzehnt kontinuierlich weiterentwickelt und ist heute ein äußerst stabiles, funktionsreiches Open-Source-Tool. Wie andere Code-basierte Lösungen bietet es hohe Flexibilität und Anpassbarkeit und spielt hervorragend mit anderen R-Paketen zusammen.
KEY FEATURES:
- R-basiert: Wie die anderen Code-Tools in dieser Liste mit hoher Flexibilität
- Versionskontrolle: Als Code-first-Tool lassen sich Iterationen von Streamlit-Dashboards mit Git versionieren
- Open Source: Frei nutzbar
- Hochgradig anpassbar: Die Dashboard-Galerie zeigt die Möglichkeiten
Beispiele für Shiny-Dashboards:
Brich die Regeln
Es gibt kaum einen besseren Weg, Daten zu vermitteln, als ein Dashboard mit nutzerzentriertem Design und hochwertigen Visualisierungen. Jedes Dashboard hat eigene Ziele, Anforderungen und Grenzen. Ein gemeinsamer Erfolgsfaktor bleibt jedoch immer gleich: ein aktiver, iterativer Prozess. Kein Dashboard ist beim ersten Mal perfekt. Nur ständiges Feedback und kontinuierliche Verbesserungen machen es effizienter und intuitiver.
Außerdem muss ein Dashboard nicht rein funktional sein. Der vermeintliche Gegensatz zwischen Ästhetik und Nutzwert ist oft eine Scheinalternative. Du musst dich nicht sklavisch an Regeln halten — hab Spaß am Gestalten, solange du deine Zielgruppe und ihre Interaktion mit deinen Werken im Blick behältst.
Mehr Ressourcen zu Visualisierungen, Dashboarding und Data Storytelling findest du hier: