Kritische analyse: de lessen van het coronadashboard

Steeds vaker wordt een dashboard door organisaties gebruikt om beter inzicht te krijgen in hun data. Een dashboard is inderdaad een goed middel om prestaties te verbeteren. Maar het is belangrijk om van tevoren de valkuilen te kennen. ITDS ontwikkelt dashboards voor klanten. Berry Versmissen vertelt aan de hand van het befaamde coronadashboard hoe je de valkuilen kunt omzeilen. 

Valkuil 1: Overvloed aan informatie

Een goed dashboard laat in één oogopslag alle belangrijke informatie zien. Bij een overvloed aan informatie wordt het dashboard echter vaak niet tot nauwelijks gebruikt. Om dit te voorkomen, is het belangrijk om te beginnen met het bepalen van het doel, de gebruikers(groepen) en het ophalen van de business requirements. Aan de hand daarvan bepaal je welke KPI’s moeten worden meegenomen. Maak hierbij een onderscheid tussen ‘need to know’ en ‘nice to know’. Een verkeerde KPI, een KPI waar je geen invloed op hebt of een KPI waarvan je niets met de resultaten doet is namelijk funest. Dit zagen we gebeuren in het coronadashboard.  

Voorbeeld coronadashboard

Het coronadashboard maakt namelijk geen onderscheid tussen verschillende groepen gebruikers. Alle beschikbare informatie wordt weergegeven op het dashboard. Een voorbeeld hiervan is de rioolwatermeting die inzicht geeft in het gemiddeld aantal virusdeeltjes in het rioolwater per 100.000 inwoners. Hoewel dit inzicht relevante informatie geeft en het resultaat zeker gebruikt kan worden door bijvoorbeeld het RIVM, geldt dit niet voor iedere gebruiker van het dashboard. Deze KPI had dus niet per se zichtbaar hoeven zijn voor iedereen. Door per gebruikersgroep de wensen, behoeften en relevantie van informatie in kaart te brengen, wordt de keuze voor de juiste KPI’s makkelijker.Hierdoor wordt een overvloed aan (irrelevante) informatie in een dashboard voorkomen.

Valkuil 2: Verkeerde of onvolledige data

Het verzamelen van betrouwbare data is een essentieel onderdeel bij de ontwikkeling van een dashboard. Maar voordat de verzamelde data kan worden gebruikt, is het nodig om deze data te prepareren. Dit betekent dat de data moet worden verkend, opgeschoond en worden klaargestoomd. Het niet prepareren van de data kan leiden tot het gebruik van de verkeerde of onvolledige data. Dit zorgt voor een onjuiste afspiegeling van de realiteit. Dit laatste was ook het geval in het coronadashboard.

Voorbeeld coronadashboard

Het coronadashboard gaf meermaals een onjuiste weergave van het aantal nieuwe coronabesmettingen. Het aantal verschilde met het aantal in andere dashboards, waaronder het dashboard van het RIVM. Ook ondervond het dashboard storingen waardoor de besmettingscijfers niet zichtbaar waren. Zo liep het verwerken van het aantal nieuwe besmettingen vertraging op. Op deze momenten was het dashboard niet up-to-date waardoor er geen juiste inzichten werden verschaft. Een goede preparatie van de data had het verschil in aantallen kunnen voorkomen. Door foutieve data te verwijderen, missende data aan te vullen en een vaste update frequentie van de data te kiezen, is het gebruik van de verkeerde of onvolledige data verleden tijd.

Valkuil 3: Verkeerde of te veel visualisaties

Na het verzamelen van de data, is het belangrijk om deze optimaal weer te geven. Dit doe je aan de hand van visualisaties. Mensen zijn immers beter in het verwerken en onthouden van beelden dan geschreven tekst. Mits de visualisaties natuurlijk de boodschap ondersteunen en de data duidelijk weergeven. Als dit niet het geval is, zal de visualisatie vooral veel vragen oproepen en zorgen voor verwarring. Wat steeds vaker voorkomt na de keuze voor een ‘fancy’ visualisatie. Zorg er dus voor dat jouw boodschap goed wordt overgebracht door vaker te kiezen voor een simpele eenduidige visualisatie en sla niet net zoals onderstaande visualisatie de plank volledig mis.

Voorbeeld coronapersconferentie

Tijdens een persconferentie in januari 2022 ontstond verwarring over een visualisatie die het belang van vaccineren en boosteren moest aantonen (zie afbeelding). De boodschap die de visualisatie ondersteunde is dat je met een booster minder kans loopt om opgenomen te worden in het ziekenhuis. Dit wordt alleen niet meteen duidelijk bij het zien van de visualisatie. De manier waarop de data wordt weergegeven is onoverzichtelijk. Het gebruik van menselijke icoontjes ziet er misschien goed uit, maar brengt niet duidelijk de boodschap over. Hoe had het beter kunnen worden weergegeven? Door bijvoorbeeld gebruik te maken van een simpele cirkeldiagram met bijbehorende percentages. Op die manier had verwarring voorkomen kunnen worden en zorgde de visualisatie wel voor ondersteuning van de boodschap. 

Valkuil 4: Geen aanzet tot actie

Als de KPI’s zijn gekozen, de data is geprepareerd en de visualisaties zijn ontworpen is een aanzet tot actie noodzakelijk. Dashboards worden niet alleen ontwikkeld om inzichten te krijgen, maar ook om actie te ondernemen. Inzichten die zorgen voor de verkeerde acties of geen aanzet tot actie geven, zullen voor problemen en een afname in het gebruik van het dashboard zorgen. Deel dus informatie op het dashboard die aanzet tot de juiste en gewenste acties. 

Voorbeeld coronadashboard

In het geval van het coronadashboard is de vraag  of de visualisaties aanzetten tot actie. Het bevat voornamelijk veel tekst ondersteund met visualisaties, maar zonder aanzet tot een bepaalde handeling. Er zijn immers geen grenswaarden opgenomen die de minimale of maximale waarde aantonen waarna overgegaan wordt tot actie. Een gemiste kans om de verstevigingen of versoepelingen van de voorbije maatregelen voorspelbaarder te maken. Denk bijvoorbeeld aan een maximum aantal besmettingen waarna een maatregel wordt ge(her)introduceerd. Door minimale en maximale grenswaarden toe te kennen aan een KPI en hier handelingen aan te koppelen bestaat er altijd een aanzet tot actie.

Meer kennis en betere beslissingen

“We moeten met 50% van de kennis, 100% van de besluiten nemen” zei minister-president Mark Rutte over het coronavirus. Niet ideaal toch? Als er rekening was gehouden met de valkuilen bij de ontwikkeling van het coronadashboard had het kunnen leiden tot betere inzichten. Het is dus van belang de informatie en visualisaties zorgvuldig te kiezen, de data goed te prepareren en inzichten te geven die aanzetten tot de juiste acties. Aan de hand van deze terugblik op het coronadashboard kunnen we concluderen dat je te allen tijde moet proberen om deze valkuilen te omzeilen. Op deze manier kan een dashboard je de juiste inzichten geven om de prestaties van je organisatie te verbeteren. 

 

Wil je meer weten over hoe je deze en andere valkuilen in de ontwikkeling van jouw dashboard(s) kunt omzeilen? Neem dan contact op met Berry Versmissen via b.versmissen@itds.nl of Robin Verkerk via r.verkerk@itds.nl.