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concept#Observability#Analytics#Plattform#Produkt

Dashboard

Visuelle Zusammenstellung zentraler Kennzahlen und Systemzustände zur Überwachung und Entscheidungsunterstützung.

Ein Dashboard ist eine strukturierte Visualisierung zentraler Kennzahlen und Systemzustände für verschiedene Zielgruppen.
Etabliert
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Geschäftlich
  • Design
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Prometheus / Metrics-SystemeData Warehouse (z. B. BigQuery, Snowflake)Alerting- und Ticketing-Systeme

Prinzipien & Ziele

Zielgruppenspezifische Sicht bereitstellenMetriken transparent und eindeutig definierenDatenqualität und Aktualität priorisieren
Betrieb
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Blindes Vertrauen in ungeprüfte Kennzahlen
  • Datenschutz- und Zugriffsverletzungen bei unkontrolliertem Zugriff
  • Hoher Wartungsaufwand bei schlecht definierter Metrik-Governance
  • Fokus auf wenige, aussagekräftige KPIs pro Ansicht
  • Kontext und Vergleiche (Trend, Zielwerte) bereitstellen
  • Zugriffssteuerung und Metrik-Governance etablieren

I/O & Ressourcen

  • Metriken aus Monitoring-Systemen
  • Business-Daten aus Data Warehouse
  • Benutzeranforderungen und Zielgruppenprofile
  • Visualisierte KPIs und Trends
  • Alerts und eskalationsfähige Hinweise
  • Berichte für Stakeholder und Entscheidungen

Beschreibung

Ein Dashboard ist eine strukturierte Visualisierung zentraler Kennzahlen und Systemzustände für verschiedene Zielgruppen. Es aggregiert Datenquellen, visualisiert Trends und Alerts und unterstützt schnelle operative wie strategische Entscheidungen. Erfolgreiches Design berücksichtigt Metrikwahl, Aktualisierungsfrequenz, Layout, Interaktivität, Datenqualität und Governance.

✔

  • Schnelle Orientierung über System- und Geschäftszustände
  • Verbesserte Entscheidungsfindung durch Visualisierung
  • Effizientere Incident-Erkennung und Reaktion

✖

  • Falsche Metriken führen zu Fehldeutungen
  • Skalierungsprobleme bei großen Rohdatenmengen
  • Kognitive Überlastung durch zu viele Visualisierungen

  • Time-to-Detect

    Durchschnittliche Zeit bis zur Erkennung eines Incidents über das Dashboard.

  • Dashboard-Aufrufhäufigkeit

    Wie oft relevante Nutzergruppen das Dashboard aufrufen.

  • KPI-Aktionierungsrate

    Anteil der KPIs, die zu konkreten Maßnahmen führen.

SRE-Incident-Dashboard

Ein Dashboard, das Metriken, Logs und aktive Incidents zusammenführt, um Mean-Time-to-Detect zu verkürzen.

E-Commerce-Verkaufsdashboard

Geschäfts-Dashboard mit Umsatz, Conversion, Warenkorb-Abbruchraten und Kampagnen-Performance.

Produkt-KPI-Dashboard

Teamzentrisches Dashboard zur Verfolgung von Nutzerengagement, Retention und Feature-Metriken.

1

Stakeholder identifizieren und Zielgruppenanforderungen sammeln.

2

Kernmetriken definieren und Datenquellen anbinden.

3

Prototyp entwerfen, testen und iterativ anpassen.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Ad-hoc-Metriken ohne Versionierung
  • Monolithische Abfragen statt materialisierter Aggregationen
  • Fehlende Automatisierung für Metrik-Tests
DatenlatenzAbfrageperformanceZugriffssteuerung
  • Management-Dashboard als Ersatz für tiefgehende Analysen verwenden
  • Alerts auf dem Dashboard setzen ohne Eskalationsprozess
  • Veröffentlichung sensibler Daten ohne Anonymisierung
  • Metrik-Semantik uneinheitlich dokumentiert
  • Performance-Probleme durch unoptimierte Abfragen
  • Zu hohe Aktualisierungsfrequenz belastet Systeme
Datenmodellierung und Metrik-DefinitionVisualisierungsdesign und UX-GrundlagenMonitoring- und Observability-Kenntnisse
Signal-to-Noise RatioDatenqualität und KonsistenzSkalierbarkeit der Datenerfassung
  • • Verfügbarkeit relevanter Datenquellen
  • • Rechtliche Datenschutzauflagen
  • • Budget für Monitoring-Infrastruktur