УДК 005.52:004.9
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.03.11.004

Авторы

Саид Нашван Абдулла Муджахед,
Аль-Мошки Абдуллах Каид Нассер,
Российский университет дружбы народов, Москва, Россия

Аннотация

В статье рассматривается перегрузка управленческих дашбордов как скрытая издержка чрезмерного мониторинга KPI в современном менеджменте. Показано, что дашборды, предназначенные для повышения прозрачности и ускорения принятия решений, могут снижать управленческую эффективность, если содержат слишком много слабо приоритизированных показателей. Чрезмерное накопление KPI усиливает информационную плотность, визуальную перегруженность, усталость от уведомлений и неопределенность между стратегическими и операционными метриками. В результате менеджеры тратят больше когнитивных усилий на фильтрацию и интерпретацию сигналов перед переходом к действию. В статье предложена концептуальная модель, связывающая перегрузку KPI с перегрузкой дашбордов, когнитивной нагрузкой, снижением скорости принятия решений и ослаблением управленческой эффективности. Подчеркивается, что эффективные дашборды должны строиться не на количестве метрик, а на их релевантности, иерархии, практической применимости, закреплении ответственности за KPI и использовании уведомлений только для значимых отклонений. Теоретический вклад статьи заключается в интеграции исследований дашбордов, систем измерения эффективности, информационной перегрузки и скорости принятия решений. Практический вклад состоит в обосновании того, что дашборды должны помогать менеджерам быстро определить, что имеет значение, почему это важно и какое действие требуется.

Ключевые слова

перегрузка дашбордов, мониторинг KPI, управленческая эффективность, скорость принятия решений, информационная перегрузка, когнитивная нагрузка, измерение эффективности, дизайн дашбордов, иерархия KPI, управленческое принятие решений, бизнес-аналитика, управление метриками

Список литературы

  1. Hjelle S., Mikalef P., Altwaijry N., Parida V. 2024. Organizational decision making and analytics: An experimental study on dashboard visualizations. Information & Management, vol. 61, iss. 6, art. 104011. DOI: 10.1016/j. im.2024.104011. Available at: https://osuva.uwasa.fi/handle/10024/18267 (accessed: 18.03.2026).
  2. Nadj M., Maedche A., Schieder C. 2020. The effect of interactive analytical dashboard features on situation awareness and task performance. Decision Support Systems, vol. 135, art. 113322. DOI: 10.1016/j.dss.2020.113322. Available at: https:// pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7234950/ (accessed: 24.03.2026).
  3. Franco-Santos M., Lucianetti L., Bourne M. 2012. Contemporary performance measurement systems: A review of their consequences and a framework for research. Management Accounting Research, vol. 23, iss. 2, pp. 79–119. DOI: 10.1016/j. mar.2012.04.001. Available at: https://papers.ssrn. com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2045992 (accessed: 31.03.2026).
  4. Eppler M.J., Mengis J. 2004. The concept of information overload: A review of literature from organization science, accounting, marketing, MIS, and related disciplines. The Information Society, vol. 20, iss. 5, pp. 325–344. DOI: 10.1080/01972240490507974. Available at: https://www.tandfonline.com/doi/ abs/10.1080/01972240490507974 (accessed: 05.04.2026).
  5. Baum J.R., Wally S. 2003. Strategic decision speed and firm performance. Strategic Management Journal, vol. 24, iss. 11, pp. 1107–1129. DOI: 10.1002/smj.343. Available at: https://doi. org/10.1002/smj.343 (accessed: 09.04.2026).
  6. Eberhard K. 2023. The effects of visualization on judgment and decision-making: A systematic literature review. Management Review Quarterly, vol. 73, pp. 167–214. DOI: 10.1007/s11301-021- 00235-8. Available at: https://link.springer.com/ article/10.1007/s11301-021-00235-8 (accessed: 13.04.2026).
  7. Rieg R. 2025. Exploring the determinants and performance effects of digital dashboard use by management accountants. Journal of Management Control. DOI: 10.1007/s00187-025- 00400-0. Available at: https://link.springer.com/ article/10.1007/s00187-025-00400-0 (accessed: 17.03.2026).
  8. Verhaelen B., Mayer F., Peukert S., Lanza G. 2021. A comprehensive KPI network for the performance measurement and management in global production networks. Production Engineering, vol. 15, pp. 635–650. DOI: 10.1007/s11740-021- 01041-7. Available at: https://link.springer.com/ article/10.1007/s11740-021-01041-7 (accessed: 22.03.2026).
  9. Rabiei R., Almasi S. 2022. Requirements and challenges of hospital dashboards: a systematic literature review. BMC Medical Informatics and Decision Making, vol. 22, art. 287. DOI: 10.1186/ s12911-022-02037-8. Available at: https://bmcmedinformdecismak.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12911-022-02037-8 (accessed: 27.03.2026).
  10. Kruglov A., Strugar D., Succi G. 2021. Tailored performance dashboards: an evaluation of the state of the art. PeerJ Computer Science, vol. 7, art. e625. DOI: 10.7717/peerj-cs.625. Available at: https://peerj.com/articles/cs-625/ (accessed: 01.04.2026).
  11. Allen P.M., Edwards J.A., Snyder F.J., Makinson K.A., Hamby D.M. 2014. The effect of cognitive load on decision making with graphically displayed uncertainty information. Risk Analysis, vol. 34, iss. 8, pp. 1495–1505. DOI: 10.1111/risa.12161. Available at: https://pmc.ncbi. nlm.nih.gov/articles/PMC4063894/ (accessed: 06.04.2026).
  12. Cäker M., Siverbo S., Åkesson J. 2022. Performance measurement systems, hierarchical accountability and enabling control. Accounting and Business Research, vol. 52, iss. 7, pp. 865–889. DOI: 10.1080/00014788.2021.1940076. Available at: https://www.tandfonline.com/doi/ full/10.1080/00014788.2021.1940076 (accessed: 11.04.2026).
  13. Montiel Campos H., Solé Parellada F., Aguilar Valenzuela F.A., Magos Rubio A. 2015. Strategic decision-making speed in new technology based firms. RAI Revista de Administração e Inovação, vol. 12, iss. 2, pp. 130–152. DOI: 10.11606/rai. v12i2.100336. Available at: https://revistas.usp.br/ rai/article/view/100336 (accessed: 10.04.2026).
  14. Davy A., Borycki E.M. 2022. Business Intelligence Dashboards for Patient Safety and Quality: A Narrative Literature Review. Studies in Health Technology and Informatics, vol. 290, pp. 438–441. DOI: 10.3233/SHTI220113. Available at: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/35673052/ (accessed: 16.03.2026).
  15. Bugwandeen K., Ungerer M. 2019. Exploring the design of performance dashboards in relation to achieving organisational strategic goals. South African Journal of Industrial Engineering, vol. 30, no. 2, pp. 161–175. DOI: 10.7166/30-2-2021. Available at: https://sajie.journals.ac.za/pub/article/view/2021 (accessed: 21.03.2026).
  16. Nicholas C.A., Cohen A.L. 2016. The effect of interruption on the decision-making process. Judgment and Decision Making, vol. 11, no. 6, pp. 611–626. DOI: 10.1017/S1930297500004824. Available at: https://www.cambridge.org/ core/journals/judgment-and-decision-making/article/effect-of-interruption-on-the-decisionmaking-process/7E09579FBF2EDEDA04F70919561A2647 (accessed: 29.03.2026).
  17. Wei S., Zheng R., Li R., Shi M., Zhang J. 2023. Measuring cognitive load of digital interface combining event-related potential and BubbleView. Brain Informatics, vol. 10, art. 8. DOI: 10.1186/ s40708-023-00187-7. Available at: https://braininformatics.springeropen.com/articles/10.1186/ s40708-023-00187-7 (accessed: 07.04.2026).
  18. Vasnier J.-M., Maranzana N., Messaadia M., Aoussat A. 2020. Preliminary design and evaluation of strategic dashboards through the Technology Acceptance Model. In: Proceedings of the Design Society: DESIGN Conference, vol. 1, pp. 777–786. DOI: 10.1017/dsd.2020.18. Available at: https://www.cambridge.org/core/journals/proceedings-of-the-design-society-design-conference/ article/preliminary-design-and-evaluation-of-strategic-dashboards-through-the-technology-acceptance-model/5D74AE7E8F87FB4892BE44A86DC8138C (accessed: 12.04.2026).
  19. Velcu-Laitinen O., Yigitbasioglu O.M. 2012. The use of dashboards in performance management: Evidence from sales managers. International Journal of Digital Accounting Research, vol. 12, pp. 39–58. DOI: 10.4192/1577-8517-v12_2. Available at: https://research.aalto.fi/en/publications/the-useof-dashboards-in-performance-management-evidence-from-sal (accessed: 18.03.2026).
  20. Bawden D., Robinson L. 2009. The dark side of information: overload, anxiety and other paradoxes and pathologies. Journal of Information Science, vol. 35, iss. 2, pp. 180– 191. DOI: 10.1177/0165551508095781. Available at: https://journals.sagepub.com/ doi/10.1177/0165551508095781 (accessed: 24.03.2026).
  21. Malhotra N.K. 1982. Information Load and Consumer Decision Making. Journal of Consumer Research, vol. 8, iss. 4, pp. 419–430. DOI: 10.1086/208882. Available at: https://academic. oup.com/jcr/article-abstract/8/4/419/1791452 (accessed: 31.03.2026).
  22. Jacoby J., Speller D.E., Berning C.K. 1974. Brand Choice Behavior as a Function of Information Load: Replication and Extension. Journal of Consumer Research, vol. 1, iss. 1, pp. 33–42. DOI: 10.1086/208579. Available at: https://academic. oup.com/jcr/article/1/1/33/1825085 (accessed: 08.04.2026).
  23. Almasi S., Bahaadinbeigy K., Ahmadi H., Sohrabei S., Rabiei R. 2023. Usability Evaluation of Dashboards: A Systematic Literature Review of Tools. BioMed Research International, vol. 2023, art. 9990933. DOI: 10.1155/2023/9990933. Available at: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/ PMC9977530/ (accessed: 14.04.2026).
  24. Skulmowski A., Xu K.M. 2022. Understanding Cognitive Load in Digital and Online Learning: a New Perspective on Extraneous Cognitive Load. Educational Psychology Review, vol. 34, pp. 171– 196. DOI: 10.1007/s10648-021-09624-7. Available at: https://link.springer.com/article/10.1007/ s10648-021-09624-7 (accessed: 19.03.2026).
  25. Padilla L.M., Creem-Regehr S.H., Hegarty M., Stefanucci J.K. 2018. Decision making with visualizations: a cognitive framework across disciplines. Cognitive Research: Principles and Implications, vol. 3, art. 29. DOI: 10.1186/s41235- 018-0120-9. Available at: https://cognitiveresearchjournal.springeropen.com/articles/10.1186/ s41235-018-0120-9 (accessed: 04.04.2026).
  26. Alghamdi N.A., Al-Baity H.H. 2022. Augmented Analytics Driven by AI: A Digital Transformation beyond Business Intelligence. Sensors, vol. 22, iss. 20, art. 8071. DOI: 10.3390/s22208071. Available at: https://www.mdpi.com/1424- 8220/22/20/8071 (accessed: 13.04.2026).