Heute schon das Vertrauen in DQM erhöht?

May 10, 2010 by · 1 Comment
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Für englisch-sprachige Leser: There is an English version of this post.

In der letzten Zeit wurde einige Blogposts veröffentlicht, in denen ein Pranger als Mittel zur Verbesserung der Datenqualität diskutiert wurden. Hier sind einige englisch-sprachige Beispiele:

  • A Data Quality Riot Act von Rob Paller
  • The Poor Data Quality Jar
  • The Scarlet DQ, beide von Jim Harris auf OCDQBlog
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      Picture by Okinawa Soba, taken from flickr with a cc license

    Bei diesen Beiträge hatte ich das Gefühl, dass die Reaktion zwar menschlich verständlich ist, aber der Sache eher schadet. Um die Diskussion dazu weiter zu führen, möchte ich meine Gedanken zum “Vertrauen in DQM” etwas weiter ausführen und freue mich über Kommentare und andere Sichtweisen.

    Das Problem, das ich mit dem “öffentlichen Anprangern” aus den Posts von Rob und Jim sehe: Ein solches Vorgehen wird nur unter engen Bedingungen funktionieren – wenn das Anprangern mit einem Augenzwinkern erfolgt. Am einfachsten ist es, wenn der “Beschuldigte” von sich aus versteht, was falsch gelaufen ist – dann kann der “Anschiss” so übertrieben sein, dass er nicht ernst genommen werden kann und es so zu keinem persönlichen Angriff kommt, aber der Hinweis trotzdem aufgegriffen wird.

    Damit das funktioniert, sehe ich zwei Möglichkeiten: Man ist so witzig, dass ein “Anschiss” an einen neuen Kollegen zu einem Schmunzeln führt – ich selbst bekomme das mit Sicherheit nicht hin. Zudem birgt es das Risiko, dass das Ganze nach hinten losgeht und man dann sein Verhalten mit dem Vorgesetzten des Kollegen besprechen muss. Nach meinen Erfahrungen werden solche Gespräche immer humorloser, je weiter es in der Firmenhierarchie nach oben geht. Insgesamt sehr riskant, sich auf sein komödiantisches Talent zu verlassen.

    Damit bleibt die zweite Möglichkeit – das Anprangern erfolgt nur in Ausnahmefällen und erst, nachdem man Vertrauen in DQM aufgebaut und den Beteiligten klar ist, das es um die Verbesserung der Datenqualität geht und nicht darum, jemandem die Schuld für Probleme in die Schuhe zu schieben.

    Leider nimmt man sich selten genug Zeit zum Aufbau des dafür erforderlichen Vertrauens, vielmehr kann mühselig aufgebautes Vertrauen mit einer unbedachten Äußerung wieder verspielt werden. Hier sind ein paar Ideen, Vertrauen in DQM zu schaffen:

    • eine Beurteilung sollte so spät wie möglich erfolgen – man sollte erst versuchen herauszufinden, warum Leute bestimmte Vorgehen gewählt haben, bevor man sie als Idioten bezeichnet
    • Man kann gerne zugeben, auch nicht alles zu wissen und laufend dazuzulernen, in dem man mit so vielen Leuten wie möglich spricht, die verschiedene Blickwinkel auf ein Thema haben
    • Unterstützen Sie die Leute bei der Lösung derer Probleme – dann ist die Bereitschaft größer, auch bei DQ Problemen zu helfen
    • Datenqualität muss abhängig vom Zuhörer erklärt werden – ein Fachbereich interessiert sich nicht für referentielle Integrität, wenn man ihm nicht erklärt, was das in seiner täglichen Arbeit bedeutet
    • Seien Sie nicht zu akademisch in Ihren DQ Anforderungen – es macht keinen Sinn, bei kaum verwendeten Daten eine perfekte Datenqualität zu verlangen

    Selbst mit dieser Grundeinstellung muss ich oft erst einmal den Kopf darüber schütteln, auf welche schwachsinnigen Dinge einige Benutzer kommen. Dann frage ich mich aber, welche Reaktion ich ernten würde, den Benutzer damit ein wenig aufzuziehen. In den meisten Fällen gehe ich dann etwas vorsichtiger vor und diskutiere über die Auswirkungen der Fehler anstatt persönliche Schuld zu suchen. Das ist kurzfristig nicht ganz so befriedigend wie “Luft abzulassen”, hat aber langfristig viel bessere Erfolgsaussichten. Wie reagieren Sie in solchen Situationen, welche Erfahrungen haben Sie gesammelt?