{"id":154,"date":"2010-05-10T11:00:26","date_gmt":"2010-05-10T09:00:26","guid":{"rendered":"http:\/\/www.smartersoftware.de\/wordpress\/?p=154"},"modified":"2010-05-08T14:36:53","modified_gmt":"2010-05-08T12:36:53","slug":"vertrauen-in-dqm","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.smartersoftware.de\/wordpress\/2010\/05\/vertrauen-in-dqm\/","title":{"rendered":"Heute schon das Vertrauen in DQM erh&ouml;ht?"},"content":{"rendered":"<blockquote>\n<p>F\u00fcr englisch-sprachige Leser: There is an <a href=\"http:\/\/www.smartersoftware.de\/wordpress\/english\/building-dq-trust.html\">English version of this post<\/a>.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>In der letzten Zeit wurde einige Blogposts ver\u00f6ffentlicht, in denen ein Pranger als Mittel zur Verbesserung der Datenqualit\u00e4t diskutiert wurden. Hier sind einige englisch-sprachige Beispiele:<\/p>\n<li>\n<div align=\"left\"><a href=\"http:\/\/robpaller.com\/archive\/2010\/01\/a-data-quality-riot-act\/\">A Data Quality Riot Act<\/a> von <a href=\"http:\/\/robpaller.com\/\">Rob Paller<\/a> <\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"left\"><a href=\"http:\/\/www.ocdqblog.com\/home\/the-poor-data-quality-jar.html\">The Poor Data Quality Jar<\/a><\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"left\"><a href=\"http:\/\/www.ocdqblog.com\/home\/the-scarlet-dq.html\">The Scarlet DQ<\/a>, beide von Jim Harris auf <a href=\"http:\/\/www.ocdqblog.com\/\">OCDQBlog<\/a><\/div>\n<\/li>\n<p>&#160;<\/p>\n<ul>\n<p align=\"center\"><img decoding=\"async\" style=\"display: block; float: none; margin-left: auto; margin-right: auto\" src=\"http:\/\/farm4.static.flickr.com\/3355\/3495746343_929e448664.jpg\" \/><\/p>\n<p align=\"center\"><em><font size=\"1\">Picture by <\/font><\/em><a href=\"http:\/\/www.flickr.com\/photos\/24443965@N08\/\"><em><font size=\"1\">Okinawa Soba<\/font><\/em><\/a><em><font size=\"1\">, taken from flickr with a cc license<\/font><\/em><\/p>\n<\/ul>\n<p>Bei diesen Beitr\u00e4ge hatte ich das Gef\u00fchl, dass die Reaktion zwar menschlich verst\u00e4ndlich ist, aber der Sache eher schadet. Um die Diskussion dazu weiter zu f\u00fchren, m\u00f6chte ich meine Gedanken zum \u201cVertrauen in DQM\u201d etwas weiter ausf\u00fchren und freue mich \u00fcber Kommentare und andere Sichtweisen.<\/p>\n<p>Das Problem, das ich mit dem \u201c\u00f6ffentlichen Anprangern\u201d aus den Posts von Rob und Jim sehe: Ein solches Vorgehen wird nur unter engen Bedingungen funktionieren \u2013 wenn das Anprangern mit einem Augenzwinkern erfolgt. Am einfachsten ist es, wenn der \u201cBeschuldigte\u201d von sich aus versteht, was falsch gelaufen ist \u2013 dann kann der \u201cAnschiss\u201d so \u00fcbertrieben sein, dass er nicht ernst genommen werden kann und es so zu keinem pers\u00f6nlichen Angriff kommt, aber der Hinweis trotzdem aufgegriffen wird.<\/p>\n<p>Damit das funktioniert, sehe ich zwei M\u00f6glichkeiten: Man ist so witzig, dass ein \u201cAnschiss\u201d an einen neuen Kollegen zu einem Schmunzeln f\u00fchrt \u2013 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 Gespr\u00e4che immer humorloser, je weiter es in der Firmenhierarchie nach oben geht. Insgesamt sehr riskant, sich auf sein kom\u00f6diantisches Talent zu verlassen.<\/p>\n<p>Damit bleibt die zweite M\u00f6glichkeit \u2013 das Anprangern erfolgt nur in Ausnahmef\u00e4llen und erst, nachdem man Vertrauen in DQM aufgebaut und den Beteiligten klar ist, das es um die Verbesserung der Datenqualit\u00e4t geht und nicht darum, jemandem die Schuld f\u00fcr Probleme in die Schuhe zu schieben.<\/p>\n<p>Leider nimmt man sich selten genug Zeit zum Aufbau des daf\u00fcr erforderlichen Vertrauens, vielmehr kann m\u00fchselig aufgebautes Vertrauen mit einer unbedachten \u00c4u\u00dferung wieder verspielt werden. Hier sind ein paar Ideen, Vertrauen in DQM zu schaffen:<\/p>\n<ul>\n<li>eine Beurteilung sollte so sp\u00e4t wie m\u00f6glich erfolgen \u2013 man sollte erst versuchen herauszufinden, warum Leute bestimmte Vorgehen gew\u00e4hlt haben, bevor man sie als Idioten bezeichnet<\/li>\n<li>Man kann gerne zugeben, auch nicht alles zu wissen und laufend dazuzulernen, in dem man mit so vielen Leuten wie m\u00f6glich spricht, die verschiedene Blickwinkel auf ein Thema haben<\/li>\n<li>Unterst\u00fctzen Sie die Leute bei der L\u00f6sung derer Probleme \u2013 dann ist die Bereitschaft gr\u00f6\u00dfer, auch bei DQ Problemen zu helfen<\/li>\n<li>Datenqualit\u00e4t muss abh\u00e4ngig vom Zuh\u00f6rer erkl\u00e4rt werden \u2013 ein Fachbereich interessiert sich nicht f\u00fcr referentielle Integrit\u00e4t, wenn man ihm nicht erkl\u00e4rt, was das in seiner t\u00e4glichen Arbeit bedeutet<\/li>\n<li>Seien Sie nicht zu akademisch in Ihren DQ Anforderungen \u2013 es macht keinen Sinn, bei kaum verwendeten Daten eine perfekte Datenqualit\u00e4t zu verlangen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Selbst mit dieser Grundeinstellung muss ich oft erst einmal den Kopf dar\u00fcber sch\u00fctteln, auf welche schwachsinnigen Dinge einige Benutzer kommen. Dann frage ich mich aber, welche Reaktion ich ernten w\u00fcrde, den Benutzer damit ein wenig aufzuziehen. In den meisten F\u00e4llen gehe ich dann etwas vorsichtiger vor und diskutiere \u00fcber die Auswirkungen der Fehler anstatt pers\u00f6nliche Schuld zu suchen. Das ist kurzfristig nicht ganz so befriedigend wie \u201cLuft abzulassen\u201d, hat aber langfristig viel bessere Erfolgsaussichten. Wie reagieren Sie in solchen Situationen, welche Erfahrungen haben Sie gesammelt?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>F\u00fcr englisch-sprachige Leser: There is an English version of this post. In der letzten Zeit wurde einige Blogposts ver\u00f6ffentlicht, in denen ein Pranger als Mittel zur Verbesserung der Datenqualit\u00e4t diskutiert wurden. 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