Können wir mal über den Elefanten im Raum sprechen?


Und uns über Datenqualität unterhalten?


Es scheint als würden wir um den heißen Brei reden, über die richtigen Tools, die richtige Struktur der Datenbanken und Datenseen, die Datenanalyse und natürlich meinen persönlichen Favoriten: Data Storytelling!


Aber was ist schon "big data" und alle vermeintlichen Erkenntnisse und Hochglanzfolien, wenn die Datenqualität nicht stimmt?


Ich kenn das! Ich war da! Ich musste manuell Projektstammdaten und Forecastdaten korrigieren, um an die Erkenntnisse zu gelangen, die das Geschäft vorantreiben. Mit 450+ aktiven Projekten in dem Portfolio auf einer zumeist manuell geführten Excelliste.

Und es ist echt mühsam!


Als der Datensee kam hat es Stunden um Stunden gebraucht, Plausi-checks, Korrekturen, Trainings und Sensibilisierungen durchzuführen, um die Leute dahin zu bekommen.


I musste mich immer selbst daran erinnern, wie es war, als ich selbst noch die Daten in das ERP oder andere Systeme eingegeben hatte. Mir wurde eine grundsätzliche Idee der Datenpflege erklärt, aber es wurde nicht wirklich nachverfolgt und es gab keinen Fokus auf meine Daten. Was ware damals anders?


Es war eine andere Zeit. Es war einfach nicht so wichtig, was in dem System (außer Auditoren-relevante Daten) stand. Wenn es eine globale Abfrage zu bestimmten Themen gab, erhielten wir eine Excel Tabelle vom Management, wo wir dann noch mal manuell die Daten eingegeben haben.


Das muss sich ändern - immer noch. Daten sollten nur einmal angefasst werden: wenn sie sich ändern. Alle globalen Anfragenden von Daten sollten sich diese dann herunterladen können und ihre Analyse auf diesem gemeinsamen Verständnis basieren, ohne den Datenlieferanten mit manueller Arbeit auf die Nerven zu gehen.


Und theoretisch können Datenseen genau dieses Problem adressieren, obwohl die Datenlieferanten dezentralisiert auf der ganzen Welt verteilt sitzen.


Denk dran, der Job ist nicht erledigt, nur weil das Mapping steht!


Datenlieferanten müssen verstehen, wie die Daten korrekt gepflegt werden sollen. Wenn sie es nicht verstehen, wird man als Geschäftsverantwortliche:r lange Nächte vorm PC verbringen, um aus sinnlosen Informationen sinnvolle Entscheidungsvorlagen zu generieren.


Ich hatte die Möglichkeit in meinem letzten Job zu allen Mitgliedern der Finanz-Community zu sprechen, die die notwendigen Daten in den Systemen pflegten. Und Storytelling hat mir dabei geholfen, Ihnen meine Message näher zu bringen.


"Stellt euch vor, ein Projekt sei ein Basketballspiel. Wir spielen gerade 450+ Spiele gleichzeitig. Jedes in einem anderen Status. Wir müssen wissen, ob wir gewinnen, was ein Team von dem anderen lernen kann und wie wir die Erfahrungen mit unserem Gegner auswerten können, damit wir es in einem anderen Spiel anwenden können. Und meistens in Echtzeit!


Wir müssen die Statistiken von jedem Spiel im Blick haben, stellt euch eine Anzeigetafel vom Spiel vor. Wir kombinieren alle 450 Anzeigen zu einem (Dashboard), um zu sehen, ob wir noch auf Spur sind mit all unseren strategischen Entscheidungen. Und dann können wir auf Spieleben reinzoomen und uns auf die Spiele konzentrieren, wo es gerade nicht so gut läuft und dem Team helfen. Wir können Trends ableiten und sowohl von unseren Fehlern als auch von unseren Erfolgen lernen.


Aber es ist alles nichts wert, wenn die Daten - EURE Daten - nicht korrekt sind! Wir müssen wirklich präzise sein! Wir brauchen Euch, um die Spiele zu gewinnen! Ihr seid ein wichtiger Faktor für unseren gemeinsamen Erfolg!"


Also helft den Datenlieferanten, Euch zu helfen! Erklärt und trainiert. Sensibilisiert und motiviert.


Wenn wir nicht mehr darüber reden müssen, ob die Daten richtig sind, können wir uns endlich über Inhalte unterhalten und die richtigen Geschäftsentscheidungen treffen.


Wenn Datenerkenntnisse die Strategie sind, dann ist die Datenqualität die Kultur. Und wir wissen alle: Kultur isst Strategie zum Frühstück.


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Quelle Foto: Adobe Stock

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