Plädoyer für mehr Fairness bei der Erhebung und Auswertung von Daten: Warum Unternehmen oft die Daten bekommen, die sie verdienen – und nicht die Daten, die sie brauchen
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Plädoyer für mehr Fairness bei der Erhebung und Auswertung von Daten: Warum Unternehmen oft die Daten bekommen, die sie verdienen – und nicht die Daten, die sie brauchen
Es heißt, dass Daten das neue Gold des 21. Jahrhunderts sind. Aber warum gibt es dann immer noch so viele „schlechte“, nicht verwertbare Daten in Unternehmen? Warum ist das Generieren und Auswerten von Daten ist in vielen Organisationen immer noch eine Schwachstelle? Ein Grund: Es wird viel zu häufig vergessen, mit den Daten übermittelnden Personen einen echten Dialog aufzubauen. Ihnen Auswertungen zurückzuspielen, anstatt sie in einer Einbahnstraßenkommunikation um immer mehr Input zu bitten. Das argumentiert Wiebke Apitzsch, Managing Director der Strategieberatung TTE Strategy.
Von Wiebke Apitzsch, TTE Strategy
Wie fühlen Sie sich in folgendem Fall: Jemand bittet Sie darum, etwas auszuleihen. Sie kommen der Bitte nach – und sehen Ihren Besitz nie wieder. Und dann kommt diese Person immer wieder auf Sie zu und bittet um mehr?
Nun, sofern Sie nicht extrem großzügig und freigebig sind, könnte Sie das irritieren, oder?
Während ein solches Verhalten nach allgemeiner Auffassung im Privatleben als inakzeptabel gilt, hat es sich im Geschäftsleben eingebürgert, wenn es um die Anforderung von Daten geht.
Gut, werden Sie vielleicht sagen, die Leute werden für ihre Arbeit bezahlt. Wie kann da überhaupt die Rede von einer Art Rückerstattung für die Datenerhebung sein?
Lassen Sie uns zum besseren Verständnis einen kleinen Fall durchspielen. Sie sind der Chef. Das Jahresende ist da und Sie führen die Mitarbeiterbeurteilung durch.
- Techniker A repariert jede kaputte Maschine unverzüglich und kommt sogar nachts zur Arbeit, um Kollegen aus einer Klemme zu helfen. Nur wenn es um die Dokumentation geht, verhält er sich wenig vorbildlich: Er steigt einfach nicht von der Papierdokumentation auf das neue Tablet um.
- Techniker B tut sich schwer mit Maschinen, selbst nach einigen Monaten in dieser Rolle. Dokumentieren kann er allerdings hervorragend und füllt Jedes neue elektronische Formular mit hingabe aus.
Was tun?
Wahrscheinlich behalten Sie A und besprechen mit B Möglichkeiten, wie er seine Fähigkeiten in einem anderen Umfeld unter Beweis stellen kann. Denn: A erbringt seine Leistung im Kern, B in den – aus der Perspektive seiner beruflichen Position – Extras. Kern bleibt Kern, die Leistungen sind nicht gleichwertig. Das heißt: Wenn Sie von Ihren Leuten verlangen, immer mehr Daten zu generieren, bedeutet das, dass Sie von ihnen Extraleistung verlangen.
Sie könnten argumentieren, dass die Datenanforderungen dem Wohl des Unternehmens dienen und die Mitarbeiter daher intrinsisch dazu motiviert sein müssten. Aber der weltweite Flugverkehr wurde auch nicht etwa durch die Gefahr des Klimawandels, sondern durch COVID reduziert. in 30 min sehe ich die erste Version vom Sharepoint, willst du dazu kommen? Traurig aber wahr, nur die wenigsten Menschen investieren ständig in größere, übergeordnete Ziele, wenn sie darin nicht eine unmittelbare Wirkung für sich selbst sehen.
Wie können wir also sicherstellen, dass auch Techniker A sich entschließt, die neuen Formulare auszufüllen, obwohl es für ihn zusätzlichen Aufwand bedeutet und er persönlich keine Lust auf Arbeit mit einem digitalen Endgerät hat.
Die Antwort ist relativ einfach: Techniker A wird das Formular ausfüllen, wenn er davon einen direkten Nutzen hat.
Wie kann man einen Nutzen schaffen für diejenigen, die Daten teilen?
Zuerst einmal sollten Sie bei Ihrer Transformationsstrategie prüfen: Inwieweit profitiert das eigentlich betroffene Team von der neuen Transparenz?
Sie können die Mitarbeiter selbst fragen. Allerdings ist es unwahrscheinlich, dass Sie einfach so eine klare Antwort erhalten. Eine bessere Vorgehensweise wäre es, die Möglichkeiten gemeinsam zu analysieren. Analysieren Sie, wie Techniker A arbeitet. Und welches Wissen ihm helfen könnte, mehr Zeit zu sparen, als er für den Input investiert. Hier bieten sich folgende Fragen an:
- Wie plant er seine tägliche Arbeit?
- Welche Informationen holt er vor Ausführung seiner Aufgaben ein?
- Was hätte er gern gewusst, bevor er mit der Arbeit angefangen hat?
- Was für Themen bespricht er mit seinen Kollegen bei der Schichtübergabe?
Wahrscheinlich könnte ihm die Technologie eine Menge Vorteile bringen. Zum Beispiel eine Standardvisualisierung für den Maschinenzustand. Er hätte alle Standardprozesse (SOPs) zur Hand, einschließlich der Besonderheiten dieser Anlage. Mit nur einem Klick hätte er Zugriff auf die Kontaktdaten aller relevanten Lieferanten-Helpdesks. Gelingt es Ihnen, die Berichte zusammen mit den Mitarbeitern so klar und relevant zu gestalten, dass sie diese gern nutzen, wird Ihr Projekt erfolgreich sein. Wenn das Produktionsteam die Daten nutzt, wird der Gruppenzwang auch den letzten Kollegen, der sich noch sträubt, zum Umstieg auf den Prozess bewegen.
Qualitätsinput, Qualitätsoutput
Sorgfalt selbst ist nicht der einzige Grund, warum zunächst Dashboards für das Team erstellt werden sollten. Das könnte man, wenn nötig, auch mit Druck erreichen. Zumindest bis zu einem gewissen Grad.
Aber es gibt einen zweiten Effekt, der ebenso wichtig ist: die Datenqualität.
Ob manuell eingegebene oder maschinell generierte Daten: In keinem einzigen Fall habe ich in meiner beruflichen Laufbahn einen bereits gebrauchsfertigen Datensatz erhalten. Erst recht nicht, wenn es sich um Daten handelte, die an verschiedenen Stellen generiert wurden. Dafür gibt es natürlich viele Gründe. Aber einer davon ist: Wenn man nicht sieht, wie die Daten verwendet werden, ist es ein bisschen so wie mit diesen alten Formularen für die Dateneingabe: Man konnte so viel schreiben, wie man wollte, aber man bekam nur die letzten 20 Ziffern zu sehen. Das Ganze wird komisch. Und beim nächsten Mal, wenn keine alten Daten zur Verfügung stehen, verlieren die Informationen wahrscheinlich an Konsistenz.
Wenn unsere Bediener dagegen ein Dashboard vor sich haben, dass nur 50 Prozent des normalen Daten-Abfalls anzeigt, sie aber sehen, dass die Behälter so voll wie immer sind, wissen sie sofort: Hier läuft etwas schief. Und da das ihren neuen Übergabeablauf durcheinanderbringt und der Chef bald auftauchen wird, um Fragen zu stellen, haben sie einen sehr guten Grund, auf das Problem aufmerksam zu machen und es zu beheben.
Datenqualität beginnt mit guten Daten. Aber sie endet mit Menschen, die diese validieren. Die meisten Organisationen müssen wichtige strategische Themen auf der Basis von datengestützten Informationen entscheiden. Das ist der Grund für die große Bedeutung einer einwandfreien Datenqualität. Und warum im Nachhinein viel Zeit in die Datenbereinigung investieren, wenn man den Erhalt unsauberer Daten von vornherein vermeiden kann?
Die Rückübermittlung der Daten an diejenigen, die sie am besten kennen, stellt sicher, dass diese Daten valide bleiben.
Zusammengefasst:
Daten auch mit denen zu teilen, die sie generieren, ist nicht nur fair. Es sorgt für einen ständigen Fluss an wertvollen Informationen und sichert eine hohe Datenqualität. So entsteht ein solides Fundament, auf dem dann weiterführende Funktionen aufgebaut werden können. Darum kann nur bei guter Vorarbeit ‚Advanced Analytics‘ sein wahres Potenzial entfalten.
Über TTE Strategy:
TTE Strategy berät Unternehmen in den Bereichen Strategie und Transformation. Wir verfolgen dabei einen integrativen Arbeitsansatz nach unserem Motto ‚Creating Results Together‘. Ob Strategieentwicklung oder Umsetzung: Wir führen alle Projekte gemeinsam mit den Teams unserer Klienten durch, nicht im Hinterzimmer. Dabei geht es nicht um einen ‚softeren‘ Ansatz der Strategieberatung – im Gegenteil: durch die hohe Motivation und das ausgeprägte Engagement der Teams erzielen wir gemeinsam die besseren Ergebnisse.
Im Jahr 2020 hat die WirtschaftsWoche TTE Strategy als beste mittelständische Strategieberatung ausgezeichnet und sie mit dem zweiten Platz im Bereich ‚Operations‘ prämiert.
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