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Qualität

Qualität kommt bei uns an allererster Stelle. Qualität sichern wir auf zwei Seiten: Auf unserer Seite bieten wir Prozess-, Daten-, Analyse-, und Ergebnisqualität. Auf Ihrer Seite unterstützen wir dadurch Qualität und Nutzen eines Produkts, einer Dienstleistung oder eines Ergebnisses (inkl. Prozesse, Performanz und Entscheidungen).

Prozessqualität

Um Prozessqualität zu gewährleisten, orientieren wir in unserer Arbeit an diversen Standards. Für den Business Fokus orientieren wir uns u.a. an PMI Standards; für den Academics Fokus orientieren wir uns u.a. an den üblichen wissenschaftlichen Standards, z.B. die Standards der Deutschen Gesellschaft für Evaluation (DeGEval-Standards), die DFG-Empfehlungen zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis, bis hin zu den ICH-GCP-Guidelines im klinisch-biometrischen Kontext. Sehen Sie dazu vielleicht auch die Veröffentlichungen von Dr. Schendera zur Qualität in Forschung und Unternehmen unter Veröffentlichungen ein, z.B. Schendera (2008, 2007) und Schendera et al. (2003).

Datenqualität

Datenqualität kommt vor Analyse- und Ergebnisqualität. Anwender betreiben oft größten Aufwand, um ihre Analysen möglichst anspruchsvoll auswerten und publizieren zu können. Im Gegensatz dazu steht ein oft erschreckend naiver und konzeptloser Umgang mit ihrem Fundament, der Qualität der Daten. Man könnte fast formulieren, als ob manche Anwender auf diesem Auge (der Datenqualität) blind sind und nur die Qualität der Analyse im (anderen) Auge haben. Dass die Schlussfolgerungen auf der Grundlage solcherart betriebenen Analysen auf wackeligen Füssen stehen, versteht sich von selbst. Die Sicherung von Datenqualität ist oft komplexer und aufwendiger als die Analyse selbst. Das Arbeiten mit hochwertigen Daten erhöht nicht nur die Transparenz innerhalb des Unternehmens bzw. Projekts, sondern führt auch zu einem Qualitätsbewusstsein, das sich wiederum positiv auf alle Beteiligten auswirken kann. Eine nach außen kommunizierte Dokumentation von Qualitätssicherungsmaßnahmen und ihre Erfüllung stützt das Vertrauen von internen und externen Kunden in die Datenqualität. Um Datenqualität zu gewährleisten, wurde von uns ein umfangreicher Kriterienkatalog entwickelt. Wir prüfen Ihre Daten in zahlreichen Problembereichen, angefangen von Vollständigkeit, Einheitlichkeit, über die Identifikation und Elimination von Doppelten bzw. Missings und Ausreißern bis hin zur logischen bzw. sachlichen Plausibilität von Datensätzen, Variablen oder Werten.

Um abschließend einmal Zahlen zu nennen: Peterson (2003) schätzt, dass amerikanischen Firmen alleine 2001 "nur" durch „schmutzige“ Daten ca. 600 Milliarden Dollar an Einnahmen entgangen sind.

Analysequalität

Analysequalität setzt Datenqualität voraus und gewährleistet erst dann Ergebnisqualität. Die Komplexität von Statistik und Forschungsmethoden wird gerne unterschätzt. Diese Tendenz unterstützen viele Handbücher suggerieren, dass ein paar Mausklicks die erforderlichen Statistikkenntnisse ersetzen würden. Das Gegenteil ist der Fall: Statistikprogramme setzen dieses Wissen voraus, und diese erforderlichen Kenntnisse gehen in den meisten Fällen weit über die auf dem Markt erhältlichen Handbücher, z.B. zu SPSS oder EXCEL, hinaus. Zur Gewährleistung von Analysequalität orientieren wir uns an der einschlägigen Fachliteratur zu Forschungsmethoden und Statistik. Unsere Bibliothek zu Statistik und Forschungsmethoden umfasst mehrere 100.000 Druckseiten. Wir wissen, wovon wir reden.

Ergebnisqualität

In die schlussendlich vorliegende Ergebnisqualität fließen methodische Reflexion und Kompetenz auf höchstmöglichem Standard ein und gestattet, Verantwortung für Entscheidungen, Abläufe und Ereignisse innerhalb und nach Abschluss des Projekts zu übernehmen.
Ergebnisse höherer Qualität sind logischerweise genauer und interpretierbarer. Enthalten Business Daten u.a. geldwerte Informationen, dann eröffnet Ergebnisqualität auch:

  • genauere Kenntnisse über Daten, Produkte, und Services; aber auch: Aufschlüsse über "blinde Flecken" in der eigenen, internen Wahrnehmung,
  • genauere Kenntnisse über (z.B.) Kunden(gruppen), Typen, Verhalten oder auch Wünschen; also z.B. erhöhte Trefferquoten beim Marketing,
  • den aktuellen Status von (z.B.) Produktions- und Produktqualität,
  • konkretere Vorhersagen (z.B. künftiges Shopping- oder auch Vertragsverhalten),
  • bessere Planung bzw. Vorhersagen von Bestellungen, Absätzen und Lagerhaltungen,
  • zuverlässige und schnellere Lieferungen an interne und externe Kunden,
  • Risiken können besser abgeschätzt und eingegrenzt werden, also letztlich
  • Begründungen für oder auch gegen Entscheidungen.

Ungenauigkeit kann viel Geld kosten, falls sie unentdeckt in Strategien einfließen sollte. Ergebnisqualität schützt damit auch vor Fehlverhalten und Fehlinvestitionen, z.B. in der Produktion vor teuren Produktionsstopps oder sogar Rückholaktionen, im Banking Bereich z.B. vor dem Eingehen unnötiger Risiken, oder im Marketing-Bereich vor Imageschäden, z.B. das Ansprechen der falschen Klientel oder das Bewerben der falschen Produkte. Der Return of Invest (ROI) zeigt sich erfahrungsgemäß in zwei Seiten: Erhöhung des Nutzen (Gewinn, Einsparung, Wettbewerbsvorteil, Konkurrenzfähigkeit) und durch das Vermeiden von Kosten (Ausfällen, Ungenauigkeit, Fehlinvestitionen, Fehlentscheidungen).

An Ergebnisqualität sind eindeutig materielle Konsequenzen gekoppelt, auch die Glaubwürdigkeit zur Befähigung des eigenen Tuns. Profitieren Sie von unseren Erfahrungen. Sprechen Sie mit uns.

 
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