Quality Anti-Patterns stoppen
Typische Fehler in Data Quality erkennen: Tests ohne Zweck, Scores ohne Entscheidung und Gates ohne Owner.
Diese Story sammelt Fehlmuster, die Data Quality gut aussehen lassen, aber im Alltag nicht helfen.
Ausgangslage
Ein Dashboard zeigt hohe Quality Scores. Trotzdem trauen Fachbereiche den Daten nicht. Das passiert, wenn Tests viele technische Details prüfen, aber die eigentliche Entscheidung nicht schützen.
Begriffe vor dem Lesen
- Quality Score — verdichteter Qualitätswert; hilfreich als Signal, gefährlich als alleinige Freigabe.
- Anti-Pattern — wiederkehrendes Muster, das plausibel klingt, aber schlechte Ergebnisse erzeugt.
- verantwortliche Person — Rolle, die die fachliche Nutzbarkeit akzeptiert oder ablehnt.
Häufige Anti-Patterns
- Tests ohne Zweck
- Gesamtscore statt kritischer Teilmenge
- Prüfpunkt ohne Ausnahmeweg
- technische Regel ohne fachlichen verantwortliche Person
- Screenshot als Nachweis ohne Entscheidung
- Katalog-Vollständigkeit als Ersatz für Vertrauen
Für den Vertrieb
Diese Anti-Patterns sind gute Gesprächsöffner. Sie machen Probleme nachvollziehbar, ohne jemanden bloßzustellen.
Warum das wichtig ist
Quality Anti-Patterns stoppen darf kein abstrakter Governance-Satz bleiben innerhalb der Serie Quality Foundations. Der Nutzen entsteht erst, wenn ein Team versteht, welche Entscheidung geschützt wird, wer fachlich zuständig ist, welche Daten oder Prozesse betroffen sind und woran man später erkennt, dass die Vereinbarung wirklich umgesetzt wurde.
Konkretes Beispiel
Ein Fachbereich bereitet einen Report, ein Datenprodukt, einen Workflow oder eine Übergabe an einen Kunden vor. Zuerst wirkt alles geklärt: Es gibt eine Quelle, eine Kennzahl, eine Regel oder einen bestehenden Prozess. Im Review zeigt sich aber, dass verschiedene Teams unterschiedliche Definitionen, Aktualisierungszyklen, Freigaben oder Nachweise meinen. Genau an dieser Stelle hilft Governance: Aus einer allgemeinen Diskussion wird eine konkrete Vereinbarung mit Zweck, Owner, Umsetzung und prüfbarer Evidence.
Mini-Check
- Welche fachliche Entscheidung schützt diese Story?
- Welche Rolle akzeptiert das Ergebnis aus fachlicher Sicht?
- Welches System, welcher Datensatz, Report oder Prozess ist betroffen?
- Welcher Nachweis zeigt, dass die Vereinbarung umgesetzt wurde?
- Was passiert, wenn die Regel nicht eingehalten werden kann?
Quality Foundations
Part 3 of 4
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