Shit in, Shit out! Intelligente Information schaffen: 3 Bedingungen

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Information Manager bei avato consulting ag
Jennifer Gitt is an Information Management specialist, focussing on IT Information Management. As Information Manager she leads clients' projects at avato, which aim at building and maintaining intelligent information. She is experienced in the challenges, methods, and models proven in practice, to build up a successful information management portal. Since finishing her studies in International Business & Change Management successfully in 2011, she dealt with information processing, communication and management. One of her focal points were Information Management methods, on which she published several professional articles.
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Intelligenz als Voraussetzung und im Ergebnis

Wenn Wissen Macht ist, dann sind Informationen der Schlüssel zum Erfolg. Das war so, ist aktuell so, und wird auch in Zukunft nicht anders sein. Was sich jedoch im Laufe der Zeit verändert, ist die Art, wie wir Informationen sammeln, Wissen daraus schöpfen und weitergeben.

In diesem Prozess ist neben dem Mensch zunehmend die Maschine beteiligt, wodurch sich völlig neue Möglichkeiten eröffnen. In Bruchteilen von Sekunden können heute Massen von Daten generiert, ausgewertet und als nützliche Information zur Verfügung gestellt werden. Das beschleunigt Prozesse und erspart uns gleichzeitig Arbeit.

In manchen Bereichen ist es allerdings nicht mit einem Knopfdruck getan.

Die Erfahrung zeigt, dass heute in vielen Unternehmen Wissen in digitaler Form erzeugt und gesammelt wird – beispielsweise in Wikis, Dokumenten, Präsentationen und Mailsystemen. Das bedeutet, dass durch bestimmte Abfragen oder Suchen jede Art von Information in diesen Dokumenten und Systemen abrufbar sein müsste – ob eine automatisch generierte Übersicht, eine Arbeitsanweisung, oder technische Abbildungen zu Applikationsarchitekturen.

Aber in der Realität sind der Intelligenz der Informationen Grenzen gesetzt. Im System gibt es Informationen, die veraltet sind und nicht mehr stimmen. Es gibt Informationen, die liegen in unterschiedlichen Varianten und Versionen vor und sind dadurch nicht mehr eindeutig oder sogar widersprüchlich. Andere Informationen sind wiederum gar nicht vorhanden. Der Input bestimmt den Output. Oder auch: Shit in, Shit out! (Im Deutschen: Wie man in den Wald hinein ruft, so schallt es auch heraus.)

Um das Ziel intelligente Information zu erreichen, sollten Informationen diese 3 Bedingungen mit allen Facetten erfüllen: Umfang, Qualität und Verfügbarkeit.

 

Umfang: Was muss ich wissen?

Typischerweise entsteht im Laufe der Zeit ein Wildwuchs an Dokumenten und Informationen im Unternehmen. Das verleitet zu der Annahme, dass alle nötigen Informationen vorhanden sind, irgendwo.

In der Praxis müssen jedoch häufig Entscheidungen auf unzureichender Informationsbasis getroffen werden – die erforderlichen Informationen gibt es einfach nicht. Das umgekehrte Szenario ist nicht seltener: Die Massen an Informationen sind überwältigend, sodass die Sichtung und Auswertung eine schnelle Entscheidungsfindung nicht zulässt.

Wäre es nicht hilfreich, alle Informationen zu einem Thema an genau einer Stelle zu haben – und in genau dem Umfang, der situationsspezifisch erfordert ist?

Der Weg beinhaltet die folgenden Schritte:

  1. Welche Informationen müssen vorhanden sein?
    (Den Information Need definieren)
  2. Abgleich mit tatsächlich vorhandener Information.
  3. Lücken (Information Gap) füllen. Überschüsse entfernen.

 

Das klingt simpel, aber es steckt mehr dahinter …

 

… denn woher wissen wir, welche Informationen im Unternehmen benötigt werden? Dazu sollten diejenigen identifiziert und befragt werden, die die Informationen verwenden (Information User). Sie sind die Stakeholders und geben Ziele und den Scope (den Umfang, den Bereich) vor.

Ist der Scope und die gewünschte Informationsstruktur detailliert erarbeitet, steht der Abgleich mit der vorhandenen Information bevor. Die Erfahrung hat gezeigt, dass die Sichtung (= Capture) aller vorhandenen Informationen eine nur mit unverhältnismäßigen Aufwänden zu bewältigende Aufgabe ist. Daher gilt: Nur nach dem suchen, was benötigt wird …

… und diese Informationen fließen als Draft in die Informationsplattform ein. Was es nicht gibt, muss erstellt werden. Und was nicht benötigt wird? Nun ja … Ablage P – oder auch ab ins Archiv.

 

 

Qualität – was ist brauchbar?

Die Informationen fließen zunächst „nur als Draft“ ein – denn die schönsten Diagramme nutzen nichts, wenn sie auf falschen Daten beruhen. Wurden Informationen im Unternehmen nicht nach vorgegebenen, einheitlichen Regeln erstellt, sind wichtige Qualitätsmerkmale häufig nicht erfüllt. Damit intelligente Information entsteht, muss die Qualität der Basis stimmen. Es gibt Methoden, die die Qualität prüfen und einstufen (Evaluate).

Prinzipiell sollten Informationen nicht nur korrekt, sondern auch aktuell, vollständig und eindeutig sein. Auch die „Benutzerfreundlichkeit“ wirkt sich auf die Qualität aus. Eine gute Sprache und Struktur, sowie die einheitliche Verwendung von Begriffen hilft bei der Verständlichkeit enorm und beugt Missverständnissen vor. Gleichzeitig sollte der Information User bei seiner Suche immer auf die Information des gewünschten Typs und der gewünschten Tiefe stoßen.

 

Verfügbarkeit – Wo stand doch gleich …?

Oft weiß der Information User, dass eine bestimmte Information existiert – doch er kann sich einfach nicht mehr daran erinnern, wo er sie zuletzt gesehen hat. Kann er sie nicht finden, ist die Information nicht verfügbar, und damit unbrauchbar. Um eine schnelle Auffindbarkeit sicherzustellen, sind Metadaten von unschlagbarem Wert. Über Metadaten kann die Suchfunktion Informationen nach Relevanz filtern. Die Verfügbarkeit umfasst jedoch nicht nur die Auffindbarkeit, sondern auch das Thema Zugang/Berechtigung. Jedem, der berechtigt ist, auf eine bestimmte Information zuzugreifen, muss der Zugriff hierauf jederzeit möglich sein.

 

Unter dem Strich …


… sind Systeme für intelligente Information schön und gut, aber auch das beste System kann nicht das Unmögliche leisten.

Während es mittlerweile Möglichkeiten gibt, zahlreiche Qualitätskriterien und die Verfügbarkeit von Informationen mit Hilfe von Tools zu überprüfen, stoßen eben diese in anderen Bereichen an ihre Grenzen – manche Information liegt schlichtweg nicht vor, oder existiert nicht in schriftlicher Form.

Darüber hinaus kann ein Tool zwar eine Annahmen über die Qualität einer Information treffen, doch die Anpassungen vorzunehmen, um die Information qualitativ auf den Standard zu heben, liegt bei demjenigen, der sie erstellt (Responsible).

Wie so oft im Leben gilt: Wer sein Ziel nicht kennt, kann den Weg nicht finden – oder anders gesagt: Wer seinen Bedarf an Information (Information Need) kennt, kann auch den Weg dorthin finden. Durch den Abgleich mit vorhandener Information kann der Information Gap ermittelt und geschlossen werden. Fließen hierbei gleichzeitig die Ansprüche an Qualität und Zugang mit ein, ist der Weg für Intelligente Information bereitet.

[Gesamt:8    Durchschnitt: 3.8/5]

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1 comment on “Shit in, Shit out! Intelligente Information schaffen: 3 Bedingungen”

  1. Gregor Bister Antworten

    Genau das erleben wir gerade in einem Projekt in einer IT Abteilung.
    Zunächst war es kaum möglich, gemeinsam mit dem Management Ziele der Initiative festzulegen. Dann sind wir auf mehrere 10tausend Dokumente gestoßen. Nach einem stichprobenartigen Sichten stellten wir fest, dass viele völlig veraltet und unzureichend waren. Im Allgemeinen waren die Dokumente unübersichtlich und meist unbrauchbar. Zudem konnten wir nur zu wenigen der formulierten Zielen überhaupt Informationen finden.

    Shit in, Shit out scheint ein typisches Problem im Bereich der Unternehmens-IT zu sein.

    Wir überlegen jetzt, entweder über Analytics eine Vorauswahl interessanter Dokumente zu treffen oder das Verfahren komplett zu ändern. Über die Definition von Goals und die Bestimmung von Accountables und Responsibles für die wichtigsten Bereiche Informationen unter Nutzung von einheitlichen Methoden zu erstellen ohne im Detail zu analysieren, was eventuell irgendwo bereits existiert oder eben noch nicht vorhanden war.

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