{"id":3308,"date":"2022-03-22T08:30:00","date_gmt":"2022-03-22T14:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/idsinc.com\/?p=3308"},"modified":"2026-03-09T15:13:48","modified_gmt":"2026-03-09T21:13:48","slug":"fc-prinzip7","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/idsinc.com\/de\/fc-principle7\/","title":{"rendered":"Fact Crashing \u2122: Prinzip 7"},"content":{"rendered":"\n
\n <\/div>\n\n\n\n

Datenverst\u00e4ndnis ist f\u00fcr eine ordnungsgem\u00e4\u00dfe Analyse erforderlich<\/h1>\n\n\n\n

Dies ist der neunte Teil einer Blogserie \u00fcber Fact Crashing\u2122<\/a>, die Beschleunigung der Ber\u00fccksichtigung von ACTION-Daten (Ambient, Contextual, Transactional, IoT, Operational, Navigational) zugunsten der Streitbeilegung.<\/p>\n\n\n\n

Es gibt 9 Prinzipien von Fakt Absturz<\/a>\u2122. Fr\u00fchere Blogs abgedeckt: <\/p>\n\n\n\n

Grundsatz 1: Daten sind Beweise und auffindbar<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Grundsatz 2: Daten sollten fr\u00fchzeitig adressiert werden<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Prinzip 2: Deep Dive<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Prinzip 3: Case Issues als datenzentrierte Anfragen formulieren<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Prinzip 4: Datenquellen identifizieren, qualifizieren und priorisieren<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Grundsatz 5: Daten unterliegen Aufbewahrungs- und Schutzpflichten<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Prinzip 6: Datenzuverl\u00e4ssigkeit beginnt mit der richtigen Erfassung<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Werfen wir nun einen Blick auf das siebte Prinzip.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Um Daten wirklich zu verstehen, sollten Sie sie sich wie einen dreibeinigen Hocker vorstellen: Systemadministrator (z. B. IT); Gesch\u00e4ftseigent\u00fcmer (z. B. Vertrieb) und Endbenutzer (z. B. Verk\u00e4ufer).  Diese drei Perspektiven helfen dabei, einige Nuancen bei der Beantwortung von Fragen aufzudecken wie:<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

  • Verwenden die Benutzer das System bestimmungsgem\u00e4\u00df?<\/em><\/li>
  • Ist der IT bekannt, wie das Unternehmen das System verwendet (Realit\u00e4t oder Design)?<\/em><\/li>
  • Welche \u00c4nderungen wurden aus gesch\u00e4ftlicher Notwendigkeit vorgenommen?<\/em><\/li><\/ul>\n\n\n\n

    Dies sind alles einfache und doch allzu h\u00e4ufige Situationen, die wir ohne Verschulden von irgendjemandem gesehen haben, nur eine Realit\u00e4t des Gesch\u00e4fts. Beispielsweise entscheiden sich Benutzer daf\u00fcr, ein Feld oder einen Workflow anders als beabsichtigt zu verwenden, weil \u201ees einfach einfacher war\u201c. Es ist wichtig, dass sich dieser Prozess darauf konzentriert, die Realit\u00e4t der Daten zu verstehen, und nicht das Unternehmen danach zu beurteilen "warum."<\/em> <\/p>\n\n\n\n

    Fehlende Beine<\/em><\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    Es ist nicht ungew\u00f6hnlich, in einer Situation zu sein, in der Ihnen Beine fehlen (z. B. der Personalverantwortliche, der von diesem Altsystem wei\u00df, ist nicht mehr im Unternehmen).<\/em>  Das bedeutet nicht, dass Sie nicht fortfahren k\u00f6nnen; es bedeutet nur, dass Sie verstehen m\u00fcssen, dass Sie auf zwei Beinen balancieren. <\/p>\n\n\n\n

    Als kurze Randnotiz sagte mir k\u00fcrzlich ein Kunde: \u201eIch habe keine Beine. Verdammt, ich habe keinen Hocker.\u201c<\/em>  Obwohl dies nicht \u00fcblich ist, kommt dies von Zeit zu Zeit vor. Hier m\u00fcssen Sie m\u00f6glicherweise mehr Fragen zu den Daten als zu Personen stellen.  (Hinweis: Es ist immer hilfreich, die folgenden Fragen in Bezug auf die Daten zu stellen, was wiederum hilft, zu \u00fcberpr\u00fcfen, was die Leute sagen).<\/em><\/p>\n\n\n\n

    • Entsprechen die Daten in diesem Feld meinen Erwartungen?<\/em><\/li>
    • Entspricht die Bandbreite\/Vielfalt der Daten meinen Erwartungen?<\/em><\/li>
    • Gibt es eine ungew\u00f6hnliche oder unerwartete Menge an \u201eNULL\u201c-Werten?<\/em><\/li><\/ul>\n\n\n\n

      Profilieren Sie die Daten<\/em><\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Wie in Prinzip 6 beschrieben, gibt es effiziente M\u00f6glichkeiten, schnell grundlegende KPIs f\u00fcr die Validierung festzulegen. Dasselbe gilt f\u00fcr das Profiling einer Datenquelle zum besseren Verst\u00e4ndnis. Einige h\u00e4ufige Datenpunkte, die bei der Erstellung dieses Profils helfen, sind:<\/p>\n\n\n\n

      • Rekordzahl<\/em><\/li>
      • Datumsbereich (und alle L\u00fccken)<\/em><\/li>
      • Wertebereich<\/em><\/li>
      • Durchschnittswert (und Ausrei\u00dfer)<\/em><\/li>
      • Gemeinsame Werte)<\/em><\/li><\/ul>\n\n\n\n

        Dies liefert das notwendige Wissen, um die Daten zu analysieren, und bietet auch eine weitere Validierungsebene durch diese \u201eSanity Check\u201c, bei der die Daten aus einigen Standardperspektiven betrachtet werden.<\/p>\n\n\n\n

        Kontinuierliches aktives Lernen<\/em><\/strong><\/h3>\n\n\n\n

        \u201eLerne kontinuierlich \u2013 es gibt immer \u201eeine Sache mehr\u201c zu lernen! \u201e~Steve Jobs<\/p>\n\n\n\n

        Jede Interaktion, die Sie mit den Daten haben, kann Ihnen etwas beibringen (best\u00e4tigen Sie, was Sie erwartet haben, oder geben Sie Hinweise auf das Unerwartete). <\/em> Ich kann Ihnen nicht sagen, wie oft wir das h\u00f6ren \u201eOh ja, ich habe vergessen, es dir zu sagen \u2026\u201c<\/em> Denn wenn Sie Jahre in eine Reihe von Daten zur\u00fcckblicken, sind diese Nuancen nicht immer im Vordergrund. Wenn diese Nuancen bei der Analyse nicht ber\u00fccksichtigt werden, k\u00f6nnen Ihre Ergebnisse verzerrt sein. <\/p>\n\n\n\n

        Informieren Sie sich \u00fcber diese Arten von Szenarien in Ihrem Datensatz.<\/em><\/strong><\/h3>\n\n\n\n

        An einem Punkt kam es zu einem Aufbewahrungsfehler, weil die Daten\u00fcbertragung zum Archivserver einige Wochen lang fehlschlug, bevor wir es bemerkten.<\/p>\n\n\n\n

        Wir haben aufgeh\u00f6rt, Feld A f\u00fcr X zu verwenden, und haben letztes Jahr damit begonnen, Feld D und E zu verwenden.<\/p>\n\n\n\n

        Wir verwenden im Allgemeinen Feld M, um die Gehaltsabrechnung zu melden und auszuf\u00fchren, aber die Rohdaten befinden sich in den Feldern Q, R, S und T.<\/p>\n\n\n\n

        Es gibt so viele Nuancen, die im normalen Gesch\u00e4ftsverlauf mit Daten passieren, dass Sie davon ausgehen k\u00f6nnen, dass Ihre Daten davon betroffen sein werden. Versuchen Sie, es w\u00e4hrend Ihres gesamten Unterfangens zu lernen und zu verstehen.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

        \n\n\n\n

        iDS bietet Unternehmen und Anwaltskanzleien auf der ganzen Welt beratende Datenl\u00f6sungen, die ihnen einen entscheidenden Vorteil verschaffen \u2013 sowohl innerhalb als auch au\u00dferhalb des Gerichtssaals. Unsere Fachexperten und Datenstrategen sind darauf spezialisiert, L\u00f6sungen f\u00fcr komplexe Datenprobleme zu finden und sicherzustellen, dass Daten als Verm\u00f6genswert und nicht als Belastung genutzt werden k\u00f6nnen.<\/em><\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Data Understanding is Required for Proper Analysis This is the ninth installment in a blog series on Fact Crashing\u2122, the acceleration of the consideration of ACTION data (Ambient, Contextual, Transactional, IoT, Operational, Navigational) to the benefit of resolving disputes. There are 9 Principles of Fact Crashing\u2122. 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