{"id":65484,"date":"2016-11-07T13:22:00","date_gmt":"2016-11-07T13:22:00","guid":{"rendered":"https:\/\/kepner-tregoe.com\/blogs\/how-to-solve-problems-when-you-are-missing-required-data\/"},"modified":"2016-11-07T13:22:00","modified_gmt":"2016-11-07T13:22:00","slug":"how-to-solve-problems-when-you-are-missing-required-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kepner-tregoe.com\/de\/blogs\/how-to-solve-problems-when-you-are-missing-required-data\/","title":{"rendered":"Probleml\u00f6sung bei fehlenden \u201eerforderlichen\u201c Daten"},"content":{"rendered":"<p>Eine der Hauptursachen f\u00fcr Verz\u00f6gerungen bei der Ursachenanalyse ist ein Mangel an Informationen \u2013 Daten, die vage, unbewiesen oder schlicht unbekannt sind. In solchen Phasen kommt es h\u00e4ufig vor, dass Informationen nachgejagt wird, ohne zu wissen, ob dieses fehlende Puzzleteil tats\u00e4chlich f\u00fcr die L\u00f6sung notwendig ist. <\/p>\n<h4 style=\"text-align: center;\">Liegt das Risiko innerhalb akzeptabler Grenzen, k\u00f6nnen Sie Entscheidungen treffen und L\u00f6sungen testen, ohne unn\u00f6tige Daten zu sammeln<strong>.<\/strong><\/h4>\n<p>Eine M\u00f6glichkeit, die Datenerfassung voranzutreiben und die Ursachenanalyse zu beschleunigen, ist die Verwendung des Akronyms NMD f\u00fcr \u201eNeed more data\u201c (Weitere Daten erforderlich). Indem Sie vage oder unbekannte Daten als NMD kennzeichnen, k\u00f6nnen Sie das Ausma\u00df der Varianz oder des Risikos absch\u00e4tzen, das in den Prozess eingef\u00fchrt wurde. Liegt das Risiko innerhalb akzeptabler Grenzen, k\u00f6nnen Sie Entscheidungen treffen und L\u00f6sungen testen, ohne unn\u00f6tige Daten zu sammeln. Dies erm\u00f6glicht es Ihnen, mit Zuversicht voranzuschreiten, ohne Ihre Kunden und Fachexperten (SMEs) dadurch zu frustrieren, dass Sie fordern, dass weitere Informationen gesammelt werden <u>m\u00fcssen<\/u>, bevor es weitergeht.   <\/p>\n<h4>Die Qualit\u00e4t Ihrer vorhandenen Daten verstehen<\/h4>\n<p>Im besten Fall kann die Verwendung von NMD und das Abw\u00e4gen des Nutzens weiterer Daten gegen\u00fcber dem Fortfahren mit dem Ist-Zustand sogar ergeben, dass das Finden einer Ursache gar nicht zwingend erforderlich ist.<\/p>\n<p>Ein Best-Practice-Ansatz, wie das NMD-Konzept von Kepner-Tregoe, erfordert die Zuweisung der Nachverfolgungsverantwortung an eine Person oder die Dokumentation, wann die fehlenden Daten verf\u00fcgbar sein werden. Anstatt eine Frage mit \u201eIch wei\u00df es nicht\u201c zu beantworten, sollte die Verwendung von NMD Folgendes referenzieren: 1.) dass die Daten unkorrekt, unklar oder fehlend sein k\u00f6nnten, 2.) die beste Ansprechperson f\u00fcr zus\u00e4tzliche Informationen, 3.) wann diese Daten voraussichtlich verf\u00fcgbar sein werden.    <\/p>\n<p>Das Verfolgen unvollst\u00e4ndiger oder unbegr\u00fcndeter Informationen kann Sie bei der Probleml\u00f6sung schnell auf die falsche F\u00e4hrte f\u00fchren und wertvolle Zeit sowie Ressourcen verschwenden. Bevor Sie unklaren, fehlenden oder unkorrekten \u201eerforderlichen Daten\u201c nachgehen, ist es besser, den tats\u00e4chlichen Wert dieser Daten f\u00fcr Ihre Ursachensuche abzusch\u00e4tzen. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine der Hauptursachen f\u00fcr Verz\u00f6gerungen bei der Ursachenanalyse ist ein Mangel an Informationen \u2013 Daten, die vage, unbewiesen oder schlicht unbekannt sind. 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Um den Prozess in Gang zu halten, nutzen Sie diese Technik, um den Wert vorhandener Daten zu bewerten und Fehlendes zu notieren.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/kepner-tregoe.com\/de\/blogs\/how-to-solve-problems-when-you-are-missing-required-data\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Probleml\u00f6sung bei fehlenden \u201eerforderlichen\u201c Daten\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Fehlende Daten verz\u00f6gern oft die Ursachenanalyse (RCA). 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