Summary
Im folgenden Text soll anhand eines realen Beispiels deutlich gemacht werden, warum es wichtig ist, dass Informationen gleichartig, überschneidungsfrei, treffend, erschöpfend sind, um Missverständnisse und falsche Interpretationen zu vermeiden.
Dufte Tortendiagramme?
Neulich war ich mal wieder auf der sehr zu empfehlenden Seite der Parfum-Community „Parfumo“ (www.parfumo.de), auf der man durch tausende Produkte stöbern kann, die dank vieler eifriger Leute beschrieben und bewertet werden. Auch ähnliche Düfte werden aufgelistet, was das Browsen dort recht inspirierend macht. Neben den Kommentaren der Mitglieder und Bildern gibt es auch Diagramme, die die Eigenschaften der Düfte und ihre Einordnung der Community grafisch veranschaulichen sollen.
Das folgende Beispiel gilt für ein von mir favorisiertes Parfum:
Dem erfahrenen Dashboard-Bauer fällt sofort etwas ins Auge. Ich meine nicht die Tortendiagramme, die ohnehin immer fraglich sind – nein, die Kriterien sind teilweise nicht überschneidungsfrei. Die Anlässe sind nicht disjunkt, denn „Abend“ und „Ausgehen“ sowie „Freizeit“ können durchaus zusammenfallen – ebenso ist nicht klar, was „Arbeit“ und „Täglich“ disjunkt machen könnte. Diese Verwirrung könnte man beheben, indem man zu sinnvollen Gruppen zusammenfasst – „Freizeit und Sport“ sowie „Abend und Ausgehen“ beispielsweise. Oder man benennt die Begriffe, wenn man sie nicht gruppiert, wenigstens eindeutig. „Freizeit (ohne Sport)“ müsste es dann z.B. heißen, um nicht zu verwirren.
Ganz seltsam wird es dann bei der Zielgruppe: Während die Jahreszeiten zum Glück noch eindeutig sind und sich das bei den Dufttypen sowieso um sehr subjektive Einteilungen handelt, ist nicht verständlich, dass jemand nicht gleichzeitig Dame und älter bzw. jünger sein kann.
Richtig wäre es, die Alter und Geschlecht aufzuteilen, da es sich um zwei verschiedene Attribute handelt. Wenn Ältere und Jüngere zusammen 52 % ausmachen, was sind dann die restlichen 48 %? Das Zusammenlegen der unterschiedlichen Kategorien passt hier nicht.
Es riecht nach GÜTE und MECE
Wenn man Daten gruppiert und kategorisiert, sollte man ein paar Regeln zugrunde legen, nach denen solche Verwirrungen wie oben verhindert werden können.
Seit vielen Jahren wird das von Barbara Minto bei McKinsey entwickelte MECE-Prinzip angewendet, die Buchstaben stehen für „mutually exclusive and collectively exhaustive“ – also in etwa „überschneidungsfrei und erschöpfend“. Bei Roland Berger wurden in den 90ern noch zwei weitere Begriffe hinzugefügt, sodass sich das Akronym „GÜTE“ ergibt: gleichartig, überschneidungsfrei, treffend, erschöpfend.
Das Tortendiagramm zur Altersstruktur ist nicht überschneidungsfrei, da jede Person natürlich nicht nur über ein Geschlecht, sondern auch über ein Alter verfügt.
Die bestehenden Daten von oben kann man so nicht ohne weiteres auseinanderdividieren, aber mit Beispieldaten könnte die Aufteilung so aussehen:
Allerdings ist die Auflistung der Geschlechter sowohl nach MECE als auch GÜTE noch nicht erschöpfend, da „diverse“ Personen nicht erfasst werden.
Wie schon erwähnt stellt sich natürlich auch die Frage, ob man für eine derart geringe Informationsdichte überhaupt so viel Platz verbrauchen sollte – eine Tabelle reicht da.
Hierbei handelt es sich um vergleichsweise triviale Daten, die leicht zu analysieren sind. Wenn man es mit komplizierteren Sachverhalten zu tun hat – wie im Unternehmen täglich – wird die große Bedeutung der richtigen Kategorisierung schnell klar.
Gewinnen Sie an GÜTE!