Wovon wir reden, wenn wir von einer Datengrundlage sprechen

Was eine Datengrundlage überhaupt ist

Eine Datengrundlage ist im Grunde das Rohmaterial, mit dem ich jeden Tag arbeite. Sie ist gleichzeitig das Ehrlichste und das Trügerischste, was eine Bäckerei besitzt. Sie entsteht aus der Summe all der winzigen Entscheidungen, die an der Kasse getroffen werden, ohne dass dabei jemals jemand an eine spätere Auswertung denkt.

Jede dieser Entscheidungen fällt in Sekundenbruchteilen, während eine Verkäuferin in der Stoßzeit eine Schlange abarbeitet und sich entscheiden muss, auf welche Taste sie drückt. Für sich genommen ist jede davon völlig richtig. Was am Ende bei mir ankommt, ist deshalb eine Art Sediment aus tausenden solcher Augenblicke, die sich über Wochen übereinandergelegt haben.

Meine Aufgabe besteht zu einem überraschend großen Teil darin, dieses Sediment so zu ordnen, dass das gleiche Brötchen aus Filiale eins, aus Filiale sieben und aus dem Café am Marktplatz in der Auswertung auch wirklich als das gleiche Brötchen ankommt. Nur dann vergleichen wir Äpfel mit Äpfeln und erzählen uns keine Geschichte, die so nie über den Tresen gegangen ist.

Woran ich saubere Daten erkenne

Saubere Daten erkenne ich selten daran, dass sie besonders ordentlich aussehen. Für mich hängt sauber vor allem an zwei Fragen: ob die Einstellungen einer Bäckerei so gesetzt sind, dass ich am Ende alles verlässlich umrechnen kann und ob in der Kasse auch wirklich so gebucht wird, wie es diese Einstellungen vorsehen.

Bevor ich mir eine einzige Auswertung anschaue, gehe ich deshalb meistens drei Ebenen durch. Zuerst prüfe ich, ob die verschiedenen Systeme überhaupt zueinanderpassen, ob sich also die Nummern aus dem einen Programm sauber mit den Filialnummern aus dem anderen verbinden lassen. Danach schaue ich auf die grundlegenden Einstellungen des Betriebs, auf die Arbeitsbereiche, auf den Schnitt der Warengruppen, auf die Abwesenheitstypen und darauf, wie die Leistung überhaupt berechnet wird. Erst dann gehe ich in die tieferen Artikeleinstellungen und stelle die eigentlich entscheidenden Fragen: wie sich Tüten zurückrechnen lassen, wie Snacks eingepflegt sind, ob ich einen Snack überhaupt wieder auf seinen Basisartikel zurückführen kann und wie es um Tagesartikel, Korrekturen und Abschriften steht.

Am Ende setze ich das alles wie ein Puzzle zusammen, um aus den Möglichkeiten und den Grenzen eines Betriebs die bestmöglichen Auswertungen herauszuholen. Oft geben die Daten eine bestimmte Auswertung gar nicht sauber her, oder ein Betrieb weiß selbst nicht genau, wie seine eigenen Einstellungen aussehen und genau dort beginnt der eigentlich spannende Teil meiner Arbeit.

Dazu kommt, dass dasselbe Produkt über die Zeit gleich gebucht werden muss und in jeder Filiale nach denselben Regeln, weil erst diese Wiederholbarkeit dafür sorgt, dass eine Zahl überhaupt etwas bedeutet. Gerade in einer Filialbäckerei mit vielen Standorten entscheidet sich genau daran, ob der Vergleich zwischen den Häusern am Ende fair ausfällt. Ein süßes Teilchen, das mal unter Feingebäck und mal unter Snack läuft, je nachdem wer es einbucht, lässt die Wahrheit über das Sortiment einfach mit der Tagesform der Person hinter der Kasse mitwandern.

Wo die Mogelpackungen liegen

Die schönsten Mogelpackungen sind fast immer die Zahlen, die auf den ersten Blick besonders rund und sauber aussehen. Eine glatte Gesamtsumme tröstet verlässlich darüber hinweg, dass darunter ein ziemliches Durcheinander steckt. Mein halber Job besteht darin, genau diese beruhigend wirkenden Summen wieder aufzubrechen und nachzuschauen, woraus sie eigentlich bestehen.

Eine ganz ähnliche Falle sind hochaggregierte Werte. Eine Retourenquote über eine ganze Warengruppe oder über einen kompletten Monat sieht meistens völlig unauffällig aus und der Betrieb hat das Gefühl, dass alles passt. Sobald ich eine Ebene tiefer gehe, auf den einzelnen Artikel oder auf die einzelne Woche, ergeben dieselben Werte oft keinen Sinn mehr, weil sich im Schnitt zwei gegenläufige Geschichten gegenseitig glattgebügelt haben.

Die größte Mogelpackung von allen ist für mich die Sammeltaste. Diese eine Taste mit der Aufschrift Diverse oder Sonstiges existiert in den meisten Kassen und wird über die Jahre zu einer kleinen Wundertüte, in der alles landet, was sich gerade nicht zuordnen lässt. In den Rohdaten erkenne ich sie sofort, weil sie irgendwann unnatürlich groß wird und einen ganzen Berg an Umsatz verschluckt, der dann genau dort fehlt, wo wir am genauesten hinschauen müssten.

Eine zweite Mogelpackung steckt in den vielen kleinen Korrekturen und Stornos, die für sich genommen nach nichts aussehen und sich in der Masse trotzdem zu ganzen Mustern auswachsen. Eine dritte versteckt sich in Produkten, die unter der falschen Warengruppe geführt werden, weil sie irgendwann mal schnell angelegt und danach nie wieder angefasst wurden. Das Tückische daran ist, dass diese Dinge im Tagesgeschäft niemandem auffallen, weil die Kasse am Abend trotzdem stimmt und das Geld in der Schublade passt. Ein Kassensturz prüft eben nur, ob die Summe richtig ist und niemals, ob die Geschichte dahinter stimmt. Genau diese Geschichte landet am Ende auf meinem Tisch.