„Was machen wir jetzt mit all diesen Daten?“

Einer der Gründerväter des Qualitätsmanagement-Gedankens, W.Edwards Deming, soll den Student*innen seiner Daten-Analyse-Kurse wieder und wieder folgende einprägsame Aufforderung an die Wand geschrieben haben, wenn immer sie ihm Mittelwerte und Standardabweichungen als erste Antwort auf die oben gestellte Frage servierten:

„Plot the bloody dots“. Heißt so viel wie: „Schaut euch erst einmal an, was ihr in den Daten seht, ehe ihr die bunte Vielfalt an Information in graue Kondensate statistischer Kennwerte verkocht.“

Oder kürzer: „Daten-Analyse ist Ansichtssache!“

Das dachten sich auch Giorgia Lupi und Stefanie Posavec, als sie einander Woche für Woche Daten des Alltagslebens auf guten, alten Postkarten visualisierten und zwischen London und New York hin und her schickten. Per Post: In den Jahren 2014/15!

Ihre Visualisierungen von Information sind inspirierend und erinnern daran, dass „Daten-Aufzeichnung“ ein Akt von oft sehr subjektiver, menschlicher Interpretation ist – in der Absicht, damit anderen Menschen eine Idee, eine Vermutung, eine Überzeugung zu kommunizieren.

Wenn wir im Kontext von Qualitätsmanagement (etwa ISO 9001:2018, Abschnitt 9.1.3: Die Organisation muss die entsprechenden Daten und Informationen, die sich aus der Überwachung und Messung ergeben, analysieren und bewerten.) oder von Verbesserungsprojekten (etwa in Lean Six Sigma Projekten) betreiben, erweist sich eine gewisse Flexibilität in der Darstellung von Daten oft als nützlich. Um allen, die mit Daten arbeiten wollen, den Zugang zu einem graphisch ebenso flexiblen wie statistisch methodenreichen Werkzeugkoffer zugänglich zu machen, (das als open source Werkzeug noch dazu kostenfrei ist), haben wir in der Quality Austria eine Reihe von Seminare/Werkstätten zu bieten, wie zum Beispiel die Werkstatt „Grafische Datenanalyse mit R“ oder die QM-Werkstätten zum Thema Quality Data Science bzw. Data Science Unsupervised Machine Learning.

Neugierde geweckt? Dann kommen Sie doch vorbei!