Eintrag kommentierenEintrag bewerten
Dieser Eintrag wurde im Schnitt mit 0 von 5 Punkten bewertet
Erfahrung
Ursachen für nicht-valide Daten
Erfahrung:13878
Externe Quellen zum Thema NEU: Externe Quellen zum Thema suchen 
Beschreibung der Erfahrung
Die Ursachen für das Auftreten von invaliden Daten sind vielfältig. Hier werden einerseits Ursachen angeführt, die auf menschliche Einflüsse zurückzuführen sind als auch Ursachen, die durch Werkzeuge verursacht wurden.

Die Erfahrungen beruhen auf einer Reihe von Messprogrammen, die das Fraunhofer IESE in der Industrie begleitet hat.

Mensch
Gängige Gründe für durch Menschen verursachte invalide Daten:
  • Unzureichendes Wissen der datenbereitstellenden Personen über die Verfahrensweise der Datenerhebung („Ich hatte ja keine Ahnung, dass ich auch das eingeben muss ...“)
  • Schlechte Verständlichkeit der Fragen zur Datenerhebung („Was ist der Unterschied zwischen Arbeitsstunden und Personenstunden?“)
  • Tippfehler, Flüchtigkeitsfehler (z.B. wurde ‚1000’ statt ‚100’ getippt oder es wurden Felder übersehen und daher nicht ausgefüllt)
  • Absichtliche Falscheintragungen („Denen zeigen wir, dass Messen nur extra Aufwand ist und nichts bringt.“)
  • Unterlassene Datensammlung (die Leute füllen die Formulare nicht aus, weil sie z.B. unter Zeitdruck stehen)
  • Fehlende Motivation (die Leute meinen, dass Datensammlung nicht nützlich ist)
  • Fehlende Information (die Leute können die korrekten Daten nicht bereitstellen, weil sie es nicht wissen oder unsicher sind, z.B. weiß ein Mitarbeiter in einem Projekt nicht den Namen der Phase in welcher das Projekt ist)
  • Unterschiedliche Interpretation/Wahrnehmung von Begriffen (z.B. Fehlerklassifikation):
    + derselbe Begriff kann für unterschiedliche Dinge benutzt werden (homonym)
    + unterschiedliche Begriffe bezeichnen dasselbe Ding (synonym)
Zur Vermeidung dieser Ursachen sollten die folgenden Punkte beachtet werden:
  • Das Management muss zusätzlichen Aufwand für die Datensammlung und Analyse bereitstellen.
  • Alle Personen, die Daten bereitstellen, müssen geschult werden.
  • Die Fähigkeit der datenbereitstellenden Personen, korrekte Daten zu liefern, muss regelmäßig überprüft werden.
  • Fragen und die vorgegebenen Antworten auf Fragebögen müssen eindeutig formuliert sein.
  • Motivation/Information der Leute durch regelmäßige Präsentation der Ergebnisse (Feedback-Sitzungen zu Software-Messungen)
Werkzeuge
Gängige Gründe für durch Werkzeuge verursachte invalide Daten:
  • Falsche Scripts/Regeln zur Überprüfung (z.B. akzeptieren die Regeln korrekte Daten nicht)
  • Falsche/unklare Abfragen von Entwicklungswerkzeugen (z.B. im Konfigurationswerkzeug: Abfrage des Status auf „okay“ statt „o.k.“)
  • Verlust oder Veränderung von Daten bei der Verarbeitung oder Speicherung
  • Schlecht eingerichtete Bereichs- oder Plausibilitätsüberprüfung (z.B. wurde ein automatischer Aufwandsprüfer mit wöchentlichen Zahlen eingerichtet, nun hatte man sich auf monatliche Zahlen geeinigt, diese wurden vom Werkzeug nicht akzeptiert)
Zur Vermeidung dieser Ursachen sollten die folgenden Punkte beachtet werden:
  • Die Werkzeuge dürfen niemals Werte ändern. Die datenbereitstellende Person muss allen Änderungen zustimmen.
  • Mit wenigen Scripts/Regeln beginnen. Neue Regeln sollen nur dann hinzugefügt werden, wenn der zu prüfende Fehler regelmäßig/häufig auftritt.
Messdaten sind wertvolle und sensible Daten! So müssen sie auch behandelt werden (auf angemessene Sicherheit und Zugriffsrechte achten; regelmäßige Backups machen).
Externe Quellen zum Thema NEU: Externe Quellen zum Thema suchen 
 Eintrag kommentieren 
 Eintrag bewerten 
Zu dieser Seite wurden noch keine Kommentare oder Bewertungen abgegeben.
 
Zum Seitenanfang Top Drucken Impressum AGB
Home

VSEK ©2001-2017