Evaluation & Benchmarks: Automatisches Scoring aufbauen

Ein automatisches Scoring-System kann Unternehmen dabei unterstützen, fundierte Entscheidungen auf Basis objektiver Daten zu treffen. Solche Systeme bewerten verschiedene Leistungsparameter und helfen, Ressourcen effizienter zu verteilen. Doch häufig entstehen Fehler beim Aufbau, die die Aussagekraft der Ergebnisse mindern können.

Typische Fehler und deren Korrektur

Fehler 1: Unklare Zieldefinition
Ein weit verbreiteter Fehler ist das Fehlen einer klaren Zielsetzung. Ohne ein präzises Verständnis davon, welche Fragen das Scoring-System beantworten soll, kann das gesamte System unkoordiniert wirken und die Ergebnisse unbrauchbar machen. Dies lässt sich korrigieren, indem man spezifische, messbare, erreichbare, relevante und zeitgebundene (SMART) Ziele definiert. Diese Ziele sollten mit den strategischen Zielen des Unternehmens in Einklang stehen.

Fehler 2: Unzureichende Datenqualität
Ein weiteres Problem ist die Verwendung von ungeeigneten oder minderwertigen Datenquellen. Fehlerhafte, veraltete oder irrelevante Daten führen zu inkorrekten Scores. Die Korrektur erfolgt durch die Einführung robuster Datenqualitätsprüfungen. Dazu gehören die Regelung der Datenaufnahmeprozesse, regelmässige Überprüfung und Säuberung der Daten sowie die Sicherstellung einer kontinuierlichen Aktualisierung der Datensätze.

Fehler 3: Fehlende Testphasen
Häufig wird der Testphase bei der Entwicklung eines automatischen Scoring-Systems nicht genügend Aufmerksamkeit geschenkt. Ohne umfassende Tests besteht jedoch das Risiko, dass das System in der Praxis fehlerhaft agiert oder ungenaue Ergebnisse liefert. Dies lässt sich korrigieren, indem man ein umfassendes Testverfahren plant, das verschiedene Szenarien abdeckt und sowohl in der Entwicklungs- als auch in der Betriebsphase regelmässige Tests vorsieht.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Woche 1–2: Zielsetzung und Planung

• Erarbeiten Sie eine klare, SMART-orientierte Zieldefinition.
• Identifizieren Sie die spezifischen Anforderungen der Stakeholder und integrieren Sie diese in das Systemdesign.
• Erstellen Sie einen detaillierten Projektplan mit spezifischen Meilensteinen und Verantwortlichkeiten.

Woche 3: Datenbewertung und -aufbereitung

• Führen Sie eine gründliche Bewertung der aktuellen Datenquellen durch, und identifizieren Sie Lücken oder Qualitätsprobleme.
• Entwickeln Sie einen Plan zur Datenbereinigung und -standardisierung.
• Implementieren Sie Mechanismen für eine kontinuierliche Datenpflege und -überwachung.

Woche 4: Implementierung und Test

• Setzen Sie die Scoring-Logik basierend auf den festgelegten Kriterien um.
• Entwickeln Sie Testpläne, die verschiedene Einsatzszenarien abdecken, und führen Sie erste Tests durch.
• Bereiten Sie eine Mitarbeiter-Schulung über die Nutzung und Verwaltung des Systems vor, um die Akzeptanz und korrekte Anwendung im Unternehmen zu gewährleisten.

Indem man diese Schritte konsequent verfolgt, wird ein leistungsfähiges automatisches Scoring-System etabliert, das Fehlentscheidungen minimiert und die Effizienz der Ressourcennutzung im Unternehmen erhöht.