Fehlschläge in Zahlen – Eine Serie mit praktischen Beispielen und echten Zahlen

Heutzutage scheinen alle von Zahlen besessen zu sein. Big Data, KPIs, ROI, die Menschen lieben es zu zählen und scheinbar glauben viele, wenn sie nur genügend Zahlen gezählt haben, könnten sie verstehen, was um sie herum passiert. Neulich fragte jemand, wie viele Objekte man braucht, um die Position eines Konservators oder Fachreferenten am Museum zu rechtfertigen. Die Leute fragen „Wieviele Objekte habt ihr in eurer Sammlung?“ als ob diese Information irgendetwas darüber aussagt, wie bedeutend oder wertvoll die Sammlung ist oder wie gut sich um sie gekümmert wird. Datenbankeinträge, die nur deshalb gemacht wurden, um unrealistische „erfasste Objekte pro Tag/Monat/Jahr“ Ziele zu erreichen, statt sich auf die Qualität der Einträge zu konzentrieren sorgen regelmäßig dafür, dass ich den Kopf gegen die Wand schlagen möchte.

Ich könnte mich stundenlang darüber auslassen, was an diesen Ansätzen falsch ist, aber das können Sie, unsere Leser, vermutlich eben so gut. Stattdessen versuche ich das Thema aus einem anderen Blickwinkel aufzurollen: Wir, die wir im Sammlungsbereich arbeiten, gehen tagtäglich mit Daten um. Man könnte sogar sagen, dass Zahlen und Daten fast schon unsere Muttersprache sind. Aber bisher lassen wir uns von anderen Leuten, die diese Sprache weniger beherrschen, vorschreiben, welche Zahlen und Daten wichtig sind und was sie uns sagen sollen. Deshalb beginne ich heute mit einer Serie, die auf ganz alltäglichen Sammlungsproblemen basiert, welche man anhand von Zahlen deutlich machen kann. Ich werde Ihnen Zahlen präsentieren und Ihnen sagen, was man daran erkennen kann.

Teil 1: Wie schlimm ist ein laxer Umgang mit Standorteinträgen wirklich?

Neulich haben wir die Lagerung von unseren Blech- und Emailschildern verbessert. Dies ist eine jener Gelegenheiten, bei denen man auf eine Reihe von sehr verschiedenen Fehlern bei der Einlagerung stößt: Zahlendreher, falsche Datenbankeinträge, fehlende Standorteinträge… Tatsächlich sind diese Umlagerungsprojekte, die einem strengen Ablauf folgen, bei dem jedes einzelne Stück herausgenommen und mit seinem Datenbankeintrag abgeglichen wird, oft die einzigen Gelegenheiten, bei denen eine reale Chance besteht, Objekte wieder aufzufinden, die als „Standort unbekannt“ gekennzeichnet sind.

Gesamt_deutsch

Das sind auch die Projekte, bei denen man oft mit „Zeitsparideen“ konfrontiert wird, wie z.B. „Aber die Objekte sind doch alle in der Datenbank erfasst, können wir da nicht einfach den Standorteintrag mit Gruppenkorrektur ändern und uns das Überprüfen sparen?“ Es ist manchmal gar nicht einfach, dagegen zu argumentieren – außer, man hat Zahlen, die belegen, warum es eben keine gute Idee ist. Also, sehen wir uns die Zahlen doch einmal an:

Wir haben an einem Tag 73 Schilder umgelagert. Beim Überprüfen entdeckten wir die folgenden Fehler und Probleme:

9 Schilder hatten einen falschen Standorteintrag in der Datenbank. Manchmal war das ein „alter“ Standorteintrag, der Ort, an dem das Schild früher einmal gestanden hatte. Da hatte entweder jemand vergessen, den Standorteintrag in der Datenbank zu ändern, nachdem er das Schild umgelagert hatte oder er oder sie hatte einen Zahlendreher in der Inventarnummer und hatte den Standort für ein völlig anderes Objekt, das nicht bewegt wurde, geändert. Manchmal war der Standort einfach falsch, entweder, weil der falsche Standort aus dem Standortthesaurus ausgewählt wurde, oder, schon wieder, weil es einen Zahlendreher bei der Inventarnummer eines völlig anderen Objektes gab.
2 Schilder hatten den Eintrag „Standort unbekannt“. Sie waren also bereits gesucht und nicht gefunden worden. Sie wurden entdeckt, als ein Schild ausgepackt wurde und man entdeckte, dass ein anderes Schild einfach mit dazu gepackt worden war. Eines der beiden war nicht mit einer Inventarnummer versehen, konnte aber später anhand der Datenbank identifiziert werden.
4 Schilder trugen falsche Inventarnummern, und das, obwohl fast alle unsere Inventarkarten (und tatsächlich alle 4 Inventarkarten in diesem Fall) ein Bild des Objektes zeigen.
1 Datenbankeintrag hatte ein falsches Bild eingebunden.

Das entspricht einer Fehlerquote von 21,91 % was bedeutet, dass mit jedem fünften Datenbankeintrag etwas nicht stimmte. Führend sind falsche Verstandortungen mit 12%, gefolgt von fehlerhaft angebrachten Inventarnummern mit 5,48%, “fehlenden” Objekten mit 2,74% und falsch eingebundenen Bildern mit 1,37%.

Fehler_deutsch

In den nächsten Teilen sehen wir uns an, wie es zu solchen Fehlern kommt, wie sie hätten vermieden werden können und was das konkret in Arbeitszeit bedeutet.

Teil 2: Der Schaden, der durch fehlerhafte Verstandortung entsteht

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2 thoughts on “Fehlschläge in Zahlen – Eine Serie mit praktischen Beispielen und echten Zahlen”

  1. What a timely article. this week I spent 20 minutes figuring out where an artifact was – extrapolating my knowledge of the collection, where it could not be in a room containing a couple thousand items in various size containers and shelving configurations, and finally found it with an incorrect Object ID tag, in a box where a previous „curator“ had placed a number of other like items, some of which had correct location coding either.

    Would love to emulate your process and track some of this effort in a quantifiable way!
    Thank you so much! the vindication alone is wonderful.

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