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Clone wikiBMCr / Qualität der Geschäftsmodelle
Vorüberlegungen Datenqualität
"Als Analyst möchte ich Modelle aus der DB nach bestimmten Kriterien selektieren, die am besten für eine nachfolgende Analyse geeignet sind."
Probleme
- Modelle sind in verschiedenen Sprachen, auch nicht Englisch
- Modelle sind u.U. unvollständig
Modellselektion
Valide Modelle sind:
- in Englisch
- mit einer Mindestmenge Text in bestimmten Canvas-Feldern gefüllt
- Können mit Hilfe eines Qualitätsmaßes in der DB gefunden werden
Test
- Modelle mit einem bestimmten Validitätsgrad größer als X sind valide
- Modelle mit einem Validitätsgrad kleiner als X sind nicht valide
Kriterien der Datenqualität für Lean Canvas (Punktevergabe):
Sprache
Englisch: 8 Punkte
andere Sprachen: 1 Punkt
Anzahl befüllter Felder
Schlüsselfelder: Problem, Unique Value Proposition, Customer Segments
kein Feld befüllt: 1 Punkt
alle Schlüsselfelder befüllt,
mindestens zwei weitere Felder befüllt: 4 Punkte
alle Felder befüllt: 7 Punkte
Wortanzahl je Feld (gezählt werden keine Füllworte -> Einträge bereinigen http://www.ranks.nl/stopwords)
Schlüsselfelder (3):
1 Wort: 2 Punkte
2 Wörter: 4 Punkte
ab 3 Wörter: 10 Punkte
weitere Felder (6):
1 Wort: 1 Punkte
2 Wörter: 2 Punkte
ab 3 Wörter: 5 Punkte
Punkte für alle Felder werden in eine Gesamtpunktzahl für diesen Bereich umgerechnet:
bis 20 Punkte --> 1 Punkt
ab 20 Punkte --> 2 Punkte
ab 40 Punkte --> 3 Punkte
ab 57 Punkte --> 5 Punkte
Qualitätskategorien
- unzureichend: 1-13 Punkte
- akzeptabel: 14-19 Punkte
- optimal: 20 Punkte
Die Werte werden auf 1 normiert:
- unzureichend: 0,05 - 0,65
- akzeptabel: 0,7 - 0,95
- optimal: 1,0
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