I’ll add that it’s critical to focus on identifying the root cause of the discrepancy—whether it’s a data entry error, misaligned definitions, documentation gap, or system limitations. Clearly document your findings and propose solutions collaboratively. Encourage transparency by creating a shared source of truth, such as a centralized dashboard, and implementing regular audits to prevent future issues. If you don’t already, assign responsibility to a team or individual to own data governance; data quality, nomenclature, KPI documentation, and metric definitions. Lastly, ensure everyone in the org is aligned on what core metrics or KPIs are used to monitor the health of the business.

For all such concern, most important is to listen to every team member with an open mind and empathy. Encourage the team to express and also suggest solutions. Most of the time listening to the team itself gives solution to convince the entire team for a common objective. It is important to clarify the data discrepancy, set clear expectation and engage periodically to check if they are all aligned and always be available to solve their concerns and provide support. A collaborative approach will resolve all data discrepancies and become more productive.

1. Die Bedenken des anderen verstehen und anerkennen, um eine respektvolle Diskussion zu erm?glichen. 2. Betonung des übergeordneten Ziels des Teams, um den Konflikt in den richtigen Kontext zu setzen. 3. Offene Kommunikation und klare Daten sorgen für Vertrauen und vermeiden Missverst?ndnisse. 4. Flexibilit?t und das Finden von L?sungen, mit denen alle Parteien leben k?nnen, f?rdern die Zusammenarbeit.

Wenn ein Teammitglied auf Datendiskrepanzen hinweist, sehe ich das als Chance für Verbesserung. Mein Ansatz: 1. Dialog statt Widerstand: Ich h?re aktiv zu, stelle kl?rende Fragen und zeige Verst?ndnis für die Perspektive des Teammitglieds. 2. Faktencheck: Gemeinsames Prüfen der Datenbasis – wo liegen die Abweichungen, und wie k?nnen wir diese l?sen? Transparenz ist der Schlüssel. 3. L?sungsfokus: Wir entwickeln einen klaren Plan zur Datenkorrektur und zur Verbesserung künftiger Prozesse. Jede Herausforderung st?rkt das Team, wenn sie gemeinsam bew?ltigt wird.” Daten sind das Gold des 21 Jahrhunderts. Es ist wichtig up to date zu sein. Wir müssen glücklich über solche Mitarbeiter sein und den Hinweis wertsch?tzen! 4 Augenprinzip!

Tough one, as it depends on many things. Normally, data is something undiscutable, where opinions are bound to the interpretation. But if the veridicity or quality of the data itself is questioned, it might be useful to break down the resistance into clear, analyzable issues. Moving away from the emotion ("the data is crap") to examples ("what exactly seem incorrect to you and why").