Datenpflege als Erfolgsfaktor im Unternehmen

0

In den Zeiten von Big-Data spielt das Thema Datenpflege zunehmend eine sehr große Rolle für Unternehmen aller Branchen und Größen. Denn Daten bergen ein enormes Potenzial. Korrekt analysiert bieten sie die Grundlage für Prozessoptimierungen, Umsatzsteigerungen oder die Kundenbindung. Aber wie lässt sich die Datenpflege im eigenen Unternehmen am besten angehen?

Warum die Datenpflege eine zentrale Rolle spielt

Die technischen Möglichkeiten der Datensammlung werden täglich perfektioniert. Firmen sind in der Lage, an allen Schnittstellen zwischen Kunden, Unternehmen und Geschäftspartnern wertvolle Informationen aufzuzeichnen. Jedoch ist die bloße Sammlung nicht ausreichend, um hier einen Vorteil zu sichern.

Das individuelle Datenmanagement verbessert die Datenqualität und somit die Datenanalyse. Finden die benötigten Daten aber nicht den Weg in die korrekten Analysekanäle, ist schnell Chaos am Werk. Die Folgen können unter Umständen zu hohen finanziellen Verlusten führen. Im Ernstfall erleidet das Unternehmen einen Imageschaden, der das Vertrauen von Kunden und Geschäftspartnern angreift.

Möchte ein Unternehmen also in der Lage sein, zum Beispiel die Kundendaten korrekt zu analysieren, beginnt die Datenpflege bereits bei einer fehlertoleranten wie automatisierten Erkennung von Dubletten. Aber nicht nur für die Kundenanalyse ist dies eine wichtige Voraussetzung:

  • Abgleich von Sperrlisten
  • Interne Datenverwaltung
  • Risikoabschätzung
  • Betrugserkennung

Die Erkennung von Dubletten klingt dabei einfacher als sie tatsächlich ist. Werden umfassende Datenbestände verwaltet, kommt es zu einer Vielzahl von Datenquellen. Hier Überschneidungen zu filtern, ist ein komplexes Unterfangen. Abhängig vom Datenschnittpunkt wird mit ganz unterschiedlichen Identifikationsdaten gearbeitet. Ist also eine Zuordnung über harte Daten wie eine interne Kundennummer nicht möglich, sind es alternative Identifikationskriterien, die relevant werden:

  • Name
  • Adresse
  • Telefonnummer
  • Online-Profile

Diese Art der Daten ist extrem anfällig für Fehler. Wird nicht mit einer fehlertoleranten Datenerkennung gearbeitet, ist das mehrfache Einpflegen der Informationen unumgänglich. Diese inkorrekte Datenpflege verschlechtert die Datenqualität und erschwert eine aussagekräftige Datenanalyse.

Möchte ein Unternehmen also in der Lage sein, zum Beispiel die Kundendaten korrekt zu analysieren, beginnt die Datenpflege bereits bei einer fehlertoleranten wie automatisierten Erkennung von Dubletten. (#01)

Möchte ein Unternehmen also in der Lage sein, zum Beispiel die Kundendaten korrekt zu analysieren, beginnt die Datenpflege bereits bei einer fehlertoleranten wie automatisierten Erkennung von Dubletten. (#01)

Die Datenpflege richtig angehen

Das Datenmanagement ist in jedem Umfeld anders gestaltet. Die einzelnen Geschäftsbereiche und Institutionen haben ganz unterschiedliche Regeln zu beachten. Diese können sowohl intern aufgestellt sein als auch die gesetzlichen Vorgaben folgen. Dies bringt eine weitere Ebene in die Datenpflege.

Wo und wie werden die Daten in das System eingepflegt? Handelt es sich um Webformulare, die durch den Kunden ausgefüllt werden? Oder beginnt das Einpflegen der Daten im Callcenter durch Mitarbeiter? Auch die Frage der Kontinuität spielt eine Rolle.

Nicht selten ändert sich die Art der Datenaufnahme regelmäßig. Entsprechend wird ein System benötigt, das sich schnell umstellen lässt. Um die Datenpflege optimieren zu können, ist also eine detaillierte Analyse des bestehenden Datenmanagements notwendig.

Video: Data Monitoring mit Fraunhofer Idee: Automatisiert & nachhaltig zu hoher Datenqualität

Den passenden Partner finden

Das Thema Datenpflege wird von immer mehr Dienstleistern aufgegriffen. Diese stellen maßgeschneiderte Softwarelösungen zur Verfügung. Sie lassen sich über Schnittstellen in bestehende Systeme implementieren, ohne den Arbeitsfluss zu beeinträchtigen.

Im Idealfall kann ein solches System mit den Anforderungen der Datenpflege wachsen. Neue Datensammelpunkte, neue Auswahlkriterien oder die Integration von Analysetools sind so kein Problem.

Hinweis
Eine gute Software ist auch in der Lage, die Daten in einer Cloud-Umgebung aufzuarbeiten. Immer mehr Unternehmen lagern das Datenmanagement in die Cloud aus. Daher sollte diese Option definitiv für die Verbesserung der Datenpflege berücksichtigt werden.

Das Thema Datenpflege wird von immer mehr Dienstleistern aufgegriffen. Diese stellen maßgeschneiderte Softwarelösungen zur Verfügung. Sie lassen sich über Schnittstellen in bestehende Systeme implementieren, ohne den Arbeitsfluss zu beeinträchtigen.(#02)

Das Thema Datenpflege wird von immer mehr Dienstleistern aufgegriffen. Diese stellen maßgeschneiderte Softwarelösungen zur Verfügung. Sie lassen sich über Schnittstellen in bestehende Systeme implementieren, ohne den Arbeitsfluss zu beeinträchtigen.(#02)

 

Fazit: Relevanz der Datenpflege nicht unterschätzen

Ohne Daten ist es heute nicht möglich, sich an die Spitze der eigenen Branche zu setzen. Dies ist ein universelles Credo der Geschäftswelt. Eine erstklassige Datenpflege bildet die beste Grundlage für ein erfolgreiches Datenmanagement. Der Bereich der Datenpflege ist dabei anspruchsvoller als viele glauben. Ein Grund, sich von Anfang an intensiv mit dem Thema auseinander zu setzen. Nur so ist es möglich, ein nachhaltiges Datenmanagement zu schaffen, das von der Erstaufnahme bis zur Datenanalyse optimiert ist.


Bildnachweis:©Shutterstock – Titelbild:Gorodenkoff  – #01:deepadesigns – #02:Feaspb

Über 

Marius Beilhammer, Jahrgang 1969, studierte Journalismus in Bamberg. Er schreibt bereits viele Jahre für technische Fachmagazine, außerdem als freier Autor zu verschiedensten Markt- und Businessthemen. Als fränkische Frohnatur findet er bei seiner Arbeit stets die Balance zwischen Leichtigkeit und umfassendem Know-how durch seine ausgeprägte Affinität zur Technik.

Share.

Leave A Reply