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<\/a><\/div><\/div>\nF\u00fcr viele Unternehmen stellt dieser erste Schritt bereits eine gro\u00dfe Herausforderung dar, denn in der Regel liegen die zu analysierenden Daten in unterschiedlichen, im gesamten Unternehmen verteilten Systemen.<\/p>\n
Die wichtigste Aufgabe im Bereich der Datenanalyse ist es, verl\u00e4ssliche Aussagen zur Beschaffenheit und Qualit\u00e4t der Kundendaten zu treffen, selbst wenn es sich dabei um ein gro\u00dfes Datenvolumen handelt.<\/p>\n
So geht es zum Beispiel darum, ob die richtige Information, beispielsweise die Postleitzahl, auch in dem daf\u00fcr vorgesehenen Feld steht. Oder inwieweit die einzelnen Datenfelder \u00fcberhaupt bef\u00fcllt sind. Und ob die enthaltenen Daten auch plausibel sind.<\/p>\n
Dar\u00fcber hinaus gilt es, unternehmensspezifische Regeln und Messgr\u00f6\u00dfen festzulegen, mit denen die bestehenden Datens\u00e4tze angereichert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
Durch den Einsatz entsprechender Filter und Segmentierungen erm\u00f6glicht die Datenanalyse au\u00dferdem das Erkennen von \u201eAusrei\u00dfern\u201c oder \u201eAuff\u00e4lligkeiten\u201c, die dann im Rahmen der weiteren Ma\u00dfnahmen zur Qualit\u00e4tssteigerung bearbeitet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
Datenbereinigung: Konsolidierung verteilter Datens\u00e4tze<\/h3>\n
Im zweiten Schritt, der Datenbereinigung, geht es dann darum, die zuvor in der Analyse festgestellten M\u00e4ngel und Defizite in der Qualit\u00e4t zu beheben.<\/p>\n
Dazu werden die vorhandenen Daten durch den Einsatz nativer Konnektoren aus den unterschiedlichen Quellsystemen im Unternehmen extrahiert.<\/p>\n
Die Datens\u00e4tze werden postalisch gepr\u00fcft, auf doppelte und mehrfach vorhandene Datens\u00e4tze hin untersucht und k\u00f6nnen ggfs. um zus\u00e4tzliche Informationen wie z. B. Geo-Daten oder sekund\u00e4r-statistische Information angereichert werden.<\/p>\n
Hier wird die Grundlage geschaffen f\u00fcr den sogenannten \u201eGolden Record\u201c, die \u201eMutter aller Stammdatens\u00e4tze\u201c.<\/p>\n
Datenschutz: F\u00fcr eine nachhaltige Qualit\u00e4tssicherung<\/h3>\n
Unter Datenschutz ist an dieser Stelle nicht der Schutz der Daten im juristischen Sinn zu verstehen, sondern Ma\u00dfnahmen, die sicherstellen, dass die zuvor geschaffene hohe Qualit\u00e4t der Kundendaten auch aufrechterhalten und weiter ausgebaut werden kann.<\/p>\n
Das Hauptaugenmerk wird dabei darauf gerichtet, die Daten m\u00f6glichst bereits, wenn sie neu erfasst oder ver\u00e4ndert werden, auf Fehler hin zu \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p>\n
So k\u00f6nnen dann auch H\u00f6r-, Lese- und\/oder Tippfehler direkt beim Entstehen eines Datensatzes bemerkt, angezeigt und dann auch gleich korrigiert werden.<\/p>\n
Daten\u00fcberwachung: Vertrauen ist gut, Kontrolle besser<\/h3>\n
Und letztendlich sorgt die Daten\u00fcberwachung daf\u00fcr, dass die Arbeit der drei anderen Bausteine nicht umsonst war.<\/p>\n
Geschieht dies nicht, zeigt die Erfahrung in vielen Unternehmen, dass wiederum sukzessive eine \u201eschleichende Verschmutzung\u201c der Kundendaten eintritt, die in den meisten F\u00e4llen leider erst erkannt wird, wenn es zu sp\u00e4t sind.<\/p>\n
Als Gr\u00fcnde sind Umz\u00fcge, Scheidungen, Sterbef\u00e4lle, aber auch Stra\u00dfen- und Ortsumbenennungen oder Eingemeindungen zu nennen.<\/p>\n
Damit waren dann auch die in den drei anderen Phasen durchgef\u00fchrten Ma\u00dfnahmen und die damit verbundenen Bem\u00fchungen praktisch umsonst.<\/p>\n
Es handelt sich hier gleichsam um eine Art Sensor f\u00fcr Datenqualit\u00e4tsschw\u00e4chen, der daf\u00fcr sorgt, dass diese Schw\u00e4chen fr\u00fchzeitig erkannt werden, bevor diese sich im Zielsystem auswirken.<\/p>\n
Grundlage sind dabei die vom Unternehmen selbst definierten Regeln und Richtlinien f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t. Auch diese Vorgaben werden im Hinblick auf notwendige Ver\u00e4nderungen und Aktualisierungen \u00fcberpr\u00fcft.<\/p>\n
Die erfolgreiche Optimierung der Kundendaten ist nur durch integriertes Vorgehen m\u00f6glich. Viele Unternehmen haben mittlerweile die Bedeutung eines hohen Datenqualit\u00e4tsniveaus als Voraussetzung f\u00fcr reibungslose Gesch\u00e4ftsprozesse in den unterschiedlichsten Bereichen erkannt.<\/p>\n
Leider setzen sie dabei allerdings unterschiedliche Schwerpunkte und fokussieren ihre Bem\u00fchungen h\u00e4ufig nur auf bestimmte Ma\u00dfnahmen. Und vergessen dabei, dass das eingangs zitierte Motto der vier Musketiere auch beim Stammdatenmanagement gilt.<\/p>\n
Was n\u00fctzt eine detaillierte Datenanalyse, wenn daraus nicht die entsprechenden Ma\u00dfnahmen zur Datenbereinigung abgeleitet werden?<\/p>\n
Und selbst die positiven Effekte einer Erstbereinigung werden schnell wieder \u201everw\u00e4ssert\u201c werden, wenn keine Ma\u00dfnahmen zum nachhaltigen Erhalt eines hohen Datenqualit\u00e4tsniveaus ergriffen werden.<\/p>\n
Und letztendlich n\u00fctzt auch das beste Monitoring im Rahmen einer Daten\u00fcberwachung nichts, wenn die Ergebnisse nicht in eine erneute Datenanalyse einflie\u00dfen und damit einen erneuten Prozess zur Verbesserung der Datenqualit\u00e4t ansto\u00dfen.<\/p>\n
Damit wird auch klar, dass es sich bei Initiativen zur Verbesserung der Qualit\u00e4t der im Unternehmen verarbeiteten Kundendaten nicht um einen zeitlich begrenzten Vorgang oder gar um eine Einmal-Aktion handelt.<\/p>\n
Stattdessen ist ein integrierter und kontinuierlicher Closed Loop erforderlich, um eine nachhaltige Optimierung und Sicherung der Datenqualit\u00e4t zu erreichen: Einer f\u00fcr alle, alle f\u00fcr einen.<\/p>\n
Das Ziel: 360-Grad-Sicht auf den Kunden<\/h3>\n
Es gibt zwar sicher einmalige Ereignisse wie den Aufbau eines neuen CRM-Systems, eine ERP-Migration oder gar eine Firmen\u00fcbernahme, die eine Migration und Konsolidierung von Daten erforderlich machen und damit der Ausl\u00f6ser f\u00fcr eine Initiative zur Optimierung der Datenqualit\u00e4t sein k\u00f6nnen.<\/p>\n
In den meisten F\u00e4llen geht es Unternehmen, wenn sie sich mit der Optimierung der Qualit\u00e4t ihrer Kundendaten besch\u00e4ftigen, heute allerdings darum, sich eine m\u00f6glichst pr\u00e4zise, vollst\u00e4ndige und aktuelle 360-Grad-Sicht auf den Kunden zu verschaffen.<\/p>\n
Damit sie ihre Kunden optimal durch die einzelnen Phasen der individuellen Customer Journey begleiten k\u00f6nnen.<\/p>\n
Letztendlich spielt die 360-Grad-Sicht auf den Kunden im Handel die zentrale Rolle, wenn es darum geht, sich als attraktiver Begleiter des Kunden zu positionieren und ihn so mittelfristig an das Unternehmen zu binden.<\/p>\n
In Zeiten eines Multi-, Omni- und Cross-Channel-Vertriebs geht es dabei darum, alle Kunden-Touch-Points \u2013 offline wie digital \u2013 mit auf den Kunden individuell abgestimmten und authentischen Informationen und Angeboten zu bedienen.<\/p>\n
Vom Golden Record zum Golden Profile<\/h3>\n
Je digitaler der Kunde wird, desto wichtiger ist es f\u00fcr Unternehmen, nicht nur die Daten und Informationen zu erfassen und zu konsolidieren, die \u00fcber einen Kunden im Unternehmen bekannt sind, sondern auch die \u201eSpuren\u201c zu verfolgen, die der Kunde heute im Internet und den sozialen Netzwerken hinterl\u00e4sst.<\/p>\n
Mit Ground Truth hat Uniserv daher eine L\u00f6sungs- und Prozess-Methodik entwickelt, die Unternehmen entsprechend dabei unterst\u00fctzt, in einem mehrstufigen Vorgehen letztendlich das Golden Profile eines jeden Kunden zu erstellen, das dessen Adressdaten, sein Kaufverhalten, seine Interessen und Vorlieben, aber auch seine Kommunikation und Interaktion mit dem Unternehmen zu einem zentralen Datensatz aggregiert.<\/p>\n
Dar\u00fcber hinaus werden in den Golden Profiles die \u201eSpuren\u201c integriert, die der Kunde im Internet und den sozialen Netzwerken hinterl\u00e4sst.<\/p>\n
Sprich, die Stammdaten eines jeden Kunden (Golden Record) sowie die Bewegungsdaten (Transaktions- und Interaktionsdaten) werden zusammengef\u00fchrt (Golden Profile). Ground Truth sorgt zus\u00e4tzlich f\u00fcr eine kontinuierliche Aktualisierung dieser Daten und eine Synchronisierung der Daten \u00fcber die unterschiedlichen Quellen hinweg.<\/p>\n
Speziell f\u00fcr Predictive Analytics entwickelte Uniserv in Kooperation mit der Hochschule der Medien Stuttgart einen Prototyp auf der Basis des Ground Truth.<\/p>\n
Anhand dieses Prototyp sollte die Bedeutung der Datenqualit\u00e4t als kritischer Erfolgsfaktor f\u00fcr die G\u00fcte von Prognosen veranschaulicht werden.<\/p>\n
Fazit<\/h3>\n
Einer f\u00fcr alle, alle f\u00fcr einen: Dieser Leitsatz galt nicht nur f\u00fcr die vier Musketiere in der Literatur und im Film, dieser Leitsatz gilt auch und vor allem f\u00fcr die vier Musketiere in der Datenqualit\u00e4t: Datenanalyse, Datenanreicherung, Datenschutz und Daten\u00fcberwachung.<\/p>\n
Jeder Baustein f\u00fcr sich erfordert eine sorgf\u00e4ltige Planung und Umsetzung, doch nur im reibungslosen Zusammenspiel und einer Integration zu einem Closed Loop erreicht die Datenqualit\u00e4t im Unternehmen ein v\u00f6llig neues Niveau, das nachhaltig beibehalten und sukzessive optimiert werden kann.<\/p>\n
Erst damit ist dann die Grundlage geschaffen f\u00fcr den Einsatz von Ground Truth. Und erst dann erreicht das Unternehmen letztendlich eine pr\u00e4zise, vollst\u00e4ndige und aktuelle 360-Grad-Sicht auf den Kunden und somit ein Grundvertrauen in die eigene Datenqualit\u00e4t.<\/p>\n
Einer f\u00fcr alle, alle f\u00fcr einen \u2013 dieses Motto der vier Musketiere, es hat sich mittlerweile im allgemeinen Sprachgebrauch durchgesetzt, wenn es darum geht, deutlich zu machen, dass \u201eAlleing\u00e4nge\u201c nichts n\u00fctzen und ein Erfolg sich nur einstellt, wenn mehrere Komponenten reibungslos ineinandergreifen. Das gilt auch f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t.<\/p>\n","protected":false},"author":98,"featured_media":6869,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[4,1858],"tags":[917,172,1993,1991,2000],"coauthors":[21818],"class_list":["post-6859","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-management","category-mag1702","tag-datenanalyse","tag-datenqualitaet","tag-datenschutz","tag-konsolidierung","tag-uniserv","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket.jpg",1000,517,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket.jpg",400,207,false],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket-768x397.jpg",768,397,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket.jpg",1000,517,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket-100x52.jpg",100,52,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket-480x248.jpg",480,248,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket-640x331.jpg",640,331,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket-720x372.jpg",720,372,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket-960x496.jpg",960,496,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket.jpg",1000,517,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket.jpg",1000,517,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket.jpg",1000,517,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket.jpg",1000,517,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket.jpg",1000,517,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket.jpg",18,9,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket.jpg",1000,517,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket.jpg",1000,517,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket.jpg",1000,517,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket.jpg",600,310,false],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket.jpg",600,310,false],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Musket-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":" Einer f\u00fcr alle, alle f\u00fcr einen \u2013 dieses Motto der vier Musketiere, es hat sich mittlerweile im allgemeinen Sprachgebrauch durchgesetzt, wenn es darum geht, deutlich zu machen, dass \u201eAlleing\u00e4nge\u201c nichts n\u00fctzen und ein Erfolg sich nur einstellt, wenn mehrere Komponenten reibungslos ineinandergreifen. 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