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Der vollständige Leitfaden für Datenbereinigungstools, Lösungen und bewährte Praktiken für die Unternehmensebene

Die meisten Unternehmen streben heute danach, datengesteuert zu sein. Die Datenqualität ist jedoch eine grundlegende Herausforderung, die die Unternehmen daran hindert, dieses Ziel zu erreichen. Um datengesteuert zu sein, benötigen Unternehmen Lösungen zur Datenbereinigung, um sicherzustellen, dass rohe, schmutzige und schlechte Daten ihre Transformationspläne nicht beeinträchtigen.

Datenqualität bezieht sich auf den Zustand der Daten Ihres Unternehmens. Haben Sie Daten, die von Problemen geplagt sind wie:

  • Ungenaue Informationen
  • Ungültige und unvollständige Informationen
  • Tippfehler, Zeichenfehler, Probleme mit der Zeichensetzung
  • Doppelte Daten, die die Datenqualität beeinträchtigen
  • Falsche Formatierung und unordentliche Daten (Groß-/Kleinschreibung, Inkonsistenzen usw.)

Wenn Sie all diese Fragen mit „JA“ beantwortet haben, haben Sie ein Problem mit der Datenqualität.

Aus diesem Grund müssen Sie Data Cleaning einführen.

In diesem ausführlichen Leitfaden gehen wir darauf ein:

  • Was ist Datenbereinigung?
  • Wie kann Datenbereinigung Unternehmen helfen?
  • Merkmale hochqualitativer Daten
  • Verfügbare Lösungen und bewährte Praktiken

Fangen wir an!

Was ist Datenbereinigung?

Datenbereinigung – auch bekannt als Data Scrubbing, ist ein Prozess, der Daten nutzbar macht. Es „bereinigt“ doppelte Daten und hilft auch bei der Datenumwandlung. Dieser Prozess wird allgemein als Datenbereinigung bezeichnet und umfasst Folgendes:

  • Deduplizierung von Daten und Beseitigung von Redundanzen
  • Berichtigung unvollständiger oder ungültiger Daten
  • Formatierung und Standardisierung von Daten
  • Umwandlung unordentlicher Daten in verwertbare Daten

Mit einer effektiven und regelmäßigen Datenbereinigung werden Ihre Datenquellen für die vorgesehene Verwendung vorbereitet – frei von schädlichen Fehlern und unschönen Irrtümern.

Wie kann Datenbereinigung Unternehmen helfen?

Datenbereinigung ist nicht nur ein IT-Problem. In der gesamten Organisation sammeln die Abteilungen Daten aus einer Reihe von verbundenen Anwendungen und Aktivitätsprotokollen. Jede dieser Abteilungen benötigt Daten für die Analyse, die Erstellung statistischer Berichte und für strategische Geschäftsentscheidungen.

Hier erfahren Sie, wie die Datenbereinigung verschiedenen Abteilungen Ihres Unternehmens helfen kann:

Datenkonformität: In einer Zeit, in der Regierungen auf der ganzen Welt die Datenerfassung reglementieren, müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie die Datenschutzbestimmungen einhalten und mit den Daten konform sind. So könnte beispielsweise ein E-Commerce-Händler von der Regierung mit Strafen belegt werden, wenn er die Datenschutzbestimmungen nicht einhält. Um diese Vorschriften zu erfüllen, muss das Unternehmen seine Daten im Rahmen der DSGVO verarbeiten, indem es sicherstellt, dass die Kundendaten auf dem neuesten Stand sind und saubere und genaue Aufzeichnungen geführt werden. Dateninkonsistenzen in Aufzeichnungen könnten die Ziele der GDPR-Einhaltung beeinträchtigen.

Vereinheitlichung unterschiedlicher Datenquellen: Eine Organisation kann über mehrere Datenquellen verfügen, die verschiedene Arten von Informationen über eine Entität sammeln und speichern. Die Wahrscheinlichkeit, dass diese Datenquellen doppelte Daten speichern, ist groß. Wenn beispielsweise Marketing und Kundendienst unterschiedliche CRM-Systeme verwenden, um die Kontaktdaten eines Unternehmens zu erfassen, bedeutet dies, dass das Unternehmen mit doppelten Daten zu tun hat, die in unterschiedlichen Formaten und Stilen eingegeben werden.

Kundendienst: Eine Kundendienstabteilung, die sich aufgrund falscher, unvollständiger oder ungültiger Adressdaten nicht um Kundenprobleme kümmert. Eine E-Mail wurde an die falsche ID gesendet. Eine E-Mail mit einer falschen Schreibweise oder einem falschen Namen des Kunden. All dies sind Beispiele dafür, wie schlechte Daten den Kundenservice beeinträchtigen können. Saubere Daten gewährleisten, dass Sie über die richtigen und aktuellen Kontaktinformationen verfügen, um optimale Dienstleistungen zu erbringen.

Betriebliche Effizienz: Saubere Daten helfen Unternehmen bei der Erstellung von Prozessen, und wir alle wissen, dass klar definierte Prozesse zur betrieblichen Effizienz beitragen. So konnte beispielsweise unser Kunde Zurich Insurance seine betriebliche Effizienz verbessern und seinen ROI steigern, als er in der Lage war, die Fehler in seinen Daten zu identifizieren und seine Daten von Duplikaten, Tippfehlern und unordentlichen Fehlern zu befreien.

Marketing: Keine andere Abteilung in einem Unternehmen ist mit der Aufgabe betraut, qualitativ hochwertige Daten zu pflegen, als die Marketingabteilung. Ob es sich um E-Mail-Kampagnen, Social-Media-Kampagnen, Werbung oder andere Aktivitäten handelt, die Daten der Verbraucher stehen im Vordergrund. Falsche Daten können katastrophale Folgen haben. Es ist nicht ungewöhnlich, dass Unternehmen ihre Kampagnenmails an die falsche Zielgruppe schicken.

Vertrieb: So wichtig Kundendaten für das Marketing sind, so wichtig sind sie auch für den Vertrieb. Tatsächlich sind die Verkaufsdaten die wichtigsten Daten, die einem Unternehmen Aufschluss über ROI, Umsatz und Rentabilität geben. Unternehmens-Tools zur Datenbereinigung werden in der Regel in Verkaufsabteilungen eingesetzt, um doppelte Verkaufsdatensätze zu entfernen. Wenn sie vernachlässigt werden, können doppelte Verkaufsaufzeichnungen zu verzerrten ROI-Berichten führen und das gesamte Unternehmen beeinträchtigen.

Dies sind nur einige sehr einfache Beispiele für die Folgen von schlechten Daten. Die täglichen Probleme, die Unternehmen mit schlechten Daten haben, sind tief in den Unternehmensprozessen verwurzelt und erfordern erhebliche Anstrengungen von Managern und Führungskräften, um sie zu lösen.

Wenn ein Unternehmen der Datenbereinigung Priorität einräumt, kann es all diese Probleme vermeiden und von den Vorteilen hochwertiger, sauberer Daten profitieren.

Was macht qualitativ hochwertige oder saubere Daten aus?

Es ist zwar wichtig, Daten zu bereinigen, aber woher wissen wir, was Daten zu hochwertigen Daten macht? Es gibt einige „Standards“, die in der Branche weit verbreitet sind, um die Qualität von Daten zu messen. Der gesamte Zweck der Datenbereinigung besteht darin, diese Standards zu erreichen, die als alle Daten definiert werden können, die in Ordnung sind:

Gültig: Es gelten bestimmte Regeln für Datenquellen. So müssen zum Beispiel alle Adressen aus Postleitzahlen bestehen oder alle Telefonnummern mit den dazugehörigen Landes- und Ortsvorwahlen geschrieben werden. Datenfelder, die diese Gültigkeitsregeln nicht erfüllen, gelten als ungültig. So werden beispielsweise Adressen ohne vollständige Postleitzahl als ungültig betrachtet. Die Gültigkeitsregeln werden z. B. durch Geschäftsregeln oder Beschränkungen definiert:

  • Wichtige Spalten wie Nachname, E-Mail-Adressen dürfen nicht leer sein.
  • Die Dateneingabe muss definierten Formaten folgen
  • Ein Feld oder mehrere Felder müssen in einem Datensatz eindeutig sein

Ein großer Teil der Datenbereinigung besteht darin, ungültige Daten zu markieren und zu berichtigen, bevor sie weiter verwendet werden.

Exakt: Tippfehler, Rechtschreibfehler, Zeichenfehler usw. beeinträchtigen die Qualität der Genauigkeit. Ein Name, der als Matt statt Matthew oder Cath statt Catherine geschrieben wird, gilt nicht als korrekte Angabe.

Vollständig: Dies wird dadurch definiert, inwieweit ein Datensatz korrekt ausgefüllt wurde und nicht leer blieb. Sind zum Beispiel alle Felder für Telefonnummern vollständig? Sind alle Felder für die eindeutige Kennung vollständig?

Konsistent: Die Konsistenz der Daten ist wichtig für eine genaue Datenanalyse. Ein gutes Beispiel für Konsistenz sind Telefonnummern – einige Ländervorwahlen werden mit + geschrieben, andere mit 00. Datenkonsistenz bedeutet, dass für alle Datensätze nur eine Methode verwendet wird.

Rechtzeitig: Wie oft werden Ihre Daten aktualisiert oder bereinigt? Die meisten Unternehmen vernachlässigen ihre Daten einfach, sobald sie sie gesammelt oder für die vorgesehenen Zwecke verwendet haben. Die meisten bereinigen Daten nur für einen Bericht oder eine Analyse und lassen diese Daten in der Schublade liegen, während sich neue Daten ansammeln. Alte Daten werden zu einem Engpass und erzeugen sogar Duplikate, wenn sie nicht regelmäßig sortiert oder zusammen mit neuen Daten aktualisiert werden.

Bei der Implementierung eines Rahmens für die Datenbereinigung empfiehlt es sich, diese Standards als Benchmarks für die Messung der Datenqualität zu verwenden.

Wie können Unternehmen Datenqualität erreichen?

Für die meisten Unternehmen sind schlechte Daten erst dann ein Problem, wenn eine fehlgeschlagene Initiative, ein fehlerhafter Bericht oder ein massiver Marketingfehler ein böses Erwachen zur Folge hat. An diesem Punkt nimmt der Hype überhand und Ad-hoc-Tools zur Datenbereinigung werden langfristigen Lösungen vorgezogen. Lassen Sie nicht zu, dass dies Ihrem Datenbereinigungsunternehmen passiert.

Nachdem wir mit 4.500 Unternehmen aus der ganzen Welt zusammengearbeitet haben, empfehlen wir Ihnen die folgenden Maßnahmen, um Ihre Daten sauber zu halten:

  1. Erstellen Sie einen Plan für das Datenqualitätsmanagement: Bevor Sie die Zustimmung der Führungskräfte einholen und in ein Tool investieren, sollten Sie einen Plan erstellen. Es ist wichtig, das Problem mit Ihren Daten zu verstehen und die Ursache dafür zu ermitteln. Ihr Datenqualitätsplan sollte die Identifizierung neuer Rollen, neuer Softwarelösungen und aller neuen Standards, die implementiert werden müssen, beinhalten.
  2. Suchen Sie nach den richtigen Datenbereinigungstools: Es gibt Dutzende von Datenbereinigungstools auf dem Markt, aber nur sehr wenige davon sind erschwinglich und bieten eine ganzheitliche Lösung. Im Idealfall benötigen Sie ein Tool, mit dem Sie Daten abgleichen, ableiten, bereinigen und zusammenführen können. Das Flaggschiff von Data Ladder ist ein leistungsfähiges Tool für den Datenabgleich und die Datenbereinigung, das von Unternehmen wie HP, Deloitte, Zurich Insurance und Tausenden anderen eingesetzt wird, um Daten nicht nur zu bereinigen, sondern auch abzuleiten und zusammenzuführen.

Beheben Sie die Quelle von Datenfehlern: Rohdaten sind von Natur aus schlechte Daten. Deshalb müssen Sie die Fehler an der Quelle beheben, d. h. in Ihrer Datenbank. Es könnte sich um einen menschlichen Eingabefehler, einen Maschinenfehler oder einen Fehler in der Datenerfassungsmethode handeln – die Möglichkeiten sind endlos. Korrigieren Sie die Daten an der Quelle, um sicherzustellen, dass sie Ihnen später keinen Stress verursachen. Hier sollten Sie auch ein Datenqualitätstool einsetzen, das Datenfehler in Echtzeit beheben kann und verhindert, dass fehlerhafte Daten in das System gelangen.

Außerdem finden Sie hier Fragen, die Sie Ihrem Team bei der Erstellung des Plans zu den Daten in Ihrem Unternehmen stellen können.

  • Wie sauber sind die Daten?
  • Was sind die häufigsten Probleme, die mit den Daten auftreten?
  • Was sind die größten Probleme, mit denen Teams bei der Nutzung von Daten konfrontiert sind?
  • Welche Systeme oder Kontrollen gibt es, um das Problem der Datenqualität in den Griff zu bekommen?
  • Welche Art von Bereinigungs- oder Datenpflegeverfahren wird angewandt?
  • Kann man diesen Daten so weit vertrauen, dass sie zuverlässige Informationen liefern?
  • Erfüllen die Daten die Aufgabe, für die sie gedacht waren?
  • Wie können Datenqualitätsstandards im gesamten Unternehmen eingeführt und aufrechterhalten werden?
  • Beeinflussen die Daten einen Ihrer Kernprozesse?
  • Wie kann die Organisation eine einzige Quelle der Wahrheit erreichen?

Wenn Ihre Antworten auf die obigen Fragen auf einen schwerwiegenden Fehler in Ihren Daten hindeuten, müssen Sie Ihre Daten bereinigen, um die betriebliche Effizienz zu steigern.

Bewährte Praktiken

Das uralte Sprichwort „Vorbeugen ist besser als heilen“ gilt auch für die Welt der Daten. Wenn Unternehmen in die Welt von Big Data und Data Lakes einsteigen, müssen sie sicherstellen, dass die richtigen Parameter vorhanden sind, um zu verhindern, dass Rohdaten ihre Geschäftsabläufe beeinträchtigen.

Im Folgenden werden einige bewährte Verfahren empfohlen:

  1. Fokus auf Dateneingabe: Haben Sie bemerkt, dass Sie manchmal ein Webformular ausfüllen, das speziell nach einer Arbeits-E-Mail und nicht nach einem beliebigen Gmail-Konto fragt? Dies ist ein Beispiel für die Steuerung der Dateneingabe am Front-End. Das garantiert zwar keine 100-prozentige Genauigkeit (viele Leute schreiben gefälschte E-Mails), ist aber dennoch eine große Hilfe, wenn es darum geht, relevante Daten von irrelevanten zu unterscheiden. Implementieren Sie solche kundenorientierten Front-End-Kontrollen, um die Erfassung unzulässiger Daten zu minimieren.
  2. Bereinigen Sie immer die Daten, bevor Sie einen Bericht erstellen: Vielleicht sind Sie versucht, einen Bericht aus einer Datenbank zu erstellen, um Ihren Chef zufrieden zu stellen, aber das sollten Sie nicht tun. Halten Sie Ihre Daten entweder regelmäßig auf dem neuesten Stand oder bereinigen Sie sie, bevor Sie sie für eine Kampagne, einen Bericht oder eine Analyse verwenden. Sie wollen nicht am Ende eine umfangreiche Berichtserstellung wiederholen, nur weil Sie es versäumt haben, die Duplikate in Ihren Daten zu beseitigen.
  3. Einsatz von Echtzeit-Datenbereinigungstools: Verhindern Sie, dass fehlerhafte Daten in Ihre Datenbank gelangen, indem Sie Datenbereinigungstools einsetzen, die Fehler bereits in der Dateneingabephase erkennen.
  4. Versuchen Sie, Datenquellen zu zentralisieren: Die meisten Datenprobleme entstehen durch uneinheitliche Datenquellen. So viele Anwendungen, die von so vielen Abteilungen genutzt werden, die alle ihre Daten in die Datenbank einspeisen. Versuchen Sie, Ihre Datenquellen zu synchronisieren, indem Sie beispielsweise ein CRM für Vertrieb, Marketing und Rechnungsstellung verwenden. Dies hilft Ihnen nicht nur, die Daten sauber zu halten, sondern gibt Ihnen auch Zugang zu einer einzigen Quelle der Wahrheit.

Saubere Daten sind für den Erfolg Ihres Unternehmens in diesem digitalen und datengesteuerten Zeitalter unerlässlich. Wenn Sie wirklich datengesteuert sein wollen, müssen Sie sicherstellen, dass Sie über Daten verfügen, die gut genug sind, um sie für Informationen zu nutzen. Schlechte, schmutzige, unordentliche Daten werden Sie zu Fall bringen.

Verwendung eines Selbstbedienungswerkzeugs für die Datenbereinigung

Jetzt, wo Sie wissen, dass Sie schlechte Daten haben, sollten Sie eine reflexartige Reaktion darauf vermeiden. Ziehen Sie nicht sofort Ihre IT-Ressourcen heran oder stellen Sie teure Entwickler ein, um eine eigene Software zu entwickeln. Es dauert Jahre, eine Datenbereinigungssoftware zu entwickeln, die effizient arbeitet und die Kriterien für Qualitätsdaten erfüllt.


In-House vs. Best-in-Class-Lösungen für den Datenabgleich

Interne Lösungen für den Datenabgleich sind durch verfügbare Talente, Zeitbeschränkungen, Kosten, Erfahrung und viele andere Faktoren eingeschränkt. Entdecken Sie, wie interne Lösungen im Vergleich zu kommerziellen Lösungen abschneiden


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Interne Lösungen können Sie bis zu 250.000 $+ pro Jahr kosten! Im Folgenden finden Sie eine kurze Anleitung, wie ein automatisiertes Datenbereinigungstool die Aufgabe zu einem zehnmal niedrigeren Preis erledigen kann.

Datenbereinigung ist zwar eine wichtige Aufgabe, aber eine unglaublich banale. Ihre Experten werden Stunden ihrer produktiven Zeit mit der Erstellung von Algorithmen verschwenden, die entweder ein Treffer oder ein Fehlschlag sein werden. Versuche, Tests, ungenaue Ergebnisse und die ausufernden Kosten für das Talentmanagement werden zu zusätzlichen Problemen, mit denen Sie zu kämpfen haben werden. Aus diesem Grund ist es besser, ein automatisiertes Datenbereinigungstool zu verwenden, das diese Aufgabe ohne die Beteiligung zusätzlicher Mitarbeiter erledigen kann.

  • Ein leistungsstarkes Datenbereinigungstool kann Ihnen dabei helfen:
  • Automatisieren von Bereinigungsplänen für alle Ihre Datenquellen
  • Bereinigen Sie Ihre Daten von Tippfehlern, Irrtümern, Fehlern, Groß- und Kleinschreibung und vielem mehr
  • Abgleich Ihrer Datenlisten und Entfernung von Duplikaten
  • Integration verschiedener Datenquellen zur Datenbereinigung in Echtzeit
  • Standardisierung der Daten und Gewährleistung der Konsistenz in der gesamten Datenquelle
  • Validierung von Adress- und Kontaktdaten

Wenn Sie wissen möchten, wie DataScrubbing-Tools wie DataMatch Enterprise Ihre Daten bereinigen und für die vorgesehenen Zwecke nutzbar machen können, nehmen Sie Kontakt auf!

Wie die besten Fuzzy-Matching-Lösungen funktionieren: Kombination von bewährten und eigenen Algorithmen


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