Haben Sie sich schon einmal mitten in einer Kampagne oder einem Bericht zur Einhaltung von Vorschriften befunden und festgestellt, dass Ihre Bemühungen durch die schiere Anzahl von Tippfehlern, Auslassungen, systembedingten Fehlern und unterschiedlichen Formaten aufgrund fehlender Dateinamen- und Formatkonventionen in Ihren Datenquellen zunichte gemacht wurden?
Sie sind nicht allein.
Fehlerhafte CRM- und Datenbankdaten aufgrund von Dateninkonsistenzen und Qualitätsproblemen können jegliche Berichterstattung oder Kampagnenaktivität wertlos machen und machen eine routinemäßige Datenkorrektur in großem Umfang erforderlich.
Aus diesem Grund kann eine Datenbereinigungssoftware Unternehmen dabei helfen, die Qualität und Konsistenz ihrer Daten zu verbessern, um eine Vielzahl von Geschäftsergebnissen zu erreichen.
Dies ist ein detaillierter Leitfaden darüber, was ein Data-Scrubbing-Tool ist, was bei der Auswahl eines solchen Tools zu beachten ist und welche Fehler und bewährten Verfahren bei der Durchführung eines unternehmensweiten Data-Scrubbing-Projekts zu beachten sind.
Was ist Data Scrubbing?
Data Scrubbing, auch Datenbereinigung genannt, bezieht sich auf die Beseitigung oder Korrektur von Datenfehlern wie fehlende, ungültige, unvollständige, falsch formatierte oder doppelte Einträge. Data Scrubbing ist unerlässlich, um Unternehmen dabei zu helfen, kritische Fehler zu beheben und die Qualität und Konsistenz ihrer Daten zu verbessern, um die beabsichtigten Geschäftsergebnisse zu erreichen:
- Erfüllung der Compliance-Anforderungen
- Verbesserung des Markenrufs
- Steigerung der Kundenzufriedenheit
- Verbesserung der Reaktionen auf Marketingkampagnen und vieles mehr
Was beinhaltet die Datenbereinigung?
Bei der Datenbereinigung werden verschiedene Schritte durchgeführt, um Datenfehler zu bereinigen oder zu entfernen:
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Datenstandardisierung
Normalisierung der unterschiedlichen Formate von Namen, Adressen und anderen Feldern in verschiedenen Datenquellen.
Beispiel: Standardisierung des Namensformats von Vorname, Anfangsbuchstabe, Nachname („J. Edwards“) zu Vorname, mittlerer Name, Nachname („John Michael Edwards“). - Datenbereinigung : Korrektur von Feldern mit falscher Schreibweise, Tippfehlern, führenden Leerzeichen und Rechtschreibfehlern.
Beispiel: Änderung von „MARGAREt“ in „Margaret“ oder „Thomav“ in „Thomas“ oder „Dav d“ in „David“. - Datendeduplizierung: Identifizierung und Beseitigung von Duplikaten innerhalb oder zwischen Quellen und Auswahl des richtigen Eintrags als Golden Record oder Master Record.
Beispiel: Entfernen des Eintrags „Isaac Jones“ und Beibehalten des Eintrags „Isaac M. Jones“ als Stammsatz.
Was ist bei der Auswahl einer Datenbereinigungssoftware zu beachten?
Ein Daten-Scrubbing-Tool muss über die richtigen Funktionen verfügen, um die Anforderungen Ihres Unternehmens und Ihres Geschäftsszenarios zu erfüllen. Hier sind einige, die Sie in Betracht ziehen sollten.
1. Importieren Sie relevante Dateien und Datenbanken
Die Datenintegration ist der erste Schritt, um sicherzustellen, dass alle Datenbereinigungsaktivitäten in allen bekannten Datenquellen und Systemen durchgeführt werden können. Data-Scrubbing-Tools sollten in erster Linie in der Lage sein, die relevanten Dateien (CSV, Excel, TXT) und Datenbanken (MySQL, SQL Server, Oracle, IBM DB2) sowie APIs zur Verbindung mit Webanwendungen aufzunehmen.
2. Prüfung von Datenfehlern und Inkonsistenzen
Vor der Datenbereinigung muss die Software unbedingt über ein Modul zur Erstellung von Datenprofilen verfügen, um eine Vielzahl von Fehlern und potenziellen Problembereichen zu erkennen und hervorzuheben, die auftauchen könnten, wenn die Fehler nicht behoben werden. Auf diese Weise können Unternehmen den Implementierungszyklus verkürzen, da sie nach der Durchführung von Deduplizierungs- oder Entitätsauflösungsaufgaben nicht mehr stundenlang mit der Fehlersuche und -behebung beschäftigt sind.
3. Normalisierung der Daten
Die Unterschiede in den Formaten entstehen dadurch, dass jede Datenquelle ihre eigenen Formatierungsregeln hat (oder nicht hat). Aus diesem Grund können die Benutzer mit den Standardfunktionen für die Namens- und Adressanalyse und die Textstandardisierung ausgewählte Felder sofort standardisieren. Darüber hinaus kann die Möglichkeit, benutzerdefinierte Bibliotheken zu speichern und darauf zuzugreifen, die Standardisierung von Daten in größeren Datenbeständen beschleunigen.
4. Scrubbing im Batch oder in Echtzeit durchführen
Eine Datenbereinigungssoftware kann dazu beitragen, den manuellen Aufwand zu verringern, da keine Kodierung oder Skripterstellung erforderlich ist. Was eine Scrubbing-Software jedoch von anderen unterscheidet, ist die Möglichkeit, Aufträge in Stapelverarbeitung und in Echtzeit auszuführen.
Bei Batch-Aufträgen können die Datenbereinigungsaktivitäten so konfiguriert werden, dass sie für einen großen Datensatz zeitnah oder regelmäßig in Batches ausgeführt werden. Mit Echtzeitaufträgen hingegen können Sie API-basierte Workflows automatisieren, um sicherzustellen, dass Aufträge ausgeführt werden, sobald Daten in Echtzeit abgerufen werden.
3 zu vermeidende Fehler bei der Datenbereinigung
Die Behebung von Datenfehlern in kürzester Zeit ist für Unternehmen lebenswichtig. Bestimmte Fehler oder Unachtsamkeiten können jedoch zu unnötigen Verzögerungen bei der Bereinigung von Daten führen. Diese sind wie folgt.
1. Vor der Profilerstellung mit der Datenbereinigung fortfahren: Wenn Sie sich kopfüber in die Beseitigung von Datenfehlern stürzen, werden Sie wahrscheinlich eine ganze Reihe von Inkonsistenzen übersehen, die beim Abgleich und bei der Deduplizierung zu Problemen führen könnten, was wiederum zu einem höheren Arbeitsaufwand führt. Indem sie zunächst ein Fehlerprofil erstellen, können die Benutzer Probleme mit der Datenqualität zuerst angehen und Zeit sparen, ohne zwischen Deduplizierungs- und Bereinigungsaufgaben hin- und herwechseln zu müssen.
2. Überlassen Sie die Datenprüfung nur dem IT-Personal:Die Tools zur Datenprüfung sind intuitiver geworden, so dass nicht-technische Geschäftsanwender Datenqualitätsaufgaben mit wenig oder gar keiner Schulung durchführen können. Wenn jedoch nur technische Benutzer mit der Datenbereinigung betraut werden, könnte ihr mangelndes Wissen darüber, was relevante Daten in einem Bereich wie Marketing oder Gesundheitswesen sind, dazu führen, dass sie Felder entfernen, die sich in Zukunft als wertvoll erweisen können. Ein Marketing-Manager weiß beispielsweise besser als ein Datenanalytiker oder Ingenieur, welche Datenpunkte als wertvoll, relevant und genau zu betrachten sind, um die Kampagnenleistung zu verbessern.
3. FehlendeWerte nicht anhängen: Unternehmen müssen bei der Datenbereinigung auch Nullwerte berücksichtigen. Der erste Ansatz könnte darin bestehen, Nullwerte vollständig zu entfernen, doch kann dies dazu führen, dass Unternehmen wichtige Informationen verlieren, die sich später als nützlich erweisen können. Alternativ können die fehlenden Werte mit einem vorhandenen Wert überschrieben werden.
5 Best Practices für die Datenbereinigung
Um das Beste aus der Datenbereinigung herauszuholen, muss eine Mischung aus Prozess- und Technologieänderungen vorgenommen werden. Im Folgenden finden Sie einige bewährte Verfahren, die Sie beachten sollten, bevor Sie mit einer Datenbereinigung beginnen.
1. Erstellen Sie einen Fahrplan für die Datenqualität
Die Festlegung des Umfangs Ihrer Datenbereinigungsaktivitäten als Teil eines größeren Datenqualitätsplans oder einer Strategie ist die beste Voraussetzung für das Erreichen der beabsichtigten Datenergebnisse. Dabei können die gewünschten Vorteile und die erwartete Kapitalrendite, die Rollen und Zuständigkeiten der Datenverwalter und Fachexperten sowie die zu bereinigenden, zu entfernenden oder für später zu speichernden Datenfelder sowohl kurz- als auch langfristig umrissen werden.
2. Regeln für die Datenqualität festlegen
Sobald eine Roadmap fertiggestellt ist, besteht der nächste Schritt darin, Regeln für die Datenqualität zu erstellen, die Dateinamen- und Formatkonventionen umfassen. Dazu können Fragen wie diese gehören:
- Was ist das richtige Format für Namensfelder? (z. B. in der Form Vorname-Nachname oder Vorname-Mittelname-Nachname)?
- Sollten leere Werte durch einen anderen Wert für die Überlebensdauer ersetzt werden?
- Sollen doppelte Werte an ein anderes Ziel exportiert oder ganz entfernt werden?
Nachdem die Regeln festgelegt sind, sollten alle Mitarbeiter dazu angehalten werden, Informationen entsprechend zu speichern. Webformulare und Kontaktdaten in CRM- und Excel-Dateien sollten gemäß der neuen Richtlinie erfasst werden, um Abweichungen in der Datenqualität zu vermeiden.
3. Identifizieren und importieren Sie alle relevanten bekannten Quellen
Das Bereinigen von Datenfehlern innerhalb einer einzigen Datenquelle ist üblich. Unternehmen mit mehreren Geschäftseinheiten oder mit Betrieben an verschiedenen Standorten möchten jedoch möglicherweise schmutzige Daten in Millionen von Datensätzen bereinigen. Ein Beispiel hierfür wäre die Marketingabteilung eines Callcenters, das in mehreren Städten tätig ist und jeweils über eine eigene Datenbank und Excel-Liste mit Namen und Adressen verfügt.
Achten Sie darauf, dass alle Datenfehler in Ihrer CRM-Datenbank, in Excel-Dateien, in Datenbankmanagementsystemen wie SQL Server und Oracle oder sogar in Webanwendungen berücksichtigt werden.
4. Daten profilieren und bereinigen
Führen Sie nach dem Import aller Quellen eine Datenprofilerstellung durch, um die wichtigsten Problembereiche hervorzuheben, die behoben werden müssen, bevor Sie mit den Bereinigungs- und Scrubbingphasen fortfahren. Dazu können die folgenden Punkte gehören:
- Fehlende Werte
- Rechtschreibfehler
- Unvollständige und falsch formatierte Einträge
- Führende und abschließende Leerzeichen
- Zahlen mit Buchstaben und Buchstaben mit Zahlen
- Zeichensetzungsfehler und vieles mehr
Auf der Grundlage dieses Audits können Sie dann die Fehler bereinigen, indem Sie eine der Transformations- oder Formatierungsfunktionen der Data-Scrubbing-Tools verwenden, um die Daten entsprechend Ihren Datenqualitätszielen zu optimieren.
5. Identifizieren und Entfernen doppelter Einträge
Unternehmen stoßen oft auf Duplikate, wenn Daten aus mehreren Abteilungen, Kunden, Kostenstellen und Betriebseinheiten kombiniert werden.
Identifizieren Sie doppelte Einträge auf der Grundlage der von Ihnen verwendeten Abgleichskriterien und der daraus resultierenden Trefferquote. Es ist empfehlenswert, sich vor Fehlalarmen zu hüten, da Sie auf diese Weise manuell überprüfen können, welche Datensätze später noch als Treffer markiert werden können, und anschließend die richtigen Datensätze entweder als golden oder als Duplikat markieren können.
Verwendung von DataMatch Enterprise für Daten-Scrubbing
Eine unternehmenstaugliche Datenbereinigungssoftware wie DataMatch Enterprise (DME) von Data Ladder verfügt über eine Reihe von Funktionen, mit denen sich Datenfehler in großem Umfang auf intuitive und erschwingliche Weise überprüfen, abgleichen und entfernen lassen. Wenn Sie einen ausführlichen Überblick darüber erhalten möchten, wie DTA Fehler in der Datenqualität beheben kann, klicken Sie hier.
