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Warum Ihr Unternehmen einen Plan für das Datenqualitätsmanagement haben muss, um die Nase vorn zu haben

Datenqualität (DQ) und Datenqualitätsmanagement (DQM) entwickeln sich zu einer notwendigen Geschäftsstrategie in Organisationen auf Unternehmensebene. Obwohl es sich nicht um ein neues Konzept handelt (die Datenqualität ist ein Thema, seit die Data-Warehouses), gewinnt es immer mehr mehr Aufmerksamkeit, da die Unternehmen die Folgen schlechter Daten für die Kundenerfahrung und die betriebliche Effizienz.

Zahlreiche Studien von Gartner, Experian und dem Data Warehousing Institute zeigen, dass Probleme mit der Datenqualität die US-Unternehmen bis zu 600 Milliarden Dollar pro Jahr.

Trotz der Folgen einer schlechten Datenqualität führen nur sehr wenige Organisationen einen Datenqualitätsmanagementplan ein, um die Qualität ihrer Daten zu bewerten, zu überwachen und zu verbessern.a. Der Mangel an strategischer Planung und Beschränkungen in Bezug auf Ressourcen, Werkzeuge und Prozesse behindern die Unternehmen. Aber das muss nicht unbedingt so sein.

In diesem kurzen Beitrag werden wir Ihnen die ersten wichtigen Schritte erläutern, die Sie unternehmen können, um einen Plan für das Datenqualitätsmanagement zu erstellen, der nicht nur Ihre Daten, sondern auch Ihre betriebliche Effizienz verbessern wird.

Warum ist DQM wichtig?

82 % der Unternehmen, mit denen wir zusammengearbeitet haben, gaben schlechte Datenqualität als ihre größte geschäftliche Herausforderung. Für die meisten dieser Unternehmen sind ihre Daten ein wertvolles, intellektuelles Gut, das sie gerne nutzen möchten, mit dem sie jedoch Schwierigkeiten haben, es sinnvoll zu nutzen.

Obwohl es Hunderte von Gründen gibt, um zu priorisieren. Datenqualitätsmanagement zu setzen, ist ein Hauptgrund, der alles übertrifft, der Gewinn Ihres
Unternehmensergebnis.

Letzten Endes geht es darum, wie viel Geld Sie durch die Ressourcen, Ausgaben und Umgehungen verlieren, die zur Behebung der Folgen schlechter Datenqualität erforderlich sind.

Zum Beispiel:

  • Esehr kall ein Vertriebsmitarbeiter einem unqualifizierten oder schlecht definierten Lead Informationen zukommen lässt, ist ein Aufwand.
  • Jede Kampagne mit hohen Absprungraten aufgrund von veralteter E-Mail-Adressenesses ist eine Verschwendung von Chancen (und Ressourcenzeit).
  • Ein Datenverfall von 2 % pro Monat kann zu Tausenden von verpassten Chancen führen.
  • Listen oder Datensätze mit Duplikaten und redundanten Daten sind die Ursache für verzerrte Daten und ungenaue Erkenntnisse.
  • Listen oder Aufzeichnungen, die nicht mit den Vorschriften zur Dateneinhaltung abgeglichen werden, können das Risiko von Geldstrafen und Bußgeldern erhöhen.

Mit der Zeit entwickeln sich diese scheinbar kleinen Probleme zu wiederkehrenden Ausgaben, die sich auf das Endergebnis auswirken – ganz zu schweigen von verlorenen Geschäften, verlorenen Kunden und verlorener Glaubwürdigkeit.

Weltweit ist der durchschnittliche Anteil ungenauer Daten von 17 Prozent vor nur 12 Monaten auf 22 Prozent angestiegen. US-Organisationen glauben sogar, dass sie mit 25 Prozent den höchsten Prozentsatz an ungenauen Daten haben.

Wie lässt sich der Zustand der Datenqualität in Ihrem Unternehmen ermitteln?

Die Qualität der Daten wird zum Zeitpunkt der Erstellung festgelegt. Aber wir beurteilen diese Qualität erst im Moment der Nutzung. Wenn die Qualität schlecht ist, nutzen die Menschen Abkürzungen, um die Daten zu umgehen, oder beheben die Fehler selbst. Nicht der richtige Weg abes aus. Es gibt viel zu viele Abhängigkeiten, die durch fehlerhaft eingegebene Daten beeinträchtigt werden.

Wenn Sie sich also fragen, warumwarum Ihre Berichte inkonsistent sind, warum Ihre Teams tagelang brauchen, um Informationen aus den Daten zu ziehen, warum Ihre Marketingkampagnen ineffektiv sind oder warum Ihr Unternehmen dem Risiko einer Datensicherheitsverletzung ausgesetzt ist, ist es an der Zeit, diedie Datenqualität Ihres Unternehmens zu überprüfen.

Wir empfehlen dazu ein einfaches Verfahren.

  1. Bewerten Sie Ihre CRM-Daten:
    Ein erster Ansatzpunkt sind Ihre CRM-Daten. Lassen Sie Ihr Team die Qualität Ihrer Daten bewerten und den Anteil an Duplikaten, unordentlichen oder unstrukturierten Feldern und ungültigen Informationen in einer Liste von 500 Kontakte. Achten Sie auf Unstimmigkeiten in den Strukturen, z. B. die Verwendung einer 24-Stunden-Zeitstruktur gegenüber einer 12-Stunden-Zeitstruktur. Achten Sie auf unvollständige Informationen, wie z. B. keine Telefonnummernfelder. Sie können auch einen externen Datendoktor damit beauftragen, die Daten zu überprüfen und Ihnen einen Bericht über den Zustand der Daten zu erstellen.
  2. Zu viele Datenquellen:
    Ein Oreily-Bericht weist auf zu viele Datenquellen als Hauptproblem der Datenqualität hin. Sind Ihre Daten in mehreren Datenbanken gespeichert? CRMs? Haben Sie mehrere Systeme zur Speicherung von Kundeninformationen? Haben Sie Schwierigkeiten, eine uneine differenzierte Sicht auf Ihre Kundenreise und die Interaktion mit Ihrem Unternehmen? Über 90 % der Kunden, mit denen wir zusammengearbeitet haben, geben an, dass uneinheitliche Datenquellen zu den frustrierendsten Herausforderungen gehören. Es gibt viel zu viele Systeme, dieg Informationen, die mit der Zeit verfallen oder redundant werden im Laufe der Zeit (in der Regel innerhalb weniger Monate), und die Unternehmen sind nicht in der Lage, diese Daten zu konsolidieren oder zu kontrollieren. Selbst diejenigen, die Expertenteams eingestellt haben, konnten die Genauigkeit ihrer Informationen nicht verwalten, obwohl sie Millionen von Dollar ausgaben, um die besten Köpfe an Bord zu holen.
  3. Schlechte Einblicke und Business Intelligence-Berichte:
    Die Datenqualität hat sich von einer operativen Funktion, die mit Effizienz und Kosteneinsparungen verbunden war, zu einer strategischen Funktion gewandelt die antreibt Einblicke in die Verbraucher und übergreifende Geschäftsinformationen. Die CIOs der Unternehmen, mit denen wir gesprochen haben, verbinden den Bedarf an Qualitätsdaten immer mit kundenspezifischen Zielen wie Personalisierung, besseren Erfahrungen und verbesserten Kundenservices. Wenn Sie Probleme haben mit unzureichenden Kundeneinblicken wie der Schwierigkeit, Kunden über verschiedene Berührungspunkte hinweg zu verfolgen oder ihre Schmerzpunkte zu verstehen, kann es sein Attributd auf die unzureichende Nutzung von Daten. ÄhnlichBusiness-Intelligence-Berichte, die auf veralteten Daten beruhen – wie etwa die gängige Praxis, das letzte Quartal zu verwenden oder die Verkaufsdaten des letzten Jahres, um die diesjährige goder die Chancen werden unwirksam sein. Der Markt wächst in exponentiellem Tempo. Daten, die Sie vor einem Jahr hatten, können gegenwärtig nicht korrekt sein. Daher muss die Datenqualität ein Echtzeitziel sein. Ihr Unternehmen benötigt Daten, auf die sie in Echtzeit zugreifen kann.

Wer ist für einen Datenqualitätsmanagementplan verantwortlich?

Die Datenqualität ist nicht mehr nur ein IT-Problem, sondern ein soziotechnisches Problem. Systeme und Verfahrenes können bis zu einem gewissen Grad helfen, aber es obliegt der Organisation, eine Kultur der Verantwortung zu schaffen.nge, die der Datenqualität Vorrang einräumt. Schließlich sind Menschen und Prozesse fast immer sowohl an der Entstehung als auch an der Aufrechterhaltung von Datenqualitätsproblemen beteiligt.

Obligatorische Datenqualitätsschulung muss sein für alle Mitarbeiter, die mit Daten umgehen. Von Vertriebsmitarbeitern über Marketingmanager bis hin zu Kundendienst- und Kundenbetreuern – jederne muss in ihrer Rolle in diesem Prozess geschult werden. Außerdem müssen sie darin geschult werden, Probleme mit der Datenqualität zu erkennen. und wie das Problem im Rahmen der definierten Datenverwaltung gelöst werden kann. Governance Parameter.

So ist es zum Beispiel nicht ungewöhnlich, dass Vertriebsleiter benutzerdefinierte Felder in einem CRM-System für ihre eigenen Zwecke erstellen. Einblicke. Oder Geschäftsanwender, die Änderungen direkt in einem Datensatz vornehmen, um Zeit und Mühe zu sparen. All diese Probleme führen in der Folge zu erheblichen Problemen mit der Datenqualität. Die benutzerdefinierten Felder, die von diesem einen bestimmten Manager verwendet werden, können unbrauchbar werden, wenn die Felder bieten keinen entscheidenden Wert für das Team als Ganzes. Die vom Geschäftsleiter vorgenommenen Änderungen werden nicht in andereihre Systeme, so dass das Unternehmen zum Zeitpunkt der Analyse über widersprüchliche Aufzeichnungen verfügt.

Digitale Technologien, Automatisierungswerkzeuge usw. können nur so viel tun, wie sie wollen – um echte Fortschritte zu erzielen, müssen Ihre Mitarbeiter auf das Ziel ausgerichtet sein. Qualität der Datenist daher die Verantwortung eines jeden.

Wie beginnen Sie mit einer Initiative zum Datenqualitätsmanagement?

Es gibt zwei Ansätze für die Datenqualität management – den aktiven Ansatz und den passiven Ansatz.

Beim aktiven Ansatz wird die Datenqualität zum Zeitpunkt der Datenerstellung festgelegt. Dies würde die Implementierung von Front-End-Kontrollen bedeuten (z. B. die Verwendung von Dropdown-Menüs anstelle der manuellen Eingabe von Daten)Anleitungenols für die Softwareeingabe und Schulungsprogramme für alle.

Der passive Ansatz besteht in der Verwendung von Datenqualitätstools zur Bereinigung und Normalisierung von Daten. Die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen und deren Deduplizierung zur Beseitigung von Redundanzen ist ein wesentlicher Bestandteil dieses Ansatzes. Zusätzliche Aktivitäten umfassen:

  • Daten abgleichen
    zum Entfernen von Duplikaten und zur Konsolidierung von Listen
  • Datennormalisierung, wenn Ihre Daten schwerwiegende strukturelle Probleme aufweisen, wie in der folgenden Abbildung dargestellt
  • Zusammenführen/Bereinigen von Daten zur Erstellung von Golden Records
  • Datenüberlebensdauer, um alle Informationen mit neuen Informationen zu überschreiben

data quality management

Die Wahl des richtigen Ansatzes hängt von dem Problem ab, mit dem Sie gerade konfrontiert sind, und von Ihrem Budget. Die meisten Unternehmen verfügen über ein gut funktionierendes aktives Konzept. Was ihnen schwerfällt, ist das Backend der Dinge – wie etwa der Versuch, Listen zu konsolidieren, um die homogenisiert Kundendaten, oder der Versuch, die Listen mit U.S.-Sanktionen oder Compliance-Listen. Manche haben während oder nach einer Unternehmensfusion oder -übernahme Probleme mit der Datenqualität.

Unabhängig von der Herangehensweise oder der Situation ist eines klar: Datenqualitätsmanagement ist eine kontinuierliche Aufgabe und kein einmaliges Ereignis.

Um die Investitionsrendite zu maximieren, müssen Unternehmen Personal-, Prozess- und Technologieprogramme implementieren, um die Datenqualität kontinuierlich zu überwachen und zu verbessern und so konsistente, genaue, zuverlässige und vertrauenswürdige Daten zu erhalten.

Wie kann Data Ladder Ihnen bei der Erstellung eines DQM-Prozesses helfen?

Im Laufe der Jahre haben wir mehr als 4.500 Fortune-500-Unternehmen unterstützt einschließlich Coca Cola, Deloitte, HP zu ein DQM-Verfahren einführen. Das Flaggschiff des Unternehmens, DataMatch Enterprise, folgt einem systematischen Rahmen, der es einemschrittweise Behandlung der Daten.

Da es sich um ein On-Premises-Tool handelt, kann DME auf Ihrem Cloud-Server oder auf dem Desktop mit den gleichen Ergebnissen in Bezug auf Geschwindigkeit und Effizienz verwendet werden. Darüber hinaus ermöglicht es die Integration von über 500 Datenquellen, d. h. Sie können Ihre Datenquelle direkt einbinden, um Daten zu fixieren, ohne sie in ein anderes Format exportieren zu müssen.

DME ist ein Tool der Wahl für Organisationen, dieDME ist das bevorzugte Tool für Unternehmen, die im Rahmen einer Datenabgleichsinitiative Daten bereinigen und normalisieren müssen.

Fazit: Um einen Vorsprung zu haben, sollten Sie jetzt einen DQM-Plan erstellen.

Ein Wettbewerbsumfeld, das von der Die dynamische Macht der Daten verlangt von den Unternehmen, dass sie auf die Datenqualität achten. Es geht nicht mehr darum, Zahlen und Alphabete zu fixieren – es geht buchstäblich darum, versteckte Möglichkeiten zu finden und wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, Maximierung der Investitionsrendite und Wegbereitung für die Einbeziehung von KI- und ML-Technologien. Für all dies brauchen Sie Daten, denen Sie vertrauen können.

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