Blog

Warum Sie der Datentransformation Vorrang vor anderen digitalen Transformationsinitiativen geben sollten

Wahrscheinlich wollen Sie in ein BI- und Analyseprogramm investieren, um die großen Datenmengen, die Ihr Unternehmen im Laufe der Jahre gesammelt hat, zu nutzen. Doch bevor Sie Millionen für teure BI-Programme ausgeben, sollten Sie einen Schritt zurücktreten und sich drei Fragen stellen:

  1. Habe ich Daten, denen ich vertrauen kann?
  2. Verstehe ich meine Daten?
  3. Habe ich ein Rahmenwerk für Datenumwandlung und Datenqualität eingerichtet?

Ein „Nein“ auf diese Fragen bedeutet, dass Sie Ihre Daten optimieren müssen, bevor Sie in ein BI- oder Analyseprogramm investieren. Und dieser Beitrag wird Ihnen helfen zu verstehen, wie.

Ein paar Statistiken, die Sie zum Handeln anregen

Im Folgenden finden Sie Statistiken aus einer von HBR durchgeführten Umfrage, in der ermittelt wurde, warum die meisten Unternehmen bei ihren datengesteuerten Bemühungen scheitern. Die Umfrage zeigt:

  • 72 % der Umfrageteilnehmer geben an, dass sie noch keine Datenkultur entwickelt haben.
  • 69 % geben an, dass sie keine datengesteuerte Organisation geschaffen haben
  • 53 % geben an, dass sie Daten noch nicht als Unternehmenswert behandeln
  • 52 % geben zu, dass sie bei Daten und Analysen nicht konkurrenzfähig sind

Alarmierende Zahlen? Aufgrund unserer Erfahrung in der Zusammenarbeit mit mehr als 4.500 Kunden aus aller Welt kennen wir die Wahrheit hinter diesen Statistiken nur allzu gut.

Unternehmen bemühen sich verstärkt, datengesteuert zu arbeiten, aber Probleme wie die oben genannten, wie z. B. das Fehlen einer Datenkultur oder die Unfähigkeit, Daten als Geschäftswert zu behandeln, machen es für Unternehmen schwierig, datengesteuert zu arbeiten.

Was ist Datenumwandlung und warum müssen Sie ihr Vorrang vor allem anderen einräumen?

In einer vernetzten Welt haben die Unternehmen mit einer unüberschaubaren Menge an Rohdaten zu tun. Stellen Sie sich all die Daten vor, die Sie aus Social-Media-Anwendungen, Marketingkampagnen, Verkaufskampagnen, Anzeigen, Marktforschungsaktivitäten, Verkaufstrichtern usw. sammeln. All diese Rohdaten müssen extrahiert, sortiert, bereinigt und in verwertbare Daten „umgewandelt“ werden, die wertvolle Informationen liefern.

Datenumwandlung ist also der Prozess der Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Daten. Dieser Prozess umfasst folgende wichtige Schritte:

  • Identifizierung der Mängel, die Ihre Datenqualität beeinträchtigen
  • Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen in eine einzige konsolidierte Quelle der Wahrheit
  • Bereinigung und Korrektur von Daten (Probleme wie Tippfehler, fehlende Werte usw.)
  • Deduplizierung von Daten
  • Zuordnung der Daten zu einem BI-Tool
  • Daten für die Migration oder andere Zwecke der digitalen Transformation nutzbar machen

Obwohl dies in der Theorie einfach klingt, ist die Datenumwandlung in der Praxis ein hektischer Prozess, der erhebliche Investitionen in Datenumwandlungstools, die Konsultation von Drittanbietern und die Zustimmung der Führungsebene erfordert. Es dauert mindestens ein Jahr, bis ein Unternehmen die notwendigen Schritte zur Datenumwandlung unternimmt.

Die zwei grundlegenden Ansätze

Im Allgemeinen gibt es zwei grundlegende Ansätze für eine Datenumwandlungslösung. Diese sind:

    • Der manuelle Ansatz – Aufbau eines firmeninternen Teams zur manuellen Programmierung von ETL-Lösungen: Diese traditionelle Methode wird auch heute noch von einigen Unternehmen angewandt, die damit kläglich scheitern. Die Daten, die uns heute vorliegen, sind komplex. Es ist praktisch unmöglich, ein Team von Programmierern zu haben, das für jede Datenquelle ETL-Skripte erstellt, was nicht nur zeitaufwändig, sondern auch kontraproduktiv ist. Die Teams müssen Monate und Jahre damit verbringen, Skripte zu ändern, um sie an die steigende Nachfrage anzupassen – und erreichen dabei nicht das Maß an Genauigkeit, das für die Effizienz der Daten erforderlich ist. Unbeabsichtigte Fehler, Missverständnisse, banale und sich wiederholende Aufgaben machen diesen Ansatz für die meisten Unternehmen zu einem teuren Misserfolg.

Warum firmeninterne Datenqualitätslösungen scheitern

Eine konsequente Haftung für Unternehmen

  • Der Software-Ansatz – Anschaffung eines Tools zur Datenvorbereitung vor Ort: Vor-Ort-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen aufzubereiten, umzuwandeln, zu integrieren und in einem neuen Stammdatensatz zusammenzuführen. Im Vergleich zum manuellen Ansatz ist dieser automatisierte Ansatz in kurzer Zeit erledigt, verbraucht weniger Ressourcen, ist billiger als die Einstellung eines kompletten Teams und erfordert nur eine Person, die den gesamten Prozess verwaltet. Einige Tools, wie DataMatch Enterprise von Data Ladder, verfügen über eine einfache Benutzeroberfläche, die es auch Nicht-IT-Benutzern ermöglicht, Daten abzugleichen, zu bereinigen und zusammenzuführen, ohne dass zusätzliche Sprachkenntnisse erforderlich sind.

Sechs Arten der Datenumwandlung, die Ihre Daten benötigen würden

Die Datenumwandlung ist ein Prozess, der sich aus verschiedenen Verfahren zusammensetzt, und jedes Verfahren ist so konzipiert, dass es Unternehmen hilft, ein bestimmtes Datenziel zu erreichen. Einige Unternehmen verfügen beispielsweise bereits über einen Mechanismus zur Datenbereinigung, benötigen aber wahrscheinlich eine Integrationslösung, um ihre Daten auf einer Plattform zu konsolidieren und so eine eindeutige Quelle der Wahrheit zu erhalten. Ihr Bedarf an Datenumwandlung hängt von Ihrer aktuellen Datenqualität und Ihren Datenzielen ab.

Wenn Sie keinen Rahmen für die Datenqualität haben, müssen Ihre Daten im Allgemeinen fünf grundlegende Prozesse durchlaufen, um umgewandelt zu werden. Diese sind:

Bereinigung von Daten: Rohdaten sind schmutzige Daten. Tatsächlich handelt es sich bei allen Daten, die von einem System erfasst und noch nicht für die Verwendung verarbeitet oder analysiert wurden, um unsaubere Daten.

Wenn wir von Rohdaten sprechen, sind damit alle Daten gemeint, die es gibt:

  • Mit Rechtschreibfehlern, Tippfehlern, Problemen mit Zahlen und Zeichensetzung und vielem mehr behaftet.
  • Mehrfache Duplizierung in einer Datenquelle oder über mehrere Datenquellen (wenn eine Organisation mehrere Abteilungen hat, die verschiedene Formen von Informationen über eine Entität speichern)
  • Unvollständig, inkonsistent und ungenau. Gefälschte Namen, E-Mail-Adressen und physische Adressen gehören zu den häufigsten Problemen mit der Datenqualität.

Weitere Informationen zur Datenbereinigung finden Sie in diesem umfassenden Leitfaden 101 Data Cleansing Guide.

DieDatenbereinigung ist der erste Schritt der Datentransformation. Sie können nichts anderes tun, solange Ihre Daten nicht von grundlegenden Fehlern bereinigt sind, die ihnen einen schlechten Gesundheitszustand bescheinigen.

Daten-Deduplizierung : Dies ist ein klassisches Problem der meisten Unternehmen. Das ist das häufigste Problem, mit dem wir bei Fortune-500-Kunden konfrontiert sind. Ein führendes Einzelhandelsunternehmen hatte beispielsweise Probleme mit der Verwaltung von Produktdaten, die von verschiedenen Anbietern und Drittanbietern stammten. Aufgrund unterschiedlicher eindeutiger Bezeichner, Datenformate und Datenquellen waren die Produktlisten stark von schlechter Datenqualität betroffen.

Ebenso haben Unternehmen, die Kundendaten in mehreren Datenquellen isoliert gespeichert haben, oft Probleme mit Datenduplikaten. Wenn Vertrieb, Marketing und Rechnungsstellung dieselben Kundendaten auf drei verschiedene Arten erfassen, besteht die Gefahr, dass es zu einer exponentiellen Verdoppelung der Daten kommt.

Datenstandardisierung : Das Fehlen eines einheitlichen Datenformats mag zwar unbedeutend erscheinen, verursacht aber auf lange Sicht die größten Engpässe während einer Datenmigrationsphase. Wenn Ihr neues CRM strenge Regeln für die Datenstandardisierung vorsieht (z. B. dass alle Namen mit einem Großbuchstaben beginnen müssen oder dass alle Telefonnummern mit Land + Ortsvorwahl beginnen müssen), haben Sie ein ernsthaftes Problem zu bewältigen. Wenn die Daten in Ihrem Unternehmen von verschiedenen Personen in unterschiedlichen Formaten manuell erfasst und eingegeben werden, müssen sie für die Verarbeitung standardisiert werden.

Die scheinbar unbedeutende Datenstandardisierung wird von Unternehmen oft vernachlässigt, bis sie einen Datenabgleich durchführen müssen, um dann festzustellen, dass der Datenabgleichsalgorithmus Informationen auslässt, die keine exakten Merkmale aufweisen.

Datenvalidierung : Sind Ihre Quelldaten korrekt? Ist sie vollständig? Haben Sie zum Beispiel genaue Adressdaten? Haben Sie mehr gefälschte Telefonnummern und E-Mail-Adressen als gültige Adressen? Bei der Datenvalidierung geht es darum, sicherzustellen, dass Sie über genaue und zuverlässige Daten verfügen.

Beim Verschieben von Daten ist es unbedingt erforderlich, dass die Daten aus verschiedenen Quellen den Geschäftsregeln der neuen Quelle oder des neuen Systems entsprechen und nicht durch inkonsistente Daten beschädigt werden.

Datenkonsolidierung: Daten, die in unterschiedlichen Quellen gespeichert sind, sind eine der größten Herausforderungen, denen sich Unternehmen heute stellen müssen. Da ein durchschnittliches Unternehmen mit mindestens 400 Anwendungen verbunden ist, ist die Menge der eingehenden Daten unüberschaubar. Um all diese Daten, die aus unterschiedlichen Quellen stammen und in verschiedenen Datenbanken gespeichert sind, sinnvoll zu nutzen, benötigen Unternehmen eine Lösung, mit der sie diese Daten zusammenführen oder konsolidieren können, um eine einzige Quelle der Wahrheit zu erhalten.

Für viele unserer Kunden ist die Datenkonsolidierung der Schlüssel zu ihren personalisierten Kundenbindungsstrategien. Bell Banks, eine renommierte Bank, war in der Lage, ihre Kundenbindungsziele durch einen effektiven Datenabgleich und Datenkonsolidierungsprozess zu erreichen. Die Bank war in der Lage, die Reise ihrer Kunden über mehrere Dienstleistungen hinweg zu identifizieren und Informationen aus unterschiedlichen Quellen zu konsolidieren, um eine 360-Kunden-Sicht zu erhalten. Dies half ihnen nicht nur bei der personalisierten Kundenansprache, sondern ermöglichte es ihren Teams auch, Geschäftsinformationen zu erhalten, die für die Entwicklung neuer Strategien genutzt wurden.

Wie kann Data Ladder Ihnen helfen, Ihre Datenziele zu erreichen?

Data Ladder, ein Anbieter von Datenqualitätslösungen, hat mehr als 4.500 Unternehmen in über 40 Ländern bei der Datenverwaltung unterstützt. In den letzten zehn Jahren haben wir erkannt, dass für die meisten Unternehmen der größte Engpass beim Erreichen der digitalen Transformation oder der betrieblichen Effizienz die Ursache für ein schlechtes Datenmanagement ist.

Mit unserer Lösung können Unternehmen:

  • Daten durch Datenbereinigungs- und -vorbereitungstools transformieren: Das Flaggschiff von Data Ladder, DataMatch Enterprise, ermöglicht eine einfache und effiziente Datenbereinigung und -aufbereitung über mehrere Datenquellen hinweg.
  • Abgleich von Daten zur Entfernung von Duplikaten mit einer Genauigkeit von 95 %: In der Welt des Datenabgleichs kommt es auf die Genauigkeitsrate an. DataMatch Enterprise ist die einzige Best-in-Class-Lösung, die eine Genauigkeitsrate von 95 % bietet. Unser Datenabgleichsverfahren soll Unternehmen dabei helfen, zwei Ziele zu erreichen: Duplikate zu entfernen und mehrere Datenquellen zu konsolidieren oder zusammenzuführen.
  • Daten standardisieren und validieren: Als CASS-zertifizierte Lösung kann DataMatch Enterprise für die Überprüfung und Validierung von Adressdaten verwendet werden. Auf der Grundlage von vordefinierten Geschäftsregeln können Benutzer die Option Datenstandardisierung nutzen, um Einheitlichkeit und Konsistenz in, zwischen und innerhalb von Datensätzen herzustellen.
  • Datenintegration und -zusammenführung zur Erstellung von Stammsätzen: Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen kann mit den über 150 Datenintegrationsoptionen der Lösung leicht durchgeführt werden. Darüber hinaus können die Benutzer mit der Software auch Stammsätze ihrer Dateizusammenführungen und -abgleiche erstellen, die dann als endgültige Version der Wahrheit verwendet werden können.
  • Automatisierte Datenbereinigung: Für Unternehmen ist die Datenbereinigung kein einmaliger Prozess. Dies muss regelmäßig und konsequent geschehen. Um diesen Zweck zu erreichen, ist eine automatisierte Lösung erforderlich. Mit DataMatch Enterprise können Benutzer automatische Bereinigungspläne auf der Grundlage ihres bevorzugten Datums und ihrer Uhrzeit erstellen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Datenbereinigung auch dann erfolgt, wenn die Datenverwalter nicht anwesend sind oder einen Bereinigungstermin versäumen.

Die Datenumwandlung ist keine Option mehr – sie ist das Gebot der Stunde (des Zeitalters?). Unternehmen, die digital und datengesteuert arbeiten wollen, brauchen Daten, denen sie vertrauen können. Dies kann nur geschehen, wenn die Unternehmen ihren Schwerpunkt nicht auf Investitionen in neue Cloud-Lösungen und CRM-Systeme legen, sondern sich stattdessen darauf konzentrieren, ihre Daten in Ordnung zu bringen. Ohne hochwertige Daten sind Ihre Projekte zur digitalen Transformation zum Scheitern verurteilt.

In this blog, you will find:

Try data matching today

No credit card required

*“ zeigt erforderliche Felder an

Hidden
Hidden
Hidden
Hidden
Hidden
Hidden
Hidden
Dieses Feld dient zur Validierung und sollte nicht verändert werden.

Want to know more?

Check out DME resources

Merging Data from Multiple Sources – Challenges and Solutions

Oops! Wir konnten dein Formular nicht lokalisieren.