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Wie sich schlechte Datenqualität auf einen Überlebensplan für die Rezession auswirkt

„Es gibt Rezessionen, es gibt Börsenrückgänge. Wenn Sie nicht verstehen, dass das passieren wird, dann sind Sie nicht bereit. Sie werden an den Märkten nicht gut abschneiden. Wenn Sie im Januar nach Minnesota fahren, sollten Sie wissen, dass es kalt sein wird. Man gerät nicht in Panik, wenn das Thermometer unter Null sinkt.“

Peter Lynch

Vorhersage der weltweiten Rezession

Wirtschaftswissenschaftler warnen vor beidem: einer Rezession in den USA und einer weltweiten Rezession. Sinkende Aktienkurse – vor allem in der Technologiebranche und im Einzelhandel -, steigende Zinsen und zunehmende Probleme in der Lieferkette sind die Hauptindikatoren, die diese Vorhersage verstärken.

Die drohende Untergangsstimmung auf dem Markt veranlasst die Unternehmen zu überstürzten, impulsiven Entscheidungen. Neue Projekte werden gestoppt, die Ausgaben werden zu niedrig angesetzt und Mitarbeiter werden brutal entlassen. Die Unvorhersehbarkeit künftiger Ereignisse verstärkt die Sorgen der Unternehmer, die versuchen, sich durch eine mögliche Rezession zu navigieren.

Inmitten all dessen erweisen sich Daten als das wertvollste Kapital eines Unternehmens, das in Zeiten des wirtschaftlichen Abschwungs einen echten Wert darstellt.

Daten: Die Wahrheit ist da draußen

Daten werden zum Retter in Zeiten, in denen alles andere versagt. Ein kurzer Blick darauf, was bei früheren Konjunkturabschwüngen geschah, kann Ihnen helfen, die Gegenwart mit Zuversicht zu meistern. Daten bieten den Unternehmen einen Puffer und ermöglichen es ihnen, Entscheidungen mit einem Gefühl der Vertrautheit und des Komforts zu treffen, das in Zeiten, in denen es so etwas noch nie gegeben hat, notwendig ist. Es liegt jedoch auf der Hand, dass Rohdaten nicht die erforderlichen Erkenntnisse liefern, sondern in Business Intelligence und umsetzbare Elemente umgewandelt werden müssen.

Business Intelligence-Zyklus

Forschung über Daten und Katastrophen beschreibt einen einfachen, aber leistungsstarken Business Intelligence-Zyklus:

Der Zyklus zeigt, wie Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt werden:

  1. Nach der Erfassung der Rohdaten werden diese in Informationen umgewandelt, indem ihre Metadaten überprüft und die Werte auf ihre Qualität hin untersucht werden, um Ungenauigkeiten und Unstimmigkeiten auszuschließen.
  2. Die Informationen werden dann in Wissen umgewandelt, indem sie in Business Intelligence Tools eingespeist werden.
  3. Das Wissen wird dann verwaltet, um Geschäftspläne und Ziele zu erstellen.
  4. Die Führungskräfte kommen zusammen, um diese Pläne und Ziele in umsetzbare Dinge zu verwandeln.
  5. Nach der Durchführung von Maßnahmen werden wieder neue Rohdaten gesammelt und in Informationen umgewandelt.

6 Wege, wie Daten in der Rezession helfen

Genaue und zuverlässige Business Intelligence hilft Unternehmen, Entscheidungen auf der Grundlage realer Daten zu treffen, statt auf der Basis von Vermutungen und Annahmen. Hier sind 6 Möglichkeiten, wie Daten Unternehmen helfen, sich in einer Rezession über Wasser zu halten.

1. Risiko minimieren

Zwei Entscheidungen können Sie in unterschiedliche Richtungen führen; aber woher wissen Sie, welche von beiden eine bessere, positivere Auswirkung auf Ihr Unternehmen haben wird? Die Antwort liegt in den Daten der Vergangenheit. Die Analyse von Informationen aus der Vergangenheit kann Ihnen dabei helfen, kostspielige Entscheidungen zu vermeiden und die Opportunitätskosten verschiedener Wege zu messen – so können Sie sich für Alternativen entscheiden, die auf kurze Sicht mehr Wert bieten.

2. Ressourcen planen

Eine der ersten Entscheidungen, die Unternehmensleiter in einer Wirtschaftskrise treffen, ist die Entlassung einer großen Zahl von Mitarbeitern. Die Vergangenheit hat jedoch gezeigt, dass solche Entscheidungen immer zu früh getroffen werden. Zum Beispiel erlebte die Welt mit dem Ausbruch der COVID-19-Pandemie die kürzeste Rezession aller Zeiten, die nur 3 Monate dauerte. Und die Unternehmensleiter erkannten bald, dass der Personalabbau zu früh erfolgte, da sie feststellten, dass die Neueinstellung, Einarbeitung und Schulung von Mitarbeitern eine weitaus größere Herausforderung darstellte als deren Bindung.

3. Vorhersage der Schwere der Rezession

Rezessionen fühlen sich immer düster, lang und schwer an. Die Daten aus der Vergangenheit zeigen jedoch, dass es nicht so schlimm ist, wie Sie sich vielleicht fühlen, wenn Sie eine solche Phase durchlaufen. Denn die Zeitpläne, wann die Rezession eintritt, wie lange sie andauern wird und wie stark sie kleine und große Unternehmen treffen wird, entsprachen nicht den Vorhersagen der Wirtschaftsgurus. Die Verwendung von Daten, um diese Aspekte der Rezession wirklich zu verstehen, kann helfen, Entscheidungen auf genauere Informationen zu stützen.

4. Lesen Sie vergangene Erfolgsgeschichten

So schlimm Rezessionen auch klingen mögen, es gibt Erfolgsgeschichten von Unternehmen, die eine Rezession nicht nur überlebt haben, sondern auch während und nach der Rezession florieren! Das Geheimnis liegt in den Entscheidungen, die sie vor dem Einsetzen der Rezession getroffen haben. Sie können damit beginnen, indem Sie sich über vergangene Erfolgsgeschichten informieren oder sogar mit Führungskräften in Kontakt treten, die frühere Wirtschaftskrisen überstanden haben, um zu erfahren, wie sie es geschafft haben.

5. Beobachten Sie das Verbraucherverhalten

Unternehmen in der Lieferkette oder im Einzelhandel beklagen sich über die größten Rezessionsausfälle. Aber es gibt tatsächlich Erfolgsgeschichten, in denen kleine Einzelhändler in schwierigen Zeiten groß geworden sind. Das wichtigste Geheimnis dabei ist, das Verhalten der Verbraucher zu verstehen. Es ist nicht so, dass die Verbraucher während einer Wirtschaftskrise nichts kaufen – sie kaufen nur je nach der wirtschaftlichen Lage ihres Landes etwas anderes und in unterschiedlichem Umfang.

Dies ist der beste Zeitpunkt, um in Marktintelligenzplattformen zu investieren, die Ihnen die neuesten Marktkenntnisse vermitteln. Lesen Sie mehr darüber, wie Einzelhändler in Zeiten des wirtschaftlichen Abschwungs weiterhin auf der E-Commerce-Welle reiten können.

The role of data quality in the world of retail

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6. Investitionen in operative Verbesserungen

Daten können Ihnen helfen zu verstehen, in welchen Geschäftsbereichen operative Verbesserungen erforderlich sind. Da das Geschäft nur schleppend läuft, ist dies ein guter Zeitpunkt, um vergangene betriebliche Vorgänge zu analysieren und neue, verbesserte Geschäftsprozesse für verschiedene Bereiche zu entwickeln, z. B. Kundenerfahrung und -bindung, Verkaufszyklus, Lieferkettenmanagement usw.

Schlechte Datenqualität: Die Wahrheit ist nicht da draußen

Die Daten, die zur Erstellung eines Überlebensplans für die Rezession verwendet werden, müssen unbedingt genau, gültig und konsistent sein. Doch in Wirklichkeit sind die Daten voller Fehler und untragbarer Mängel, die Business Intelligence erschweren, wenn nicht gar unmöglich machen. Schlechte Datenqualität – wenn sie nicht rechtzeitig behoben wird – führt nachweislich zu unzuverlässigen Ergebnissen und hat verheerende Auswirkungen auf ein Unternehmen.

Business Intelligence-Zyklus ohne Datenqualität

Werfen wir einen Blick darauf, wie ein Business Intelligence-Zyklus funktioniert, wenn er mit schlechten Daten gefüttert wird:

  1. Der wichtigste Schritt der Umwandlung von Daten in Informationen wird übersprungen.
  2. Analysten und BI-Tools versuchen, Wissen direkt aus verschmutzten Daten zu gewinnen.
  3. Das „Wissen“ wird dann in Unternehmensziele und -pläne umgesetzt.
  4. Die Führungskräfte entwickeln aus dem belasteten Geschäftsplan umsetzbare Maßnahmen.

So befehlen die Führungskräfte ihren Teams, nach einem Plan zu handeln, der nichts mit der Realität zu tun hat. Und nicht nur das: Die gesamte Zeit und die Ressourcen, die für diesen BI-Zyklus aufgewendet wurden, waren umsonst, da der Input von vornherein beschädigt war.

4 Wege, wie schlechte Datenqualität einen Überlebensplan für die Rezession ruiniert

Werfen wir einen Blick darauf, wie schlechte Datenqualität den Überlebensplan eines Unternehmens für die Rezession zunichte machen kann.

1. Unzuverlässige Erkenntnisse aus BI-Tools

Wir haben gerade gesehen, wie schmutzige Daten Ihre Business-Intelligence-Erkenntnisse zerstören können. Wenn Ihre BI-Tools mit unzureichenden Daten gespeist werden, kann es vorkommen, dass Führungskräfte inkonsistente und verwirrende Vorschläge von ihren BI-Tools oder ihrem Analystenteam erhalten. Entscheidungen, die auf solchen Erkenntnissen beruhen, können dazu führen, dass Ihr Unternehmen in schwierigen Zeiten wichtige Marktchancen verpasst und Einnahmen verliert. Dies kann für Ihr Unternehmen verheerend sein, da es möglicherweise nicht in der Lage ist, solche Verluste zu verkraften.

2. Loslösung von den Kunden

Unternehmen, die seit Jahrzehnten auf einem Markt konkurrieren, kennen ihre Verbraucher gut – in Bezug auf Demografie, Vorlieben und Wahlmöglichkeiten. Aber eine drohende Rezession könnte das ändern. Die Beobachtung des Verbraucherverhaltens anhand veralteter oder falsch interpretierter Daten kann Ihrem Ruf auf dem Markt schaden. Ihre Kunden könnten das Gefühl haben, dass Sie den Kontakt zu ihnen verlieren und ihre Erwartungen nicht erfüllen. Dies kann dazu führen, dass Ihre Konkurrenten Ihnen die Kunden wegnehmen, wenn Sie versuchen, den Kundenservice und -support zu reduzieren.

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3. Hindernisse beim Übergang zur Digitalisierung

Unternehmen stoppen ihre Initiativen zur digitalen Transformation oft aus Angst vor einer möglichen Rezession. Wirtschaftswissenschaftler haben jedoch vorausgesagt, dass Rezessionen ein guter Zeitpunkt sind, um Projekte zur digitalen Transformation zu beschleunigen, da die Opportunitätskosten niedrig sind. Dies geschieht, weil das Geschäft bereits langsam ist und die Einstellung von technischen Fachkräften einfacher und weniger kostspielig ist, da sie in der gesamten Technologiebranche entlassen werden.

Trotz der Vorteile, die sich daraus ergeben, stecken Unternehmen bei der Umstellung auf die Digitalisierung fest, weil Berge von fehlenden, unvollständigen, inkonsistenten und nicht standardisierten Informationen vorliegen. Wenn die Datenqualität nicht dem erforderlichen Standard entspricht, führt dies zu langen Verzögerungen, wenn Unternehmen versuchen, Prozesse zu digitalisieren oder neue Technologien einzuführen.

4. Geringere betriebliche Effizienz und Produktivität

Da das Geschäft in solchen Zeiten eher schleppend verläuft, konzentrieren sich die Unternehmen auf die Verbesserung der betrieblichen Effizienz im gesamten Unternehmen, um sich auf neue Expansionsmöglichkeiten auf dem Markt zu konzentrieren. Eine schlechte Datenqualität führt jedoch zu ernsthaften Engpässen bei der Arbeit aller Beteiligten, da sie Datenquellen und -inhalte vor der Verwendung in Routinevorgängen doppelt überprüfen müssen. Geringe betriebliche Effizienz und Produktivität sind die Folge solcher Probleme zu einem Zeitpunkt, an dem Ihr Unternehmen sie am wenigsten vertragen kann.

Ein Plan zur Datenqualität vor der Rezession

Es besteht kein Zweifel, dass Ihre Analysen zeitnah und genau sein müssen, um eine Rezession zu überstehen. Eine schlechte Datenqualität kann jedoch sowohl die Aktualität als auch die Genauigkeit Ihrer Erkenntnisse beeinträchtigen. Aus diesem Grund ist es unerlässlich, jetzt in das Datenqualitätsmanagement zu investieren, damit Sie den potenziellen Nachteilen schlechter Daten ausweichen können, wenn die Rezession tatsächlich eintritt. Werfen wir einen Blick auf die 3 wichtigsten Schritte im Umgang mit schlechter Datenqualität, wenn wir uns einer Rezession nähern.

1. Identifizierung von Datenqualitätsproblemen

Der erste Schritt ist offensichtlich: Finden Sie heraus, womit Sie es zu tun haben. Nicht jedes Unternehmen hat die gleichen Probleme mit der Datenqualität. Datenqualität ist definiert als Eignung der Daten für einen bestimmten Zweck. Je nachdem, wie die Daten in Ihrem Unternehmen verwendet werden, können Sie viele Diskrepanzen bei der Verwaltung der Datenqualität feststellen. Nachstehend finden Sie eine Liste der häufigsten Probleme mit der Datenqualität. Weitere Informationen finden Sie in den 12 häufigsten Datenqualitätsproblemen und deren Ursachen.

No.Data quality issue Explanation Example of data quality issue
1Column duplication Multiple columns are present that have the same logical meaning. Product category is stored in two columns that logically mean the same: Category and Classification.
2Record duplication Multiple records are present for the same individual or entity. Every time a customer interacts with your brand, a new row is created in the database rather than updating the existing one.
3Invalid data Data values are present in an incorrect format, pattern, data type or size. Customer Phone Numbers are present in varying formats – some are stored as flat 10 digits, while others have hyphens, some are saved as a string, while others as numbers, and so on.
4Inaccurate data Data values do not conform to reality. Customer Name is incorrectly stored: Elizabeth is stored as Aliza, or Matt is stored as Mathew.
5Incorrect formulae Data values are calculated using incorrect formulae. Customer Age is calculated from their Date of Birth but the formula used is incorrect.
6Inconsistency Data values that represent the same information vary across different datasets and sources. Customer record stored in the CRM represents a different Email Address than the one present in accounts application.
7Missing data Data is missing or is filled with blank values. The Job Title of most customers is missing from the dataset.
8Outdated data Data is not current and represents outdated information. Customer Mailing Addresses are years old leading to returned packages.
9Unverified domain data Data does not belong to a range of acceptable values. Customer Mailing Addresses are years old leading to returned packages.

2. Umsetzung eines Datenqualitätsplans in Wochen

Wenn Ihre Datensätze mit Fehlern behaftet sind, müssen Sie eine Datenqualitätsplattform einsetzen – aber nichts allzu Großes, etwas, das in wenigen Wochen und nicht Monaten einsatzbereit ist. Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie Anbieter verschiedene Datenqualitätsmanagementprozesse in ihren Tools verpacken, z. B:

The definitive buyer’s guide to data quality tools

Download this guide to find out which factors you should consider while choosing a data quality solution for your specific business use case.

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3. Verkürzung des Zyklus von der Aktion bis zur Auswirkung

Wenn es um die Implementierung eines Datenqualitäts-Tools geht, bleiben viele Unternehmen in fortgeschrittenen Datenmanagementsystemen stecken, die sich um komplexe Datenmanagement-Prinzipien wie Data Governance, zentralisierte Verwaltung, Stammdatenmanagement sowie Datenschutz und -sicherheit kümmern. Obwohl dies großartige Funktionen sind, die in Ihre Datensysteme integriert werden können, kann es lange dauern, bis sie implementiert sind und sich für Ihr Unternehmen als vorteilhaft erweisen.

Konzentrieren Sie sich auf die Minimierung des Zyklus zwischen Handlung und Auswirkung. In Zeiten des wirtschaftlichen Abschwungs möchten Sie wahrscheinlich etwas haben, das Ihnen einen schnellen und dennoch detaillierten Überblick über die in Ihren Datensätzen vorhandenen Datenqualitätsfehler und die einfachste Möglichkeit, diese zu beheben, bietet.

Abschließende Gedanken

Die Unvorhersehbarkeit der wirtschaftlichen Entwicklung macht den Unternehmern Angst vor zukünftigen Ereignissen. Geschäfts- und Marktinformationen können ihnen die nötige Sicherheit für wichtige Entscheidungen bieten. Investitionen in BI-Tools und ein Analystenteam sind in diesen Zeiten von Nachteil, aber wir dürfen den Wert von sauberen Daten nicht untergraben – das Kapital, das in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt wird.

Zunächst einmal kann die Bereitstellung von Self-Service-Tools für die Datenbereinigung und den Datenabgleich für Ihre Teams sehr vorteilhaft sein, um schnelle Ergebnisse zu erzielen. Ein All-in-One-Selbstbedienungstool, das Datenprofile erstellt, verschiedene Datenbereinigungsaktivitäten durchführt, Duplikate abgleicht und eine einzige Quelle der Wahrheit ausgibt, kann zu einem wichtigen Unterscheidungsmerkmal für die Leistung von BI-Tools und Datenanalysten werden.

DataMatch Enterprise ist ein solches Tool, das es den Datenteams erleichtert, Datenqualitätsfehler schnell und präzise zu beheben und sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren zu können. Datenqualitätsteams können innerhalb weniger Minuten Profile erstellen, bereinigen, abgleichen, zusammenführen und Millionen von Datensätzen bereinigen und so viel Zeit und Mühe sparen, die normalerweise für solche Aufgaben verschwendet wird.

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