Haben Sie sich schon einmal mitten in einer Kampagne oder einem Bericht zur Einhaltung von Vorschriften befunden und festgestellt, dass Ihre Bem\u00fchungen durch die schiere Anzahl von Tippfehlern, Auslassungen, systembedingten Fehlern und unterschiedlichen Formaten aufgrund fehlender Dateinamen- und Formatkonventionen in Ihren Datenquellen zunichte gemacht wurden? <\/p>\n\n\n\n
Sie sind nicht allein. <\/p>\n\n\n\n
Fehlerhafte CRM- und Datenbankdaten aufgrund von Dateninkonsistenzen und Qualit\u00e4tsproblemen k\u00f6nnen jegliche Berichterstattung oder Kampagnenaktivit\u00e4t wertlos machen und machen eine routinem\u00e4\u00dfige Datenkorrektur in gro\u00dfem Umfang erforderlich. <\/p>\n\n\n\n
Aus diesem Grund kann eine Datenbereinigungssoftware<\/a> Unternehmen dabei helfen, die Qualit\u00e4t und Konsistenz ihrer Daten zu verbessern, um eine Vielzahl von Gesch\u00e4ftsergebnissen zu erreichen. <\/p>\n\n\n\n Dies ist ein detaillierter Leitfaden dar\u00fcber, was ein Data-Scrubbing-Tool ist, was bei der Auswahl eines solchen Tools zu beachten ist und welche Fehler und bew\u00e4hrten Verfahren bei der Durchf\u00fchrung eines unternehmensweiten Data-Scrubbing-Projekts zu beachten sind. <\/p>\n\n\n\n Data Scrubbing, auch Datenbereinigung genannt, bezieht sich auf die Beseitigung oder Korrektur von Datenfehlern wie fehlende, ung\u00fcltige, unvollst\u00e4ndige, falsch formatierte oder doppelte Eintr\u00e4ge. Data Scrubbing ist unerl\u00e4sslich, um Unternehmen dabei zu helfen, kritische Fehler zu beheben und die Qualit\u00e4t und Konsistenz ihrer Daten zu verbessern, um die beabsichtigten Gesch\u00e4ftsergebnisse zu erreichen:<\/p>\n\n\n\n Bei der Datenbereinigung werden verschiedene Schritte durchgef\u00fchrt, um Datenfehler zu bereinigen oder zu entfernen: <\/p>\n\n\n\n Ein Daten-Scrubbing-Tool muss \u00fcber die richtigen Funktionen verf\u00fcgen, um die Anforderungen Ihres Unternehmens und Ihres Gesch\u00e4ftsszenarios zu erf\u00fcllen. Hier sind einige, die Sie in Betracht ziehen sollten. <\/p>\n\n\n\n Die Datenintegration ist der erste Schritt, um sicherzustellen, dass alle Datenbereinigungsaktivit\u00e4ten in allen bekannten Datenquellen und Systemen durchgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen. 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. <\/p>\n\n\n\n Vor der Datenbereinigung muss die Software unbedingt \u00fcber ein Modul zur Erstellung von Datenprofilen<\/a> verf\u00fcgen, um eine Vielzahl von Fehlern und potenziellen Problembereichen zu erkennen und hervorzuheben, die auftauchen k\u00f6nnten, wenn die Fehler nicht behoben werden. Auf diese Weise k\u00f6nnen Unternehmen den Implementierungszyklus verk\u00fcrzen, da sie nach der Durchf\u00fchrung von Deduplizierungs- oder Entit\u00e4tsaufl\u00f6sungsaufgaben<\/a> nicht mehr stundenlang mit der Fehlersuche und -behebung besch\u00e4ftigt sind. <\/p>\n\n\n\n Die Unterschiede in den Formaten entstehen dadurch, dass jede Datenquelle ihre eigenen Formatierungsregeln hat (oder nicht hat). Aus diesem Grund k\u00f6nnen die Benutzer mit den Standardfunktionen f\u00fcr die Namens- und Adressanalyse<\/a> und die Textstandardisierung ausgew\u00e4hlte Felder sofort standardisieren. Dar\u00fcber hinaus kann die M\u00f6glichkeit, benutzerdefinierte Bibliotheken zu speichern und darauf zuzugreifen, die Standardisierung von Daten in gr\u00f6\u00dferen Datenbest\u00e4nden beschleunigen. <\/p>\n\n\n\n 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 M\u00f6glichkeit, Auftr\u00e4ge in Stapelverarbeitung und in Echtzeit auszuf\u00fchren. <\/p>\n\n\n\n Bei Batch-Auftr\u00e4gen k\u00f6nnen die Datenbereinigungsaktivit\u00e4ten so konfiguriert werden, dass sie f\u00fcr einen gro\u00dfen Datensatz zeitnah oder regelm\u00e4\u00dfig in Batches ausgef\u00fchrt werden. Mit Echtzeitauftr\u00e4gen hingegen k\u00f6nnen Sie API-basierte Workflows automatisieren, um sicherzustellen, dass Auftr\u00e4ge ausgef\u00fchrt werden, sobald Daten in Echtzeit abgerufen werden. <\/p>\n\n\n\n Die Behebung von Datenfehlern in k\u00fcrzester Zeit ist f\u00fcr Unternehmen lebenswichtig. Bestimmte Fehler oder Unachtsamkeiten k\u00f6nnen jedoch zu unn\u00f6tigen Verz\u00f6gerungen bei der Bereinigung von Daten f\u00fchren. Diese sind wie folgt. <\/p>\n\n\n\n 1. Vor der Profilerstellung mit der Datenbereinigung fortfahren:<\/strong> Wenn Sie sich kopf\u00fcber in die Beseitigung von Datenfehlern st\u00fcrzen, werden Sie wahrscheinlich eine ganze Reihe von Inkonsistenzen \u00fcbersehen, die beim Abgleich<\/a> und bei der Deduplizierung zu Problemen f\u00fchren k\u00f6nnten, was wiederum zu einem h\u00f6heren Arbeitsaufwand f\u00fchrt. Indem sie zun\u00e4chst ein Fehlerprofil erstellen, k\u00f6nnen die Benutzer Probleme mit der Datenqualit\u00e4t zuerst angehen und Zeit sparen, ohne zwischen Deduplizierungs- und Bereinigungsaufgaben hin- und herwechseln zu m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n 2.<\/strong> \u00dcberlassen Sie die Datenpr\u00fcfung nur dem IT-Personal:<\/strong>Die Tools zur Datenpr\u00fcfung sind intuitiver geworden, so dass nicht-technische Gesch\u00e4ftsanwender Datenqualit\u00e4tsaufgaben mit wenig oder gar keiner Schulung durchf\u00fchren k\u00f6nnen. Wenn jedoch nur technische Benutzer mit der Datenbereinigung betraut werden, k\u00f6nnte ihr mangelndes Wissen dar\u00fcber, was relevante Daten in einem Bereich wie Marketing oder Gesundheitswesen sind, dazu f\u00fchren, dass sie Felder entfernen, die sich in Zukunft als wertvoll erweisen k\u00f6nnen. Ein Marketing-Manager wei\u00df beispielsweise besser als ein Datenanalytiker oder Ingenieur, welche Datenpunkte als wertvoll, relevant und genau zu betrachten sind, um die Kampagnenleistung zu verbessern. <\/p>\n\n\n\n 3. <\/strong>FehlendeWerte nicht anh\u00e4ngen: <\/strong>Unternehmen m\u00fcssen bei der Datenbereinigung auch Nullwerte ber\u00fccksichtigen. Der erste Ansatz k\u00f6nnte darin bestehen, Nullwerte vollst\u00e4ndig zu entfernen, doch kann dies dazu f\u00fchren, dass Unternehmen wichtige Informationen verlieren, die sich sp\u00e4ter als n\u00fctzlich erweisen k\u00f6nnen. Alternativ k\u00f6nnen die fehlenden Werte mit einem vorhandenen Wert \u00fcberschrieben werden. <\/p>\n\n\n\n Um das Beste aus der Datenbereinigung herauszuholen, muss eine Mischung aus Prozess- und Technologie\u00e4nderungen vorgenommen werden. Im Folgenden finden Sie einige bew\u00e4hrte Verfahren, die Sie beachten sollten, bevor Sie mit einer Datenbereinigung beginnen. <\/p>\n\n\n\n Die Festlegung des Umfangs Ihrer Datenbereinigungsaktivit\u00e4ten als Teil eines gr\u00f6\u00dferen Datenqualit\u00e4tsplans oder einer Strategie ist die beste Voraussetzung f\u00fcr das Erreichen der beabsichtigten Datenergebnisse. Dabei k\u00f6nnen die gew\u00fcnschten Vorteile und die erwartete Kapitalrendite, die Rollen und Zust\u00e4ndigkeiten der Datenverwalter und Fachexperten sowie die zu bereinigenden, zu entfernenden oder f\u00fcr sp\u00e4ter zu speichernden Datenfelder sowohl kurz- als auch langfristig umrissen werden.<\/p>\n\n\n\n Sobald eine Roadmap fertiggestellt ist, besteht der n\u00e4chste Schritt darin, Regeln f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t zu erstellen, die Dateinamen- und Formatkonventionen umfassen. Dazu k\u00f6nnen Fragen wie diese geh\u00f6ren: <\/p>\n\n\n\n Nachdem die Regeln festgelegt sind, sollten alle Mitarbeiter dazu angehalten werden, Informationen entsprechend zu speichern. Webformulare und Kontaktdaten in CRM- und Excel-Dateien sollten gem\u00e4\u00df der neuen Richtlinie erfasst werden, um Abweichungen in der Datenqualit\u00e4t zu vermeiden. <\/p>\n\n\n\n Das Bereinigen von Datenfehlern innerhalb einer einzigen Datenquelle ist \u00fcblich. Unternehmen mit mehreren Gesch\u00e4ftseinheiten oder mit Betrieben an verschiedenen Standorten m\u00f6chten jedoch m\u00f6glicherweise schmutzige Daten in Millionen von Datens\u00e4tzen bereinigen. Ein Beispiel hierf\u00fcr w\u00e4re die Marketingabteilung eines Callcenters, das in mehreren St\u00e4dten t\u00e4tig ist und jeweils \u00fcber eine eigene Datenbank und Excel-Liste mit Namen und Adressen verf\u00fcgt. <\/p>\n\n\n\n Achten Sie darauf, dass alle Datenfehler in Ihrer CRM-Datenbank, in Excel-Dateien, in Datenbankmanagementsystemen wie SQL Server und Oracle oder sogar in Webanwendungen ber\u00fccksichtigt werden. <\/p>\n\n\n\n F\u00fchren Sie nach dem Import aller Quellen eine Datenprofilerstellung durch, um die wichtigsten Problembereiche hervorzuheben, die behoben werden m\u00fcssen, bevor Sie mit den Bereinigungs- und Scrubbingphasen fortfahren. Dazu k\u00f6nnen die folgenden Punkte geh\u00f6ren: <\/p>\n\n\n\n Auf der Grundlage dieses Audits k\u00f6nnen Sie dann die Fehler bereinigen, indem Sie eine der Transformations- oder Formatierungsfunktionen der Data-Scrubbing-Tools verwenden, um die Daten entsprechend Ihren Datenqualit\u00e4tszielen zu optimieren. <\/p>\n\n\n\n Unternehmen sto\u00dfen oft auf Duplikate, wenn Daten aus mehreren Abteilungen, Kunden, Kostenstellen und Betriebseinheiten kombiniert werden. <\/p>\n\n\n\n Identifizieren Sie doppelte Eintr\u00e4ge auf der Grundlage der von Ihnen verwendeten Abgleichskriterien und der daraus resultierenden Trefferquote. Es ist empfehlenswert, sich vor Fehlalarmen zu h\u00fcten, da Sie auf diese Weise manuell \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen, welche Datens\u00e4tze sp\u00e4ter noch als Treffer markiert werden k\u00f6nnen, und anschlie\u00dfend die richtigen Datens\u00e4tze entweder als golden oder als Duplikat markieren k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n Eine unternehmenstaugliche Datenbereinigungssoftware<\/a> wie DataMatch Enterprise (DME)<\/a> von Data Ladder verf\u00fcgt \u00fcber eine Reihe von Funktionen, mit denen sich Datenfehler in gro\u00dfem Umfang auf intuitive und erschwingliche Weise \u00fcberpr\u00fcfen, abgleichen und entfernen lassen. Wenn Sie einen ausf\u00fchrlichen \u00dcberblick dar\u00fcber erhalten m\u00f6chten, wie DTA Fehler in der Datenqualit\u00e4t beheben kann, klicken Sie hier.<\/a> <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Haben Sie sich schon einmal mitten in einer Kampagne oder einem Bericht zur Einhaltung von Vorschriften befunden und festgestellt, dass Ihre Bem\u00fchungen 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. 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Was beinhaltet die Datenbereinigung? <\/h3>\n\n\n\n
Beispiel: Standardisierung des Namensformats von Vorname, Anfangsbuchstabe, Nachname („J. Edwards“) zu Vorname, mittlerer Name, Nachname („John Michael Edwards“). <\/li>
Beispiel: \u00c4nderung von „MARGAREt“ in „Margaret“ oder „Thomav“ in „Thomas“ oder „Dav d“ in „David“. <\/li>
Beispiel: Entfernen des Eintrags „Isaac Jones“ und Beibehalten des Eintrags „Isaac M. Jones“ als Stammsatz. <\/li><\/ul>\n\n\n\nWas ist bei der Auswahl einer Datenbereinigungssoftware zu beachten? <\/h2>\n\n\n\n
1. Importieren Sie relevante Dateien und Datenbanken<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
2. Pr\u00fcfung von Datenfehlern und Inkonsistenzen<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
3. Normalisierung der Daten<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
4. Scrubbing im Batch oder in Echtzeit durchf\u00fchren<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
3 zu vermeidende Fehler bei der Datenbereinigung <\/h2>\n\n\n\n
5 Best Practices f\u00fcr die Datenbereinigung <\/h2>\n\n\n\n
1. Erstellen Sie einen Fahrplan f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
2. Regeln f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t festlegen<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
3. Identifizieren und importieren Sie alle relevanten bekannten Quellen<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
4. Daten profilieren und bereinigen<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
5. Identifizieren und Entfernen doppelter Eintr\u00e4ge<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Verwendung von DataMatch Enterprise f\u00fcr Daten-Scrubbing <\/h2>\n\n\n\n