{"id":63041,"date":"2020-07-10T00:00:00","date_gmt":"2020-07-10T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/warum-ihr-unternehmen-einen-plan-fuer-das-datenqualitaetsmanagement-haben-muss-um-die-nase-vorn-zu-haben\/"},"modified":"2022-04-19T11:02:17","modified_gmt":"2022-04-19T11:02:17","slug":"warum-ihr-unternehmen-einen-plan-fuer-das-datenqualitaetsmanagement-haben-muss-um-die-nase-vorn-zu-haben","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/warum-ihr-unternehmen-einen-plan-fuer-das-datenqualitaetsmanagement-haben-muss-um-die-nase-vorn-zu-haben\/","title":{"rendered":"Warum Ihr Unternehmen einen Plan f\u00fcr das Datenqualit\u00e4tsmanagement haben muss, um die Nase vorn zu haben"},"content":{"rendered":"<p><span data-contrast=\"auto\">Datenqualit\u00e4t (DQ) und Datenqualit\u00e4tsmanagement (DQM) entwickeln sich zu einer notwendigen Gesch\u00e4ftsstrategie <\/span><span data-contrast=\"auto\">in Organisationen auf Unternehmensebene. Obwohl es sich nicht um ein neues Konzept handelt (die Datenqualit\u00e4t ist ein Thema, seit die <\/span><span data-contrast=\"auto\">Data-Warehouses<\/span><span data-contrast=\"auto\">), gewinnt es immer mehr <\/span><span data-contrast=\"auto\">mehr Aufmerksamkeit, da die Unternehmen die Folgen schlechter Daten f\u00fcr die Kundenerfahrung<\/span><span data-contrast=\"auto\"> und die betriebliche Effizienz. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Zahlreiche Studien von Gartner, Experian und dem <a href=\"http:\/\/download.101com.com\/pub\/tdwi\/Files\/DQReport.pdf\" rel=\"nofollow\">Data Warehousing Institute<\/a> zeigen, dass Probleme mit der Datenqualit\u00e4t die US-Unternehmen <\/span><span data-contrast=\"auto\">bis zu 600 Milliarden Dollar pro Jahr. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Trotz der Folgen einer schlechten Datenqualit\u00e4t f\u00fchren nur sehr wenige Organisationen einen Datenqualit\u00e4tsmanagementplan ein, um die Qualit\u00e4t ihrer Daten zu bewerten, zu \u00fcberwachen und zu verbessern.<\/span><span data-contrast=\"auto\">a. <\/span><span data-contrast=\"auto\">Der Mangel an strategischer Planung und <\/span> <span data-contrast=\"auto\">Beschr\u00e4nkungen in Bezug auf Ressourcen, Werkzeuge und Prozesse behindern die Unternehmen. Aber das muss nicht unbedingt so sein. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">In diesem kurzen Beitrag werden wir Ihnen die ersten wichtigen Schritte erl\u00e4utern, die Sie unternehmen k\u00f6nnen, um <\/span><span data-contrast=\"auto\">einen Plan f\u00fcr das Datenqualit\u00e4tsmanagement zu erstellen, der nicht nur Ihre Daten, sondern auch Ihre betriebliche Effizienz verbessern wird. <\/span><\/p>\n<h2 aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Warum ist DQM wichtig? <\/span><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">82 % der Unternehmen, mit denen wir zusammengearbeitet haben, gaben schlechte Datenqualit\u00e4t als<\/span><span data-contrast=\"auto\"> ihre gr\u00f6\u00dfte gesch\u00e4ftliche Herausforderung. F\u00fcr die meisten dieser Unternehmen sind ihre Daten ein wertvolles, intellektuelles Gut, das sie gerne nutzen m\u00f6chten, mit dem sie jedoch Schwierigkeiten haben, es sinnvoll zu nutzen. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Obwohl es Hunderte von Gr\u00fcnden gibt, um <\/span><span data-contrast=\"auto\">zu priorisieren.<\/span><span data-contrast=\"auto\"> Datenqualit\u00e4tsmanagement zu setzen, <\/span><span data-contrast=\"auto\">ist ein Hauptgrund, der alles \u00fcbertrifft, der Gewinn Ihres <\/span><b><br \/>\n<span data-contrast=\"auto\">Unternehmensergebnis. <\/span><br \/>\n<\/b><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Letzten Endes geht es darum, wie viel Geld Sie durch die Ressourcen, Ausgaben und Umgehungen verlieren, die zur Behebung der Folgen schlechter Datenqualit\u00e4t erforderlich sind. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Zum Beispiel<\/span><span data-contrast=\"auto\">:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">E<\/span><span data-contrast=\"auto\">sehr kal<\/span><span data-contrast=\"auto\">l ein <\/span><span data-contrast=\"auto\">Vertriebsmitarbeiter einem unqualifizierten oder schlecht definierten Lead Informationen zukommen l\u00e4sst, ist ein Aufwand. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"2\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Jede Kampagne <\/span><span data-contrast=\"auto\">mit <\/span><span data-contrast=\"auto\">hohen Absprungraten aufgrund von <\/span><span data-contrast=\"auto\">veralteter<\/span><span data-contrast=\"auto\"> E-Mail-Adressen<\/span><span data-contrast=\"auto\">esses<\/span><span data-contrast=\"auto\"> ist eine Verschwendung von Chancen (und Ressourcenzeit). <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Ein Datenverfall von 2 % pro Monat kann zu Tausenden von verpassten Chancen f\u00fchren. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"4\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Listen oder Datens\u00e4tze mit <\/span><span data-contrast=\"auto\">Duplikaten<\/span><span data-contrast=\"auto\"> und redundanten Daten sind die Ursache f\u00fcr verzerrte Daten und ungenaue Erkenntnisse. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Listen oder Aufzeichnungen, die nicht mit den Vorschriften zur Dateneinhaltung abgeglichen werden, k\u00f6nnen das Risiko von Geldstrafen und Bu\u00dfgeldern erh\u00f6hen. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Mit der Zeit entwickeln sich diese scheinbar kleinen Probleme <\/span><span data-contrast=\"auto\">zu wiederkehrenden Ausgaben, die sich auf das Endergebnis auswirken &#8211; ganz zu schweigen von verlorenen Gesch\u00e4ften, verlorenen Kunden und verlorener Glaubw\u00fcrdigkeit. <\/span><\/p>\n<blockquote><p><span class=\"TextRun SCXW168353373 BCX0\" lang=\"EN-US\" data-contrast=\"none\"><span class=\"NormalTextRun SCXW168353373 BCX0\">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 h\u00f6chsten Prozentsatz an ungenauen Daten haben.<\/span><\/span><\/p><\/blockquote>\n<h2 aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Wie l\u00e4sst sich der Zustand der Datenqualit\u00e4t in Ihrem Unternehmen ermitteln? <\/span><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Die Qualit\u00e4t der Daten wird zum Zeitpunkt der Erstellung festgelegt. Aber wir beurteilen diese Qualit\u00e4t erst im Moment der Nutzung. Wenn die Qualit\u00e4t schlecht ist, nutzen die Menschen Abk\u00fcrzungen, um die Daten zu umgehen, oder beheben die Fehler selbst. Nicht der richtige Weg ab<\/span><span data-contrast=\"auto\">es aus. Es gibt viel zu viele Abh\u00e4ngigkeiten, die durch fehlerhaft eingegebene Daten beeintr\u00e4chtigt werden.<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Wenn Sie sich also fragen, warum<\/span><span data-contrast=\"auto\">warum 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, die<\/span><span data-contrast=\"auto\">die Datenqualit\u00e4t Ihres Unternehmens zu \u00fcberpr\u00fcfen. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Wir empfehlen dazu ein einfaches Verfahren. <\/span><\/p>\n<ol>\n<li data-leveltext=\"%1.\" data-font=\"Calibri\" data-listid=\"2\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Bewerten Sie <\/span><\/b><b><span data-contrast=\"auto\">Ihre CRM-Daten<\/span><\/b><b><span data-contrast=\"auto\">: <\/span><br \/>\n<\/b><span data-contrast=\"auto\">Ein erster Ansatzpunkt sind Ihre CRM-Daten.<\/span><span data-contrast=\"auto\"> Lassen Sie Ihr Team die Qualit\u00e4t Ihrer Daten bewerten und den Anteil an Duplikaten, unordentlichen oder unstrukturierten Feldern und ung\u00fcltigen Informationen in einer Liste von <\/span> <span data-contrast=\"auto\">500 Kontakte. Achten Sie auf Unstimmigkeiten in den Strukturen, z. B. die Verwendung einer 24-Stunden-Zeitstruktur gegen\u00fcber einer 12-Stunden-Zeitstruktur. Achten Sie auf unvollst\u00e4ndige Informationen, wie z. B.<\/span><span data-contrast=\"auto\"> keine Telefonnummernfelder. <\/span><span data-contrast=\"auto\">Sie k\u00f6nnen auch einen externen Datendoktor damit beauftragen, die Daten zu \u00fcberpr\u00fcfen und Ihnen einen Bericht \u00fcber den Zustand der Daten zu erstellen. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"%1.\" data-font=\"Calibri\" data-listid=\"2\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Zu viele Datenquellen: <\/span><br \/>\n<\/b><span data-contrast=\"auto\">Ein\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/www.oreilly.com\/radar\/the-state-of-data-quality-in-2020\/\" rel=\"nofollow\"><span data-contrast=\"none\">Oreily-Bericht <\/span><\/a><span data-contrast=\"auto\">weist auf zu viele Datenquellen als Hauptproblem der Datenqualit\u00e4t hin. Sind Ihre Daten in mehreren Datenbanken gespeichert? <\/span><span data-contrast=\"auto\">CRMs? <\/span><span data-contrast=\"auto\">Haben Sie mehrere Systeme zur Speicherung von Kundeninformationen? Haben Sie Schwierigkeiten, eine un<\/span><span data-contrast=\"auto\">eine differenzierte Sicht auf Ihre Kundenreise und die Interaktion mit Ihrem Unternehmen? <\/span><span data-contrast=\"auto\">\u00dcber <strong>90 % der Kunden<\/strong>, mit denen wir zusammengearbeitet haben, geben an, dass uneinheitliche Datenquellen zu den frustrierendsten Herausforderungen geh\u00f6ren. Es gibt viel zu viele Systeme, die<\/span><span data-contrast=\"auto\">g Informationen, die mit der Zeit verfallen oder redundant werden <\/span><span data-contrast=\"auto\">im Laufe der Zeit<\/span><span data-contrast=\"auto\"> (in der Regel innerhalb weniger Monate), und die Unternehmen sind nicht in der Lage, diese Daten zu konsolidieren oder zu kontrollieren. <\/span><span data-contrast=\"auto\">Selbst diejenigen, die Expertenteams eingestellt haben, konnten die Genauigkeit ihrer Informationen nicht verwalten, obwohl sie Millionen von Dollar ausgaben, um die besten K\u00f6pfe an Bord zu holen. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"%1.\" data-font=\"Calibri\" data-listid=\"2\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Schlechte Einblicke und Business Intelligence-Berichte:<\/span><br \/>\n<\/b><span data-contrast=\"auto\">Die Datenqualit\u00e4t hat sich von einer operativen Funktion, die mit Effizienz und Kosteneinsparungen verbunden war, zu einer strategischen Funktion gewandelt <\/span><span data-contrast=\"auto\">die antreibt<\/span> <span data-contrast=\"auto\">Einblicke in die Verbraucher und \u00fcbergreifende Gesch\u00e4ftsinformationen. <\/span><span data-contrast=\"auto\">Die CIOs der Unternehmen, mit denen wir gesprochen haben, verbinden den Bedarf an Qualit\u00e4tsdaten immer mit kundenspezifischen Zielen wie Personalisierung, besseren Erfahrungen und verbesserten Kundenservices. <\/span><span data-contrast=\"auto\">Wenn Sie Probleme haben <\/span><span data-contrast=\"auto\">mit unzureichenden Kundeneinblicken wie der Schwierigkeit, Kunden \u00fcber verschiedene Ber\u00fchrungspunkte hinweg zu verfolgen oder <\/span><span data-contrast=\"auto\">ihre Schmerzpunkte zu verstehen, kann es sein <\/span><span data-contrast=\"auto\">Attribut<\/span><span data-contrast=\"auto\">d<\/span><span data-contrast=\"auto\"> auf die unzureichende Nutzung von Daten. <\/span><span data-contrast=\"auto\">\u00c4hnlich<\/span><span data-contrast=\"auto\">Business-Intelligence-Berichte, die auf veralteten Daten beruhen &#8211; wie etwa die g\u00e4ngige Praxis, das letzte Quartal zu verwenden <\/span><span data-contrast=\"auto\">oder<\/span><span data-contrast=\"auto\"> die Verkaufsdaten des letzten Jahres, um die diesj\u00e4hrige g<\/span><span data-contrast=\"auto\">oder die Chancen werden unwirksam sein. Der Markt w\u00e4chst in exponentiellem Tempo. Daten, die Sie vor einem Jahr hatten, k\u00f6nnen <\/span><span data-contrast=\"auto\">gegenw\u00e4rtig nicht korrekt sein<\/span><span data-contrast=\"auto\">. Daher muss die Datenqualit\u00e4t ein Echtzeitziel sein. Ihr Unternehmen <\/span><span data-contrast=\"auto\">ben\u00f6tigt Daten, auf die sie in Echtzeit zugreifen kann. <\/span><\/li>\n<\/ol>\n<h2 aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Wer ist f\u00fcr einen Datenqualit\u00e4tsmanagementplan verantwortlich? <\/span><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Die Datenqualit\u00e4t ist nicht mehr nur ein IT-Problem, sondern ein soziotechnisches Problem. Systeme und Verfahren<\/span><span data-contrast=\"auto\">es<\/span><span data-contrast=\"auto\"> k\u00f6nnen bis zu einem gewissen Grad helfen, aber es obliegt der Organisation, eine Kultur der Verantwortung zu schaffen.<\/span><span data-contrast=\"auto\">nge, die der Datenqualit\u00e4t Vorrang einr\u00e4umt. Schlie\u00dflich sind Menschen und Prozesse fast immer sowohl an der Entstehung als auch an der Aufrechterhaltung von Datenqualit\u00e4tsproblemen beteiligt. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Obligatorische Datenqualit\u00e4tsschulung muss sein <\/span><span data-contrast=\"auto\">f\u00fcr alle <\/span> <span data-contrast=\"auto\">Mitarbeiter, die mit Daten umgehen. Von Vertriebsmitarbeitern \u00fcber Marketingmanager bis hin zu Kundendienst- und Kundenbetreuern &#8211; jeder<\/span><span data-contrast=\"auto\">ne muss in ihrer Rolle in diesem Prozess geschult werden. Au\u00dferdem m\u00fcssen sie darin geschult werden, Probleme mit der Datenqualit\u00e4t zu erkennen.<\/span> <span data-contrast=\"auto\"> und wie das Problem im Rahmen der definierten Datenverwaltung gel\u00f6st werden kann. <\/span><span data-contrast=\"auto\">Governance<\/span><span data-contrast=\"auto\"> Parameter. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">So ist es zum Beispiel nicht ungew\u00f6hnlich, dass Vertriebsleiter benutzerdefinierte Felder in einem CRM-System f\u00fcr ihre eigenen Zwecke erstellen. <\/span><span data-contrast=\"auto\">Einblicke. Oder Gesch\u00e4ftsanwender, die \u00c4nderungen direkt in einem Datensatz vornehmen, um Zeit und M\u00fche zu sparen. <\/span><span data-contrast=\"auto\">All diese Probleme f\u00fchren in der Folge zu erheblichen Problemen mit der Datenqualit\u00e4t. Die benutzerdefinierten Felder, die von diesem einen bestimmten Manager verwendet werden, k\u00f6nnen unbrauchbar werden, wenn <\/span><span data-contrast=\"auto\">die Felder bieten keinen entscheidenden Wert f\u00fcr das Team als Ganzes. Die vom Gesch\u00e4ftsleiter vorgenommenen \u00c4nderungen werden nicht in andere<\/span><span data-contrast=\"auto\">ihre Systeme, so dass das Unternehmen zum Zeitpunkt der Analyse \u00fcber widerspr\u00fcchliche Aufzeichnungen verf\u00fcgt. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Digitale Technologien, Automatisierungswerkzeuge <\/span><span data-contrast=\"auto\">usw.<\/span><span data-contrast=\"auto\"> k\u00f6nnen nur so viel tun, wie sie wollen &#8211; um echte Fortschritte zu erzielen, m\u00fcssen Ihre Mitarbeiter auf das Ziel ausgerichtet sein. Qualit\u00e4t der Daten<\/span><span data-contrast=\"auto\">ist daher die Verantwortung eines jeden. <\/span><\/p>\n<h2 aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Wie beginnen Sie mit einer Initiative zum Datenqualit\u00e4tsmanagement? <\/span><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Es gibt zwei Ans\u00e4tze f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t <\/span><span data-contrast=\"auto\">management <\/span><span data-contrast=\"auto\">&#8211; den aktiven Ansatz und den passiven Ansatz. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Beim aktiven Ansatz wird die Datenqualit\u00e4t zum Zeitpunkt der Datenerstellung festgelegt. Dies w\u00fcrde die Implementierung von Front-End-Kontrollen bedeuten<\/span> <span data-contrast=\"auto\"> (z. B. die Verwendung von Dropdown-Men\u00fcs anstelle der manuellen Eingabe von Daten)<\/span><span data-contrast=\"auto\">Anleitungen<\/span><span data-contrast=\"auto\">ols f\u00fcr die Softwareeingabe und Schulungsprogramme f\u00fcr alle. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Der passive Ansatz besteht in der Verwendung von Datenqualit\u00e4tstools 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. Zus\u00e4tzliche <\/span><span data-contrast=\"auto\">Aktivit\u00e4ten<\/span><span data-contrast=\"auto\"> umfassen: <\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"3\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produkte\/datamatch-enterprise-bewertetes-datenqualitaetsmanagementprodukt-nr-1\/\"><span data-contrast=\"auto\">Daten abgleichen<\/span><br \/>\n<\/a> zum Entfernen von Duplikaten und zur Konsolidierung von Listen<\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"3\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"2\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\"><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenstandardisierungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-datenstandardisierungstool\/\">Datennormalisierung<\/a>, wenn Ihre Daten schwerwiegende strukturelle Probleme aufweisen, wie in der folgenden Abbildung dargestellt <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"3\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\"> <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/merge-purge-software-integrierte-und-benutzerdefinierte-ueberlebensregeln-verwenden\/\">Zusammenf\u00fchren\/Bereinigen von<\/a> Daten zur Erstellung von Golden Records <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"3\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"4\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Daten\u00fcberlebensdauer, um alle Informationen mit neuen Informationen zu \u00fcberschreiben <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><img class=\"aligncenter wp-image-53616 size-full\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/poor-customer-data.png\" alt=\"data quality management\" width=\"1094\" height=\"514\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/poor-customer-data.png 1094w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/poor-customer-data-300x141.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/poor-customer-data-1024x481.png 1024w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/poor-customer-data-768x361.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1094px) 100vw, 1094px\" \/><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Die Wahl des richtigen Ansatzes h\u00e4ngt von dem Problem ab, mit dem Sie gerade konfrontiert sind, und von Ihrem Budget. Die meisten Unternehmen verf\u00fcgen \u00fcber ein gut funktionierendes aktives Konzept. Was ihnen schwerf\u00e4llt, ist das Backend der Dinge &#8211; wie etwa der Versuch, Listen zu konsolidieren, um die <\/span><span data-contrast=\"auto\">homogenisiert<\/span><span data-contrast=\"auto\"> Kundendaten, oder<\/span><span data-contrast=\"auto\"> der Versuch, die Listen mit <\/span> <span data-contrast=\"auto\">U.S.-Sanktionen oder Compliance-Listen. Manche haben w\u00e4hrend oder nach einer Unternehmensfusion oder -\u00fcbernahme Probleme mit der Datenqualit\u00e4t. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Unabh\u00e4ngig von der Herangehensweise oder der Situation ist eines klar: Datenqualit\u00e4tsmanagement ist eine kontinuierliche Aufgabe und kein einmaliges Ereignis. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Um die Investitionsrendite zu maximieren, m\u00fcssen Unternehmen Personal-, Prozess- und Technologieprogramme implementieren, um die <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/testen-der-datenqualitaet-eine-schnelle-checkliste-zur-messung-und-verbesserung-der-datenqualitaet\/\">Datenqualit\u00e4t<\/a> kontinuierlich zu \u00fcberwachen und zu <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/testen-der-datenqualitaet-eine-schnelle-checkliste-zur-messung-und-verbesserung-der-datenqualitaet\/\">verbessern<\/a> und so konsistente, genaue, zuverl\u00e4ssige und vertrauensw\u00fcrdige Daten zu erhalten.<\/span><\/p>\n<h2 aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Wie kann Data Ladder Ihnen bei der Erstellung eines DQM-Prozesses helfen? <\/span><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Im Laufe der Jahre haben wir mehr als 4.500 Fortune-500-Unternehmen unterst\u00fctzt<\/span><span data-contrast=\"auto\"> einschlie\u00dflich Coca Cola, Deloitte, HP <\/span><span data-contrast=\"auto\">zu <\/span> <span data-contrast=\"auto\">ein DQM-Verfahren einf\u00fchren. Das Flaggschiff des Unternehmens, DataMatch Enterprise, folgt einem systematischen Rahmen, der es einem<\/span><span data-contrast=\"auto\">schrittweise Behandlung der Daten. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">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. Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glicht es die Integration von \u00fcber 500 Datenquellen, d. h. Sie k\u00f6nnen Ihre Datenquelle direkt einbinden, um Daten zu fixieren, ohne sie in ein anderes Format exportieren zu m\u00fcssen. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">DME ist ein<\/span><span data-contrast=\"auto\"> Tool der Wahl f\u00fcr Organisationen, die<\/span><span data-contrast=\"auto\">DME ist das bevorzugte Tool f\u00fcr Unternehmen, die im Rahmen einer Datenabgleichsinitiative <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenbereinigungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-crm-datenbereinigungstool\/\">Daten bereinigen<\/a> und normalisieren m\u00fcssen. <\/span><\/p>\n<h2 aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Fazit: Um einen Vorsprung zu haben, sollten Sie jetzt einen DQM-Plan erstellen. <\/span><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Ein Wettbewerbsumfeld, das von der <\/span><span data-contrast=\"auto\">Die dynamische Macht der Daten verlangt von den Unternehmen, dass sie auf die Datenqualit\u00e4t achten. Es geht nicht mehr darum, Zahlen und Alphabete zu fixieren &#8211; es geht buchst\u00e4blich darum, versteckte M\u00f6glichkeiten zu finden und wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, <\/span><span data-contrast=\"auto\">Maximierung der Investitionsrendite und Wegbereitung f\u00fcr die Einbeziehung von KI- und ML-Technologien. F\u00fcr all dies brauchen Sie Daten, denen Sie vertrauen k\u00f6nnen. <\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Datenqualit\u00e4t (DQ) und Datenqualit\u00e4tsmanagement (DQM) entwickeln sich zu einer notwendigen Gesch\u00e4ftsstrategie in Organisationen auf Unternehmensebene. Obwohl es sich nicht um ein neues Konzept handelt (die Datenqualit\u00e4t ist ein Thema, seit die Data-Warehouses), gewinnt es immer mehr mehr Aufmerksamkeit, da die Unternehmen die Folgen schlechter Daten f\u00fcr die Kundenerfahrung und die betriebliche Effizienz. 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