{"id":63056,"date":"2020-06-16T00:00:00","date_gmt":"2020-06-16T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/eine-kurzanleitung-zur-datenbereinigung\/"},"modified":"2026-01-01T10:56:41","modified_gmt":"2026-01-01T15:56:41","slug":"eine-kurzanleitung-zur-datenbereinigung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/eine-kurzanleitung-zur-datenbereinigung\/","title":{"rendered":"Eine Kurzanleitung zur Datenbereinigung"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"63056\" class=\"elementor elementor-63056 elementor-35561\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-3e154bbf elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"3e154bbf\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-50eebaff\" data-id=\"50eebaff\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5ab22025 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5ab22025\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.14.0 - 26-06-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Da wir unseren Kunden seit \u00fcber einem Jahrzehnt L\u00f6sungen f\u00fcr die Bereinigung von Seriendrucken anbieten, betrachten wir die Bereinigung von Seriendrucken als eine wesentliche Funktion in Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufen wie Direktmailing, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/entity-resolution-software-die-schnellste-und-genaueste-entity-resolution-der-branche\/\">Entit\u00e4tsaufl\u00f6sung<\/a> und dem Erhalt von Single Source of Truth-Versionen. In vielen Unternehmen bleibt der Bereinigungsprozess jedoch auf Excel-Funktionen und -Techniken beschr\u00e4nkt, die den immer komplexeren Datenanforderungen kaum gerecht werden.<\/p>\n<p>Dieser Leitfaden, der sich an IT- und Gesch\u00e4ftsanwender richtet, entmystifiziert den Prozess des Zusammenf\u00fchrens und Bereinigens und hilft Ihnen zu verstehen, warum sich Ihre Teams nicht mehr auf das Zusammenf\u00fchren und Bereinigen mit Excel verlassen k\u00f6nnen. Die wichtigsten Erkenntnisse aus diesem Leitfaden werden sein:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li>Was ist &#8222;Merge Purge&#8220;?<\/li>\n<li>Wie wird die Bereinigung traditionell durchgef\u00fchrt?<\/li>\n<li>Erstellung einer durchdachten Strategie zur Bereinigung von Fusionen<\/li>\n<li>Gesch\u00e4ftsprozesse, die mit Merge Purge verbessert werden k\u00f6nnen<\/li>\n<li>Schaffung der Goldenen Schallplatte durch Daten\u00fcberlebensf\u00e4higkeit<\/li>\n<li>Bew\u00e4hrte Praktiken bei der Datenzusammenf\u00fchrung und -bereinigung<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Lasst uns eintauchen!<\/p>\n<p><strong style=\"color: #292929; font-family: 'Open Sans'; font-size: 32px; background-color: initial;\">Was ist eine Merge Purge Funktion oder ein Prozess?<\/strong><\/p>\n<p>Wie der Begriff schon sagt, bezieht sich die Bereinigung von Daten auf den Prozess der Kombination mehrerer Datenquellen bei gleichzeitiger Entfernung von Duplikaten und schlechten Datens\u00e4tzen aus der Datenquelle.<\/p>\n<p>Sehen Sie sich zum Beispiel das folgende Bild an:<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-merge-purge-1024x128.png\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-merge-purge-1024x128.png 1024w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-merge-purge-300x37.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-merge-purge-768x96.png 768w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-merge-purge-1536x192.png 1536w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-merge-purge.png 1683w\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"128\"><\/p>\n<p>Beachten Sie, dass Sie drei doppelte Datens\u00e4tze mit mehreren Datenqualit\u00e4tsproblemen f\u00fcr eine Person haben. Wenn eine Datenbereinigungsfunktion auf diesen Datensatz angewendet wird, wandelt sie ihn um und gibt eine saubere, einzigartige Version zur\u00fcck, wie in der folgenden Abbildung dargestellt:<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/merge-purge-data-1024x75.png\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/merge-purge-data-1024x75.png 1024w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/merge-purge-data-300x22.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/merge-purge-data-768x56.png 768w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/merge-purge-data-1536x112.png 1536w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/merge-purge-data.png 1696w\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"75\"><\/p>\n<p>An diesen Datensatz wurde eine neue Spalte [Industry] angeh\u00e4ngt, die in einer anderen Datenquelle gespeichert war. Nach dem Zusammenf\u00fchren und Bereinigen von Duplikaten aus zwei Datenquellen ist das Ergebnis eine konsolidierte Ansicht des Entit\u00e4tsdatensatzes.<\/p>\n<p>Das Ergebnis einer Bereinigungsfunktion ist die Erstellung von Datens\u00e4tzen, die eindeutige Namen, Adressen und zus\u00e4tzliche Informationen enthalten, die dem Gesch\u00e4ftszweck der Daten dienen. In diesem speziellen Fall dienen die oben genannten Daten nach ihrer Optimierung als zuverl\u00e4ssiger Datensatz f\u00fcr Vermarkter, der f\u00fcr Mailing-Kampagnen verwendet werden kann.<\/p>\n<h3><b>Wie wird die Bereinigung von Fusionen traditionell durchgef\u00fchrt?<\/b><\/h3>\n<p>In den meisten Unternehmen verwenden die Teams heute noch Excel, um ihre Unterlagen zu verwalten. Gesch\u00e4ftsanwender m\u00fcssen mehrere Datenspalten aus unterschiedlichen Quellen manuell ausschneiden, einf\u00fcgen und verketten, um genaue Datens\u00e4tze zu erstellen. Tage und Wochen werden mit dem Zusammenf\u00fchren und Bereinigen von Hunderttausenden von Datens\u00e4tzen verschwendet. Dabei werden menschliche Fehler, die bei der Zusammenf\u00fchrung\/Bereinigung passieren, oder sch\u00e4dliche Ereignisse wie Softwareabst\u00fcrze nicht ber\u00fccksichtigt.<\/p>\n<p>Abgesehen von der betrieblichen Ineffizienz ist der wichtigste Faktor, der die Verwendung von Excel kontraproduktiv macht, die zunehmende Komplexit\u00e4t der Daten. Unternehmen haben heute mit mehr als nur grundlegenden Kontaktdaten zu tun. Eine Entit\u00e4t kann zus\u00e4tzliche Datens\u00e4tze haben als:<\/p>\n<ul>\n<li>Titel<\/li>\n<li>Beruf<\/li>\n<li>Industrie<\/li>\n<li>Konten in sozialen Medien<\/li>\n<li>Mehrere E-Mail-Konten<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/wie-sie-die-qualitaet-von-haushaltsdaten-verbessern-und-ihre-kunden-besser-verstehen-koennen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Informationen zu Haushaltsdaten<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>Und so weiter.<\/p>\n<p>Es ist nahezu unm\u00f6glich, all diese verschiedenen Nuancen von Daten durch manuelle Implementierung von Excel-Funktionen und -Formeln zu verwalten. Daher ist es notwendig, den Excel-Zug zu verlassen und sich andere Optionen anzusehen, die eine komplizierte Datenzusammenf\u00fchrung und -bereinigung erm\u00f6glichen, ohne die betriebliche Effizienz zu beeintr\u00e4chtigen.<\/p>\n<h3><b>Eine durchdachte Strategie zur Bereinigung von Fusionen<\/b><\/h3>\n<p>Das Zusammenf\u00fchren und Bereinigen einer Datenbank kann eine zeitaufw\u00e4ndige und fehleranf\u00e4llige Aufgabe sein, weshalb eine durchdachte Strategie erforderlich ist, bevor man sie umsetzt.<\/p>\n<p>Hier ist eine kurze Schritt-f\u00fcr-Schritt-Anleitung:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Integration von Daten aus mehreren Quellen: <\/strong>Die Zusammenf\u00fchrung verschiedener Datenbanken aus unterschiedlichen Quellen (SQL-Server, MySQL, Excel, ODBC usw.) und die Kombination zu einer gemeinsamen Struktur ist der erste Schritt im Zusammenf\u00fchrungsprozess. Sie ben\u00f6tigen ein Bereinigungstool wie <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produkte\/datamatch-enterprise-bewertetes-datenqualitaetsmanagementprodukt-nr-1\/\">DataMatch Enterprise <\/a>, um die g\u00e4ngigsten Datenbankformate zu importieren, zu kombinieren und zu exportieren. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Sie auch \u00e4hnliche Felder aus verschiedenen Datenquellen automatisch zusammenf\u00fchren.<\/li>\n<\/ol>\n<ol start=\"2\">\n<li><strong>Identifizierung von Duplikaten:<\/strong> Die gr\u00f6\u00dfte Gefahr f\u00fcr die <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/was-ist-datengenauigkeit-warum-ist-sie-wichtig-und-wie-koennen-unternehmen-sicherstellen-dass-sie-ueber-korrekte-daten-verfuegen\/\">Datengenauigkeit<\/a> sind <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ungleiche-schmutzige-doppelte-daten-die-3ds-der-schlechten-daten-verstehen\/\">doppelte Daten. <\/a>Es erfordert Wachsamkeit, um Duplikate &#8211; entweder von Einzelpersonen, Haushalten oder Unternehmen &#8211; aus Ihrer Datenbank herauszuhalten, insbesondere wenn Sie mehrere Listen f\u00fcr ein Mailing kombinieren. Duplikate werden identifiziert durch die Verwendung von <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/fuzzy-matching-101-bereinigung-und-verknuepfung-ungeordneter-daten\/\">Fuzzy-Matching<\/a>, Akronym-Erkennung (z. B. International Business Machines zu IBM), Reinigung und <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenstandardisierungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-datenstandardisierungstool\/\">Standardisierung von Daten<\/a> vor dem Abgleich und Anwendung von Bibliotheken f\u00fcr die Standardisierung, insbesondere f\u00fcr Vornamen wie (Jon, Jonathan, Johny usw.) Wenn Sie ein automatisiertes Tool zum Zusammenf\u00fchren und Bereinigen verwenden, m\u00fcssen Sie sich nicht um die manuelle Implementierung dieser Mechanismen k\u00fcmmern.<\/li>\n<\/ol>\n<ol start=\"3\">\n<li><strong>Datenabgleich zum Zusammenf\u00fchren und Bereinigen: <\/strong>Excel ist schlecht im <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenabgleichssoftware-als-best-in-class-mit-96-match-genauigkeit-bewertet\/\">Datenabgleich<\/a>. Es kann zwar eindeutige, exakte \u00dcbereinstimmungen herausfiltern, aber keine wahrscheinlichen Eintr\u00e4ge wie die Verwendung von Spitznamen f\u00fcr eine Person erkennen. Die Werkzeuge der Zusammenf\u00fchrungsfunktion verf\u00fcgen \u00fcber fortschrittliche Datenabgleichsfunktionen, die den Abgleich von Datens\u00e4tzen erm\u00f6glichen, selbst wenn Vor- und Nachname unterschiedlich sind. Zum Beispiel kann John Smit dieselbe Person sein wie Johnny S. In F\u00e4llen, in denen Schreibweisen und Abk\u00fcrzungen unmittelbar vorkommen, m\u00fcssen Sie <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/\">die <\/a>Daten zun\u00e4chst <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/\">aufbereiten <\/a>, bevor Sie sie einem Abgleich unterziehen.<\/li>\n<\/ol>\n<ol start=\"4\">\n<li><strong>Wissen, welche Datens\u00e4tze zu behalten sind: <\/strong>Nachdem Sie Datens\u00e4tze als Duplikate gekennzeichnet und Ihre Daten bereinigt und standardisiert haben, k\u00f6nnen Sie entscheiden, welche Datens\u00e4tze Sie behalten und welche Sie &#8222;bereinigen&#8220; wollen. Dieser Prozess, der auch als &#8222;Data Survivorship&#8220; bezeichnet wird, erm\u00f6glicht es Ihnen, saubere, endg\u00fcltige Datens\u00e4tze zu erstellen.<\/li>\n<\/ol>\n<ol start=\"5\">\n<li><strong>Optimieren Sie Ihre Liste weiter: <\/strong>Die Bereinigung der Liste ist keine einmalige Angelegenheit. Wenn Sie Daten aus verschiedenen Quellen erfassen und das Kundenbild weiter ausbauen, m\u00fcssen Sie Ihre Datens\u00e4tze immer wieder zusammenf\u00fchren und bereinigen. Sobald Sie den Hauptdatensatz haben, m\u00fcssen Sie ihn nur noch mit Datensatz 2, 3, 4 usw. abgleichen, um <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/leitfaden-zur-datenanreicherung-wie-man-crm-daten-anreichert-und-optimiert-um-genaue-einblicke-zu-erhalten\/\">Ihre Daten<\/a> weiter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/leitfaden-zur-datenanreicherung-wie-man-crm-daten-anreichert-und-optimiert-um-genaue-einblicke-zu-erhalten\/\">anzureichern<\/a>.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Eine <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/merge-purge-software-integrierte-und-benutzerdefinierte-ueberlebensregeln-verwenden\/\">Bereinigungssoftware<\/a> hilft Ihnen bei der Umsetzung dieser Strategie. Unserer Erfahrung nach ist es jedoch am besten, wenn Sie die ben\u00f6tigten Datens\u00e4tze im Voraus definieren und das Tool einfach zum Abgleichen, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datendeduplizierungssoftware-verwenden-sie-integrierte-und-benutzerdefinierte-regeln-fuer-die-crm-deduplizierung\/\">Deduplizieren<\/a> und <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenbereinigungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-crm-datenbereinigungstool\/\">Bereinigen<\/a> verwenden. Je genauer Sie Ihre Ziele f\u00fcr das Zusammenf\u00fchren\/Bereinigen definieren, desto effizienter k\u00f6nnen Sie das Tool einsetzen, um diese Ziele schnell und effizient zu erreichen.<\/p>\n<h3><b>Wie Merge Purge Processing Marketing und Direktvertrieb optimiert<\/b><\/h3>\n<p>Die Zusammenf\u00fchrung\/Bereinigung ist eine der wichtigsten Datenverarbeitungsfunktionen, die sich unmittelbar auf die Marketingziele, Aufgaben und Zielsetzungen eines Unternehmens auswirkt. Es liegt auf der Hand, dass Sie angesichts der zunehmenden Datenkomplexit\u00e4t Ihre Listen und Datens\u00e4tze optimieren m\u00fcssen, um die Ziele in den Bereichen Kundenmarketing, Service und Personalisierung zu erreichen.<\/p>\n<p>Im Laufe der Jahre haben wir mit mehreren Fortune-500-Kunden zusammengearbeitet, um ihre Daten zu verarbeiten und ihnen dabei zu helfen, das Optimum aus einem Merge\/Purge-Ziel herauszuholen. Unternehmen, die ein Bereinigungstool verwenden, k\u00f6nnen ihre Marketing- und Direktvertriebslisten auf verschiedene Arten optimieren, wie unten beschrieben:<\/p>\n<h4><strong>1. Segmentierung ihrer Listen bis zum T <\/strong><\/h4>\n<p>Beim Zusammenf\u00fchren\/Bereinigen geht es nicht nur um das Kombinieren und Deduplizieren von Datens\u00e4tzen. Es geht haupts\u00e4chlich um die Optimierung von Listen. Sie m\u00f6chten die M\u00f6glichkeit haben, verschiedene Segmente zu testen, verschiedene Listen und Datens\u00e4tze zusammenzuf\u00fchren und zu bereinigen und festzustellen, welche Ihrer Listen zu den erwarteten ROIs und Marketingzielen beitr\u00e4gt.<\/p>\n<p>Sie k\u00f6nnten zum Beispiel Ihre E-Mail-Marketingliste in Produkt- oder Dienstleistungskategorien aufteilen. Nehmen wir an, Sie haben eine aktive Liste von Abonnenten, die sich f\u00fcr die technischen Produkte Ihrer E-Commerce-Website interessieren, dann eine andere Liste, die sich f\u00fcr Erziehungsprodukte interessiert und so weiter. Mit den Tools zum Zusammenf\u00fchren und Bereinigen k\u00f6nnen Sie segmentieren, neue Datens\u00e4tze erstellen, alte Datens\u00e4tze speichern und sie ohne Einschr\u00e4nkungen testen.<\/p>\n<h4><b>2. Erstellen Sie Ihre eigenen Zusammenf\u00fchrungsregeln und \u00dcbereinstimmungsdefinitionen <\/b><\/h4>\n<p>Zusammenf\u00fchrungsregeln beziehen sich auf Anweisungen, die angeben, ob Sie Duplikate auf individueller Ebene (d. h. dieselbe Person an derselben Adresse), auf Haushaltsebene (Personen mit demselben Nachnamen und derselben Adresse) oder auf Adressebene (alle Personen an dieser Adresse unabh\u00e4ngig vom Nachnamen) abgleichen m\u00f6chten. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Sie auch Ihre eigenen Regeln erstellen, wenn Sie auf verschiedenen Ebenen abgleichen m\u00f6chten, die f\u00fcr Ihr Gesch\u00e4ftsziel relevant sind. Einige Gesch\u00e4ftskunden m\u00f6chten beispielsweise ihre Liste auf Gemeindeebene, auf Organisationsebene (alle Namen in der Organisation) oder sogar auf Einkommensebene abgleichen.<\/p>\n<p>Indem Sie verschiedene Zusammenf\u00fchrungsregeln und Definitionen zuweisen, treffen Sie fundierte Entscheidungen, anstatt einen Dartpfeil ins Ungewisse zu werfen. Dar\u00fcber hinaus helfen Ihnen diese Regeln auch, die L\u00fccken in Ihren Daten zu verstehen, und erm\u00f6glichen es Ihnen, eine echte Zahl zu erhalten (z. B. kann es sein, dass Ihre Liste nach der Bereinigung nur 4.000 Namen enth\u00e4lt, w\u00e4hrend Sie mit 7.000 Namen gerechnet haben).<\/p>\n<h4><b>3. Abgleich von Listen mit Daten-Compliance-Vorschriften <\/b><\/h4>\n<p>Datensicherheit ist einer der Hauptgr\u00fcnde, warum Unternehmen Tools f\u00fcr die Zusammenf\u00fchrung und Bereinigung von Daten ben\u00f6tigen. Es gibt zahlreiche Beispiele f\u00fcr gro\u00dfe Namen, die von der Regierung mit Geldstrafen belegt wurden, weil sie ihre Listen nicht mit den US-Sanktionslisten und anderen zugelassenen Datenbanken abgeglichen haben.<\/p>\n<p>Wenn Sie also eine Liste von Abonnenten haben, die keine E-Mails erhalten oder deren Cookies nicht gespeichert werden sollen, k\u00f6nnen Sie nicht dagegen versto\u00dfen und ihnen E-Mails schicken. F\u00fcr kleine und mittelst\u00e4ndische Unternehmen ist die Einhaltung der Datenvorschriften von entscheidender Bedeutung.<\/p>\n<h4><b>4. Pr\u00fcfen und validieren Sie Ihre Adressdaten mit einer autorisierten Datenbank <\/b><\/h4>\n<p>Adressdaten sind eine der schwierigsten Komponenten einer Datenquelle. Um die Authentizit\u00e4t Ihrer Daten zu gew\u00e4hrleisten, m\u00fcssen Sie Ihre Adressliste unbedingt mit einer autorisierten Datenbank (wie z. B. der USPS) abgleichen. Au\u00dferdem ist es nicht ungew\u00f6hnlich, dass ein Unternehmen mehrere Adressen hat, von denen die meisten gef\u00e4lscht, nicht verifiziert und ung\u00fcltig sein k\u00f6nnen. Es ist daher sinnvoll, sie w\u00e4hrend des Zusammenf\u00fchrungs- und Bereinigungsprozesses zu validieren und zu \u00fcberpr\u00fcfen, damit Sie die veralteten Daten loswerden und die richtigen Daten f\u00fcr die Verwendung erhalten k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Wir haben ausf\u00fchrlich dar\u00fcber berichtet, wie Sie die <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/wie-eine-merge-purge-software-helfen-kann-probleme-mit-mailinglisten-zu-loesen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">perfekte Mailing-Liste<\/a> erhalten k\u00f6nnen, die Sie sich ansehen k\u00f6nnen.<\/p>\n<h4><strong>5. Senkung der Marketingkosten und Steigerung der Effizienz <\/strong><\/h4>\n<p>Das Ziel jeder Datenverarbeitung ist es, die Kosten zu senken, den ROI zu erh\u00f6hen und die betriebliche Effizienz zu maximieren. Das Marketing ist die Abteilung in einem Unternehmen, die die meisten Kosten verursacht &#8211; in Form von Mailing-Kampagnen, Social-Media-Kampagnen, Newsletter-Kampagnen, Postkampagnen und vielem mehr. Sie k\u00f6nnen die Kosten f\u00fcr diese Kampagnen erheblich senken, indem Sie ausgew\u00e4hlte Listen ansprechen und Duplikate eliminieren.<\/p>\n<p>So ist es zum Beispiel eine Verschwendung, drei Mails an einen Benutzer an drei verschiedene Adressen zu senden oder eine Mail an drei Benutzer an dieselbe Adresse zu senden, was auch einen enormen Anstieg der Betriebskosten bedeutet. Allein die R\u00fccksendungen kosten Sie Millionen von Dollar, ganz zu schweigen von ver\u00e4rgerten Kunden, die es nicht m\u00f6gen, wenn sie mehrere Werbe-Newsletter oder -E-Mails von einem Unternehmen erhalten.<\/p>\n<p>Das Zusammenf\u00fchren und Bereinigen von Daten ist mehr als nur ein schnelles De-Duple. Um das Beste aus Ihren Daten herauszuholen, m\u00fcssen Sie alle verf\u00fcgbaren Instrumente nutzen und im Voraus planen. Je mehr Sie planen und Ihre Listen mit Ihren Zielen verkn\u00fcpfen, desto mehr werden Sie von Ihrer n\u00e4chsten Zusammenf\u00fchrung\/S\u00e4uberung haben.<\/p>\n<p><strong style=\"color: #292929; font-family: 'Open Sans'; font-size: 32px; background-color: initial;\">Daten\u00fcberlebensdauer und Erstellung der Goldenen Schallplatte<\/strong><\/p>\n<p>Mit dem Bereinigungsprozess k\u00f6nnen Sie Duplikate identifizieren und entfernen, so dass Sie saubere Datens\u00e4tze erhalten. Aber woher wissen Sie, welcher Datensatz gespeichert und welcher verschoben werden soll?<\/p>\n<p>Woher wissen Sie zum Beispiel, welche Adresse die richtige ist, wenn eine Einrichtung drei verschiedene Adressen hat? Die Antwort auf diese Frage lautet: &#8222;Intelligente&#8220; Regelsetzung. In diesem Fall k\u00f6nnen Sie eine Regel f\u00fcr das j\u00fcngste Ereignis aufstellen. Jede Adresse, die die zuletzt aufgezeichnete der Entit\u00e4t ist, wird unter Verwendung der neuesten Regel aktualisiert.<\/p>\n<p>Dieser Teil der Datenzusammenf\u00fchrung ist einfach.<\/p>\n<p>Die gr\u00f6\u00dfte Schwierigkeit besteht darin, diese Informationen \u00fcber mehrere Datenbanken hinweg zu replizieren, die m\u00f6glicherweise aus alten Adressen bestehen. Wie w\u00fcrden Sie sicherstellen, dass die Adresse Ihres Unternehmens im CRM, im ERP und in anderen Datenquellen innerhalb Ihrer Organisation aktualisiert wird?<\/p>\n<p>W\u00e4hrend dies fr\u00fcher eine weitere Runde des Zusammenf\u00fchrens\/Bereinigens bedeutete, ist es mit der Verf\u00fcgbarkeit von Data Survivorship-Optionen in den meisten Zusammenf\u00fchrungs-\/Bereinigungswerkzeugen einfach geworden.<\/p>\n<p>Sie w\u00e4hlen einfach die Spalten aus, die Sie speichern m\u00f6chten, sowie die Quellen, in denen Sie die Daten speichern m\u00f6chten, und die Plattform erm\u00f6glicht es Ihnen, diese Daten in Ihren neuen Datens\u00e4tzen zu \u00fcberschreiben. Das \u00dcberleben von Daten mit einer Plattform wie DataMatch Enterprise ist nicht nur einfacher geworden, sondern spart auch Zeit und Zug\u00e4nglichkeit.<\/p>\n<p>Diese F\u00e4higkeit, einen genauen, vollst\u00e4ndigen und aktuellen \u00dcberblick \u00fcber Ihren Kundendatensatz zu erhalten, wird oft als <strong>Golden Record<\/strong> bezeichnet und ist das wichtigste Ziel der Datenmanagementziele eines Unternehmens. Und es ist sehr viel einfacher geworden, diese M\u00f6glichkeit zu schaffen.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/merge-purge-golden-records-235x300.png\" sizes=\"(max-width: 235px) 100vw, 235px\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/merge-purge-golden-records-235x300.png 235w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/merge-purge-golden-records.png 435w\" alt=\"\" width=\"235\" height=\"300\"><\/p>\n<p>Wie man Bereinigungsdaten zusammenf\u00fchrt, um Goldene Datens\u00e4tze zu erstellen<\/p>\n<p>Erfahren Sie mehr dar\u00fcber, wie wir Unternehmen dabei geholfen haben, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren, um den perfekten Datensatz zu erstellen.<\/p>\n<p><a role=\"button\" href=\"https:\/\/content.dataladder.com\/Creating-The-Golden-Record-with-Dataladders-Merge-Purge-Feature-WP.pdf\" data-lf-fd-inspected-belvo730wle4zmqj=\"true\"><br>\nHerunterladen<br>\n<\/a><\/p>\n<p style=\"font-family: 'Open Sans', sans-serif;\">Bew\u00e4hrte Praktiken bei der Datenzusammenf\u00fchrung und -bereinigung<\/p>\n<p style=\"font-family: 'Open Sans', sans-serif;\">Unabh\u00e4ngig von Ihrem Gesch\u00e4ft, Ihrer Branche oder Ihrer Unternehmensgr\u00f6\u00dfe dient eine Merge\/Purge-Initiative als Grundlage f\u00fcr Ihre datengesteuerten Ziele. W\u00e4hrend das Zusammenf\u00fchren\/Bereinigen in der Vergangenheit nur auf das Kombinieren und Eliminieren beschr\u00e4nkt war, hat es sich heute zu einem leistungsstarken Mechanismus entwickelt, der es den Benutzern erm\u00f6glicht, tief in ihre Datens\u00e4tze einzutauchen.<\/p>\n<p style=\"font-family: 'Open Sans', sans-serif;\">Obwohl der Prozess durch den Einsatz fortschrittlicher Bereinigungstools weitgehend automatisiert wurde, m\u00fcssen die Benutzer weiterhin bew\u00e4hrte Verfahren anwenden. Wir empfehlen unseren Kunden:<\/p>\n<ul style=\"font-family: 'Open Sans', sans-serif;\">\n<li>Konzentrieren Sie sich immer auf die Qualit\u00e4t ihrer Daten: <a href=\"https:\/\/medium.com\/@DigiLeaders\/poor-data-quality-is-the-leading-cause-of-digital-transformation-failure-4e4e68bafa15\">Schlechte Daten<\/a> sind eine Herausforderung. Sie k\u00f6nnen Ihre Daten nicht sinnvoll nutzen, wenn sie mit Tippfehlern, gef\u00e4lschten Anmeldedaten, ung\u00fcltigen Adressen und unordentlichen Inhalten gespickt sind. Bevor Sie \u00fcberhaupt daran denken, eine Zusammenf\u00fchrung und Bereinigung durchzuf\u00fchren, m\u00fcssen Sie die Daten immer bereinigen und standardisieren. Das erleichtert den Deduplizierungsprozess. Wenn Sie zuerst deduzieren, ohne die Daten zu bereinigen, werden Sie am Ende frustriert und entt\u00e4uscht \u00fcber die Ergebnisse sein.<\/li>\n<li>Haben Sie immer einen realistischen Plan: Wir haben den Plan bereits mehrfach erw\u00e4hnt, aber wir k\u00f6nnen nicht umhin, diesen Punkt zu wiederholen &#8211; Sie m\u00fcssen einen Plan f\u00fcr die Zusammenf\u00fchrung\/S\u00e4uberung haben. Wenn die einfache Zusammenf\u00fchrung von Daten nicht das ist, was Sie wollen, und Sie die grenzenlosen M\u00f6glichkeiten der Verwendung eines Tools f\u00fcr die n-te Listensegmentierung verstehen, dann m\u00fcssen Sie einen Plan erstellen, der die Art der Datens\u00e4tze bewertet, die Sie zusammenf\u00fchren und bereinigen wollen.<\/li>\n<li>Optimieren Sie Ihr Modell: In der Regel haben Sie nach der ersten Runde der Zusammenf\u00fchrung\/Bereinigung eine bessere Vorstellung von Ihrem Datenmodell. Sie k\u00f6nnen zum Beispiel erfahren, welche Namen am h\u00e4ufigsten abgek\u00fcrzt oder in Spitznamen umgewandelt werden. Sie erfahren etwas \u00fcber die Abgleichskriterien und ob Sie den Abgleich lockern oder versch\u00e4rfen wollen (z. B. individueller Abgleich vs. Abgleich mit derselben Adresse). Sobald Sie ein vorl\u00e4ufiges Verst\u00e4ndnis dieses Modells haben, k\u00f6nnen Sie diese Informationen nutzen, um Angaben zur Kampagnenleistung und zu den KPIs zu machen und den Zeitaufwand f\u00fcr die n\u00e4chste Merge\/Purge-Aktivit\u00e4t zu reduzieren.<\/li>\n<li>F\u00fchren Sie Aufzeichnungen \u00fcber Ihre Listen: Eine Liste zu bereinigen bedeutet nicht, sie vollst\u00e4ndig zu l\u00f6schen. Mit Software und Tools zum Zusammenf\u00fchren und Bereinigen von Daten k\u00f6nnen Sie Ihre Datens\u00e4tze speichern und eine Datenbank mit allen \u00c4nderungen, die Sie an Ihrer Liste vorgenommen haben, f\u00fchren. In einem Datensatz kann Ihr Kunde beispielsweise die Adresse A haben und nach seiner Heirat umgezogen sein. In Ihren Datens\u00e4tzen f\u00fcr dieselbe Person wird Adresse B angezeigt. Bedeutet das, dass Sie Adresse A l\u00f6schen? Nein. Stattdessen werden Sie Ihre Datens\u00e4tze aktualisieren, indem Sie entweder Adresse B in eine neue Spalte mit der Bezeichnung Aktuelle Adresse einf\u00fcgen. Sie k\u00f6nnen auch Adresse A l\u00f6schen und einen neuen Datensatz mit Adresse B erstellen, w\u00e4hrend der alte Datensatz gespeichert bleibt. Diese wachsende Intelligenz kann Ihnen dabei helfen, das demografische Verhalten zu verstehen.<\/li>\n<li>Versuchen Sie, eine einzige Quelle der Wahrheit zu erhalten: Uneinheitliche Informationen \u00fcber Ihre Benutzerdaten bedeuten f\u00fcr Sie und Ihr Team eine Verschwendung von Zeit und M\u00fche. Die beste Verwendung einer Zusammenf\u00fchrungs-\/Bereinigungsfunktion besteht darin, eine einzige Quelle der Wahrheit oder eine einzige Kundenansicht zu erstellen, die alles enth\u00e4lt, was Sie \u00fcber den Kunden wissen, und die immer auf dem neuesten Stand gehalten werden muss. Sie erhalten Informationen \u00fcber Ihre Benutzer aus mehreren Datensilos, weshalb Sie sicherstellen m\u00fcssen, dass die alten und die neuen Daten gut aufeinander abgestimmt sind.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"font-family: 'Open Sans', sans-serif;\">Diese einzige Quelle der Wahrheit kann durch den Abgleich und die Zusammenf\u00fchrung von Daten \u00fcber mehrere Datens\u00e4tze hinweg, innerhalb von Datens\u00e4tzen und zwischen Datens\u00e4tzen gewonnen werden. Das hei\u00dft, Sie k\u00f6nnen den Datensatz A [customer name] aus Datensatz 1 [Billing data] mit Datensatz A zu verschmelzen [customer name] aus Datensatz 2 [Sales data] oder Datensatz A [customer name] mit Datensatz B [customer surname] aus Datensatz 1 und so weiter.<\/p>\n<h3><b>Verwendung eines Selbstbedienungswerkzeugs zum Zusammenf\u00fchren und Bereinigen <\/b><\/h3>\n<p>Eine der effektivsten und am weitesten verbreiteten L\u00f6sungen zur Erstellung des Golden Record sind Bereinigungstools, mit deren Hilfe Sie alte Datens\u00e4tze mit neuen Informationen \u00fcberschreiben k\u00f6nnen, indem Sie eine Daten\u00fcberlebensfunktion verwenden.<\/p>\n<p>Eine Selbstbedienungssoftware f\u00fcr die Datenbereinigung erm\u00f6glicht es Gesch\u00e4ftsanwendern und Fachleuten in Unternehmen, ihre Daten einfach zusammenzuf\u00fchren\/zu bereinigen, ohne dass eine steile Lernkurve oder Programmiersprachen erforderlich sind.<\/p>\n<p>Das Tool wurde entwickelt, um Gesch\u00e4ftsanwendern zu helfen:<\/p>\n<ul>\n<li>Bereiten Sie die Daten vor, indem Sie die Daten auf Fehler und Informationskonsistenz pr\u00fcfen.<\/li>\n<li>Bereinigung und Normalisierung von Daten nach festgelegten Gesch\u00e4ftsregeln&gt;<\/li>\n<li>Abgleich mehrerer Listen mit einer Kombination aus propriet\u00e4ren und bew\u00e4hrten Algorithmen<\/li>\n<li>Entfernen Sie Duplikate mit einer Genauigkeitsrate von 95 &#8211; 100%.<\/li>\n<li>Erstellen Sie Golden Records und erhalten Sie eine einzige Quelle der Wahrheit<\/li>\n<\/ul>\n<p>und vieles mehr.<\/p>\n<p>Diese Tools werden zum Aush\u00e4ngeschild f\u00fcr die L\u00f6sung eines uralten Problems, n\u00e4mlich der Abh\u00e4ngigkeit von komplexen IT-Prozessen zur Zusammenf\u00fchrung\/Bereinigung von Daten. In einer Zeit, in der Automatisierung der Schl\u00fcssel zum Gesch\u00e4ftserfolg ist, k\u00f6nnen sich Unternehmen diese Abh\u00e4ngigkeit und Verz\u00f6gerung bei der Datenoptimierung nicht leisten.<\/p>\n<h3><b>Fazit &#8211; Verwenden Sie eine Merge Purge-L\u00f6sung, um die perfekte Quelle der Wahrheit zu schaffen <\/b><\/h3>\n<p>Ihre Daten sind ein wertvolles Gut, und wie jedes Gut muss es gepflegt werden. Unternehmen sind heute sehr darauf bedacht, mehr Daten zu erfassen und ihre &#8222;Sammlung&#8220; zu erweitern. Wenn die Daten jedoch schlummern und teuren Speicher- oder CRM-Platz beanspruchen, m\u00fcssen sie bereinigt werden. Sie k\u00f6nnen einen komplexen Prozess vereinfachen, indem Sie eine Software zur Bereinigung von Daten aus einer Hand verwenden, mit der Sie Ihre Datenquellen zusammenf\u00fchren und wertvolle Datens\u00e4tze erstellen k\u00f6nnen.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/fuzzy-whitepaper2.png\" sizes=\"(max-width: 887px) 100vw, 887px\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/fuzzy-whitepaper2.png 887w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/fuzzy-whitepaper2-300x183.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/fuzzy-whitepaper2-768x468.png 768w\" alt=\"\" width=\"887\" height=\"541\"><\/p>\n<p><b>Wie die besten Fuzzy-Matching-L\u00f6sungen funktionieren: Kombination von bew\u00e4hrten und eigenen Algorithmen<\/b><\/p>\n<p><a role=\"button\" href=\"https:\/\/content.dataladder.com\/How-Best-In-Class-Fuzzy-Matching-Solutions-Work-Combining-Established-and-Proprietary-Algorithms-WP.pdf\" data-lf-fd-inspected-belvo730wle4zmqj=\"true\"><br>\nHerunterladen<br>\n<\/a><\/p>\n<p>Starten Sie noch heute Ihren kostenlosen Test<\/p>\n<p><script type=\"text\/javascript\">var 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