Heute zeige ich Ihnen, wie Sie mit PIM Ihre Datenqualität optimieren – damit Sie für Ihr digitales Business perfekte Kundenansprache und exzellente Brand Identity erreichen und Kosten und Fehler minimieren.

„Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts.“ Sagte der ehemalige CEO des Business-Netzwerkes Xing, Stefan Gross-Selbeck. Wer digitale Wirtschaft ernst nimmt, bedenkt, dass Daten so wenig wie die anderen Produktionsfaktoren Arbeit, Boden und Kapital in reforderlicher Qualität zur Verfügung stehen. Sie müssen entwickelt werden.

Haben Sie den Status quo Ihres Business einmal ermittelt, können Sie mit PIM Datenqualität effizient und nachhaltig steigern und langfristig sichern.

Digitales Business braucht verlässliche Daten

Je wichtiger Daten für ein Unternehmen sind, umso größer werden die Anforderungen an die Datenqualität. Ziel sind verlässliche Nutzdaten und konsistente Stammdaten. Das betrifft Sammlung, Aufberei­tung, Analyse, Visualisierung so wie Struktur aus unterschiedlichen internen und externen Quellen. Laufende Prozesse sollen nicht nur immer effizienter werden, sondern auch Business Innovationen ermöglichen. Zentrales Management der Datenqualität ist kritischer Erfolgsfaktor für jedes Digitale Business.

7 Tipps für Datenqualitätsmanagement

ambimax führt regelmäßig Marktbefragungen durch und entwickelt digitales Business für unsere Kunden. Unsere Grundsätze für Datenqualität helfen unseren Kunden, Mitarbeiter und Verantwortliche für das thema Datenmanagent zu sensibilisieren und die Datenqualität zu optimieren.

1. Daten haben immer Fehler

• ca. 5% der manuellen Eingaben sind falsch.
• Rechen-, Übertragungs- und Formatfehler
• Falscheingabe/Betrug, z.B. bei einem Bonussystem
• Änderung der Welt z.B. wird bei einer Hochzeit der Name in der Datenbank falsch.

2. Die Aufgabe bestimmt, was Datenqualität bedeutet

Zum Beispiel Kundendaten, die zum einen zur Bonitätsprüfung und zum anderen zum Versand einer Werbemail genutzt werden: Sie werden für die erste Aufgabe engere Regeln für Datenqualität definieren. Es steht Geld auf dem Spiel.

3. Daten brauchen Öffentlichkeit

So werden fehlerhafte Daten in ERP-Systemen oft nicht entdeckt, weil sie erst im Bericht auftauchen.

4. Fehler bereinigen, wo sie entstehen.

Lassen Sie schon bei der Eingabe nur gültige Werte zu und vermeiden Sie Doubletten.

5. Verantwortung für Datenqualität in den Fachbereich

Qualitätsmanagement ist keine Aufgabe für IT. Nutzen Sie die Management-Rolle „Data Owner“. Sie bestimmt Qualitätskriterien und kontrolliert gesetzliche Anforderungen. Die operative Rolle des „DataSteward“ überwacht und bereinigt.

6. Datenqualitätsmanagement umfasst alle Daten

• Transaktionsdaten
• Stammdaten
• Maschinendaten

7. Ja, auch Daten altern

Datenqualitätsmetriken sichern den Qualitätsstand.

Datenqualität Optimierung mit PIM #1: Inhalte

Stellen Sie Ihren Kunden die richtigen Inhalte zur Verfügung – zur richtigen Zeit und am richtigen Ort.

Datenqualität Optimierung mit PIM #2: Plattform

Beschleunigen Sie die Time-to-Market und die weltweite Expansion, durch eine zentrale Plattform für alle produktrelevanten Informationen, sämtlicher Vertriebskanäle.

Datenqualität Optimierung mit PIM #3: Storytelling

Kreieren Sie ein einheitliches Storytelling und schaffen Sie auf diese Weise eine emotionale Bindung zu Ihren Kunden.