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Investitionen in die Konsistenz und Zuverlässigkeit der Kundendaten im Unternehmen dienen auch der langfristigen Kundenzufriedenheit. (Thinkstock 621128688)
Investitionen in die Konsistenz und Zuverlässigkeit der Kundendaten im Unternehmen dienen auch der langfristigen Kundenzufriedenheit. (Thinkstock 621128688)

Schwachstelle Datenpflege: In sechs Schritten zu besseren Kundendaten

Die Qualität der Kundendaten ist eine strategische Aufgabe für Unternehmen. Mangelnde Pflege kann langfristig teuer werden.

Eine höhere Datenqualität steigert Kundenzufriedenheit und Kundenbindung und damit letztlich auch den Umsatz. Davon zeigt sich Nathan Jagoda, Country Manager Germany beim Dienstleister Information Builders überzeugt. Unternehmen würden sich bei akuten Problemen zu oft auf reine „Reparaturarbeiten“ konzentrieren, statt eine grundlegende Sanierung anzugehen. Wer jedoch zielgerichtet handele und sich beispielsweise zunächst auf die Kundendaten konzentriere, könne schon in kurzer Zeit die ersten Erfolge erzielen. Die Empfehlungen von Information Builders:

  1. Eine Ist-Analyse der problembehafteten Daten vornehmen
    Zu Beginn sollte die IT-Abteilung zusammen mit den Fachabteilungen einen Konsens darüber herstellen, wo die Probleme am größten sind und zu welchen Auswirkungen die mangelnden oder fehlerhaften Daten führen. Dazu werden die Bestände mit einem Data-Profiling-Werkzeug analysiert, um unvollständige, fehlerhafte oder mehrfach vorhandene Kundendaten zu ermitteln, denn sehr oft finden sich in verschiedenen Fachabteilungen unterschiedliche Bestandsdaten zu den gleichen Kunden: dann sind Postleitzahlen oder E-Mail-Adressen lückenhaft oder veraltet, in der Produktdatenbank fehlen Teilenummern oder die Bezeichnungen von Produkten, die Kunden über verschiedene Kanäle kaufen, differieren.
  2. Einen Data Steward aus einer Fachabteilung berufen
    Data Stewards spielen eine entscheidende Rolle für den Erfolg einer Datenqualitätsoffensive. Sie kommen aus einer Fachabteilung und kennen Abläufe und Herausforderungen bei der Erstellung und Verwendung von Kundendaten. Ein Data Steward stellt Regeln dazu auf, wie Daten erzeugt, gewartet und in den Fachabteilungen eingesetzt werden. Zudem ist er für die laufende Überwachung und Einhaltung der Datenintegrität und die kontinuierliche Anpassung der Qualitätsverfahren zuständig.
  3. Eine Prioritätenliste der zu bereinigenden Daten erstellen
    Nicht alle in einem Unternehmen vorhandenen Daten sind gleich wichtig. Ein Data Steward kennt den Wert der einzelnen Daten und legt fest, welche eingehend zu analysieren sind. Dazu wird mit den geeigneten Tools von den Daten, die beim Profiling untersucht wurden, ein Lebenszyklusdiagramm erstellt: Wie und von wem wurden die Daten erzeugt? Welche Benutzer greifen darauf zu? Für welche Zwecke werden sie von welchen Applikationen eingesetzt? Welche Kosten verursachen fehlerhafte Daten? 
  4. Regeln zum Umgang mit fehlerhaften Daten definieren
    Auf Basis der Kostenbetrachtung der fehlerhaften Daten legt der Data Steward fest, welche Abweichungen in der Qualität innerhalb akzeptabler Grenzen liegen und welche Mängel kostspielige Auswirkungen haben. Abhängig davon, wie wichtig einzelne Daten für die Geschäftsprozesse sind, werden die Daten bereinigt oder sie werden nicht mehr weiter verwendet. Zudem regelt der Data Steward, von wem und wie – manuell oder automatisch – die korrigierbaren Fehler behoben werden.
  5. Technische Datenbereinigung starten
    Hat der Data Steward zusammen mit der IT und den Fachabteilungen eine Bestandsaufnahme fehlerhafter Daten vorgenommen, die Problemfälle identifiziert und festgestellt, wie damit umzugehen ist, steht als nächstes die eigentliche Datenbereinigung an. Aufgrund der organisatorischen Vorgaben kann die IT-Abteilung die technische Bereinigung vornehmen und deren Wirksamkeit mit Hilfe regelmäßiger Kontrollen überprüfen. Ein effektives Datenmanagement bedeutet allerdings nicht zwingend, dass die im Geschäftsalltag benötigten Daten absolut fehlerfrei sind. Abhängig von den Ergebnissen der Folgenabschätzung in Schritt drei kann "gereinigte Daten" auch "gut genug" für bestimmte Anwendungsszenarien bedeuten.
  6. Einen unternehmensweiten Datenqualitätsprozess implementieren
    Die höchstmögliche Datenqualität ist ein zentraler Bestandteil der fachspezifischen Geschäftsprozesse und muss sich zunächst in den Fachabteilungen bewähren. Im nächsten Schritt kann der Data Steward abteilungsübergreifende und schließlich unternehmensweite Projekte starten. Wichtig ist, dass der Data Steward fortlaufende Verbesserungen der Datenqualität misst und überwacht. Parallel dazu sollten Unternehmen eine Kultur entwickeln, bei der eine hohe Datenqualität eine bedeutende Rolle spielt. Nicht nur der Data Steward und die IT-Abteilung, sondern auch Mitarbeiter aus den Fachabteilungen müssen sich der Bedeutung zuverlässiger Informationen bewusst sein und die Daten pflegen und optimieren.

Information Builders bietet Business-Intelligence-, Analytics-, Datenintegrations- und Datenqualitätslösungen, die Unternehmen dabei unterstützen, Performancesteigerungen, Innovation und Wertschöpfung voranzutreiben, heißt es beim Anbieter über sich selbst.

Kontakt: www.informationbuilders.de

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