Datenmanagement

Daten werden für Unternehmen immer wichtiger. Und für gute Daten braucht es ein gutes Datenmanagement.

Gutes Datenmanagement beginnt nicht erst beim Laden ins Data Warehouse. Schon in den operativen Systemen muss dafür gesorgt werden, dass Datenstrukturen und Datenqualität den Anforderungen der Anwendungen im Data Warehouse genügen.


Beim Datenmanagement liegt die Betonung auf «Management», es geht also um organisatorische und prozessuale Fragestellungen. Grössere Unternehmen beschäftigen heute ein Team oder sogar Abteilungen, die sich ausschliesslich mit Data Management beschäftigen.

Datenmanagement deckt Themen wie Datenqualität, Datenbereinigung, Datenmigration, Datenfluss (Prozesse), Datensicherheit und Datenschutz ab.

Datenqualität

Datenqualität ist ein entscheidender Erfolgsfaktor im CRM. Viele Unternehmen haben ein Datenqualitätsmanagement (DQM) eingeführt, das die Datenqualität nachhaltig verbessern soll.

Datenqualität kann nicht mit einem „Big Bang" in einem Unternehmen installiert werden, sie kann nur mit akribischer kontinuierlicher Arbeit erreicht, gehalten oder gesteigert werden. Es muss ein Bewusstsein für Daten und Datenqualität in der gesamten Organisation geschaffen werden. Auch müssen entsprechend Projekte und Prozesse zur Qualitätssteigerung realisiert werden.

Datenqualität vereint alle Eigenschaften von Aktualität, Korrektheit und Vollständigkeit der Daten auf sich. Je nach Datenart sind diese drei Eigenschaften in der Datenqualität sehr unterschiedlich gewichtet.

Ein weiterer wichtiger Aspekt in der Datenqualität sind die sogenannten Metadaten, die im eigentlichen Sinne Datenbeschreibungen sind. Metadaten sind Daten, die für das semantische Datenverständnis sehr wichtig sind. Oft sind Metadaten unvollständig oder nicht korrekt und damit qualitativ ungenügend.

Datenfluss

Ein Datenfluss entsteht bei Schnittstellen zwischen unterschiedlichen Systemen. Es können Schnittstellen zwischen operativen Systemen, aber auch Schnittstellen zu Data Warehouses oder sogar zu externen Systemen (Kreditabfrage, etc.) sein.

Ein Datenflussprozess zur Beladung des Data Warehouse nennen wir eine Ladestrecke. Diese Datenflüsse sind für das analytische CRM von grosser Wichtigkeit und prägen die Datenqualität im Data Warehouse. 

Datenmigration

Datenmigrationen werden normalerweise beim Ersetzen, Zusammenführen oder Aufteilen von Systemen durchgeführt. Oft werden Daten bei einer Datenmigration nicht vollständig in ein neues System übernommen oder die Datenstruktur ist so unterschiedlich, dass sich eine Migration als schwierig erweist.

Im analytischen CRM ist eine vollständige Datenhistorie zu den Kunden von grosser Wichtigkeit. Auch nach einer Datenmigration soll die vollständige 360-Grad-Kundensicht erhalten bleiben.

Deswegen sind Datenmigrationen ein wichtiges Thema im Datenmanagement. Mit Hilfe eines Data Warehouses können Datenmigrationen unter Beibehaltung der Datenhistorie vereinfacht werden.

Datenbereinigung

Meist werden Datenbereinigungen durchgeführt, wenn die Datenqualität nicht genügend ist. Datenbereinigungen können einmalig oder wiederkehrend durchgeführt werden. Idealerweise werden Datenbereinigungen bereits in den operativen Systemen ausgeführt, damit die Datenqualität im Data Warehouse stimmt.

Typische Datenbereinigungen sind Dubletten bei postalischen Adressen. Wer hat sich nicht schon über Adressdubletten in der Kundendatenbank geärgert? Die Erkennung von Adressdubletten ist zwar relativ einfach, aber die eigentliche Datenbereinigung, d.h. die Zusammenführung der Daten zu den Dubletten, ist meist wesentlich anspruchsvoller.

Daher sind Datenbereinigungen heute ein typisches Thema des Datenqualitätsmanagements. Typischerweise werden Datenbereinigungen bereits in die Mutationsprozesse integriert, damit beim Schreiben in die Datenbank die Bereinigung bereits erfolgt ist.

Datensicherheit

Datensicherheit und Datenschutz werden aus Sicht des Risikomanagements für ein Unternehmen immer wichtiger. Ein Datenleck kann das Image schwer beschädigen und daher müssen im Datenmanagement die Datensicherheit und der Datenschutz immer wieder hinterfragt werden.

Datensicherheit und Datenschutz beginnen schon bei der Datenbearbeitung durch Mitarbeitende der Unternehmen. Die Anonymisierung der Kundendaten und deren Umsetzung in den CRM Prozessen ist eine typische Massnahme zur Steigerung der Datensicherheit.

CRM Systeme werden heute häufig in der Cloud angeboten, bei Bausteinen wie Email Marketing Tools oder Marketing Automation Software haben sich Cloud Lösungen klar durchgesetzt. Aber wie geht man im Datenmanagement damit um, dass Kundendaten auch in der Cloud liegen?

Wir bieten im Datenmanagement folgende Dienstleistungen an:

  • Analyse Datenmanagement Situation (Ist)
  • Datenmanagement Konzeption (Design/Skizzierung von Lösungen)
  • Evaluationen von Data Management Lösungen
  • Projektmanagement und Projektbegleitung
  • Coaching und Schulung von Mitarbeitenden
  • Projektaudits oder –reviews