Die Migration von Daten aus bestehenden Systemen ist ein zentraler Bestandteil unserer Kundenprojekte. Bei über 80 % der Unternehmen stellt sich heraus, dass die vorliegende Datenbasis unzureichend ist, was sowohl laufende Digitalisierungsprojekte behindert als auch zusätzliche Kosten verursacht. Kunden sind verständlicherweise enttäuscht.
In einem früheren Projekt war die Implementierung eines neuen IT-Systems und die Übertragung von Bestandsdaten aus einem Altsystem erforderlich. Anfangs war die Datenbasis des Kunden unklar, sodass die Anzahl der zu migrierenden Mietobjekte zunächst nicht eindeutig festgelegt werden konnte. Nach umfassenden Datenerhebungen wurde eine verlässliche Datenbasis ermittelt. Diese Untersuchung offenbarte, dass der Kunde bereits seit Monaten Mietobjekte besaß, die nicht in seinen Systemen erfasst waren, was zu einer Anpassung des Projektumfangs und erheblichen Mehrkosten führte.
Da Daten häufig in unterschiedlichen Listen oder Systemen gespeichert und dort in unterschiedlichem Umfang gepflegt werden, leidet die Qualität und Konsistenz der Daten erheblich. Dies hat zahlreiche Nachteile, einschließlich Fehlentscheidungen und beeinträchtigter Geschäftsprozesse zur Folge. Dieses Problem ist für viele Unternehmen im digitalen Zeitalter von besonderer Bedeutung.
Eine qualitativ hochwertige und gut strukturierte Datenbasis ist entscheidend, um solche Schwierigkeiten zu vermeiden. Sie ermöglicht nicht nur eine reibungslose Migration und Integration in neue IT-Systeme, sondern auch eine effizientere und zukunftssichere Gestaltung der Geschäftsprozesse.
Steigende Datenmengen und -komplexität, bedingt durch erhöhte Reporting-Anforderungen, Echtzeitanalysen und neue Dienstleistungen, erschweren die Datenbeschaffung. In Kombination mit unterschiedlichen Systemen, die von verschiedenen Abteilungen genutzt werden, entstehen inkonsistente Daten und Dubletten in Datensätzen. Sobald diese Daten zusammengeführt werden, entstehen fehlerhafte oder widersprüchliche Informationen, was den Datenwert auf null reduziert.
In vielen Fällen werden aufwändige Projekte zur Erfassung oder Plausibilisierung großer Datenmengen gestartet. Jedoch haben mehr als 70 % dieser Projekte zur Folge, dass andere Themen im Tagesgeschäft Vorrang haben und die Datenpflege vernachlässigt wird. Die mühsam erhobenen Daten veralten schnell, und es fehlt eine grundlegende Strategie für den Umgang mit Daten im Unternehmen.
Eine unzureichende Kommunikation zwischen den Abteilungen erschwert die Situation zusätzlich, da Verantwortlichkeiten und Datenhoheiten nicht klar definiert und kommuniziert werden. Ohne klare Verantwortlichkeiten besteht keine Notwendigkeit, Daten zu pflegen.
Mit fortschreitender Digitalisierung nehmen die Anforderungen an Daten und digitale Prozesse zu, weshalb effiziente Datenpflegeregeln notwendig sind. Data-Analytics-Anwendungen können Unternehmen dabei unterstützen, ihre vorhandenen Daten zu analysieren, um Kosten zu senken, technische Ausfälle zu reduzieren und den Betrieb zu optimieren. Die Grundlage dafür sind jedoch konsistente Daten. Um diese zu gewährleisten, müssen Entscheidungen getroffen werden, welche Daten für das Unternehmen und seine Geschäftsprozesse relevant sind, und Verantwortlichkeiten müssen definiert werden.
Folgende Maßnahmen haben sich in der Praxis bewährt:
- Einbindung des Managements, um das Silodenken der Abteilungen zu überwinden
- Durchführung einer Ist-Analyse der Datenbasis
- Festlegung von Standards zur einheitlichen unternehmensweiten Datenerfassung
- Erarbeitung von Kriterien zur Datenpflege
- Bestimmung unterstützender Tools zur Datenpflege
- Festlegung abteilungsübergreifender Prozesse und Teams
Effizientes Datenmanagement ist für Unternehmen in der heutigen Zeit unerlässlich, um wettbewerbsfähig zu bleiben und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Eine schlechte Datenbasis kann zu Fehlentscheidungen und hohen Kosten führen, während eine solide Datenbasis einen klaren Wettbewerbsvorteil darstellt. Um das Datenmanagement in Unternehmen zu verbessern, sind eine umfassende Analyse der vorhandenen Daten, die Definition von Datenstandards und -richtlinien, der Einsatz von Technologien und Tools zur Datenpflege, Schulungen für Mitarbeiter sowie eine klare Organisationsstruktur und -kultur erforderlich.
Der GS1-Standard zur Datenerfassung kann einen wertvollen Beitrag zum Datenmanagement leisten. Auch ERP-Systeme können Vorteile im Bereich des Datenmanagements bieten, indem sie die Automatisierung der Datenerfassung ermöglichen und Mitarbeiter entlasten.
Bei Excellence4Digital helfen wir Ihnen, Ihre Datenbasis zu optimieren und Ihre Herausforderungen in digitale Lösungen zu verwandeln. Mit unserem umfassenden Know-how im Bereich Datenmanagement unterstützen wir Sie dabei, eine effiziente Datenpflege sicherzustellen und Ihre Daten sicher und geschützt aufzubewahren.
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