Datenintegrität ist eines der wichtigsten Themen in einer datengesteuerten Welt. Den Begriff <big data> gibt es schon seit einigen Jahren, aber nur sehr wenige Unternehmen haben es tatsächlich geschafft, mit den ihnen vorliegenden Daten zu arbeiten. Die größte Herausforderung besteht nicht wirklich darin, die Daten zu erfassen, sondern sie so zu erfassen, dass man mit ihnen arbeiten kann.
Datenintegrität beschreibt die Qualität der Art, wie die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus gespeichert werden. Es ist unerlässlich, die Kunden- oder Transaktionsdaten sauber zu speichern – nicht nur einmal, sondern systematisch.
Datenvisualisierungstools wie Tableau können wirklich einen großen Unterschied in der täglichen Arbeit ausmachen. Wenn man also mit den eigenen Daten arbeiten möchte, müssen diese zuvor bereinigt werden. Werkzeuge wie Tableau können den ersten Schritt darstellen, aber sie können nicht alles tun.
Wenn wir bei GANDT Ventures ein Projekt starten, sehen wir uns als erstes die üblichen Kundendaten an. Wir müssen die Kunden- und Produktbasis verstehen, bevor wir uns in irgendeine Form von Strategie stürzen. Es kommt jedoch nicht sehr oft vor, dass diese Daten leicht verfügbar sind.
Man sollte vorsichtig sein bei der Auswahl von Tools von Drittanbietern für die Datenintegrität
Eine der größten Herausforderungen, die wir haben, besteht darin, dass Tools von Drittanbietern dem Benutzer/Client nicht immer die Verantwortung für seine eigenen Kundendaten übertragen. Viele bieten nicht die Möglichkeit, Berichte in einer sehr nützlichen Weise herunterzuladen. Einige bieten nicht einmal die Möglichkeit, überhaupt etwas herunterzuladen. Im schlimmsten Fall bieten einige Anbieter die eigenen Daten zu einem Premium-Preis an. Es kann leicht Tausende von Euro kosten, etwas so Einfaches wie einen Excel-Export pro Tag/Monat/Jahr einzurichten.
Daher solte man bei der Auswahl eines neuen Drittanbieter-Tools auf folgendes achten: Genauso wie bei Tracking- oder CRM-Tools, ist es enorm wichtig, die Rohdaten herunterzuladen zu können. Einige Anbieter geben ihren Kunden lediglich die Möglichkeit, ihre Standardberichte herunterzuladen.
Diese Berichte müssen dann aber auch in einem Format vorliegen, in dem man mit den Daten arbeiten kann. Ein PDF-Download einer einzelnen CRM-Kampagne, die Klickraten, Verkaufskonversionsraten, Öffnungsraten und möglicherweise mehr enthält, ist nur dann sinnvoll, wenn man lediglich einen oberflächlichen Blick auf die Kampagne werfen möchte.
Das Ziel der Arbeit mit Daten besteht darin, dass man verwertbare Erkenntnisse gewinnen kann. Daher ist das Zeitelement entscheidend für das Verständnis des Kundenverhaltens.
Momentaufnahmen können manchmal nützlich sein, aber man lernt nur dann wirklich etwas, wenn man sich die Entwicklung seiner Kampagnen anschauen kann. Und die Betrachtung aggregierter Ansichten pro Monat oder Jahr kann irreführend sein. Vor allem, wenn es darum geht, zu verstehen, ob es im Laufe der Zeit positive oder negative Entwicklungen gab.
Man muss also konsistent sein und einen < Integritätsplan für die eigenen Daten > vorliegen haben.
Konsistenz ist eines der Schlüsselwörter, wenn es um Datenintegrität geht. Eine konsistente Verwendung von Daten, Zahlen, Preisen und soziodemografischen Informationen ist eine unabdingbare Voraussetzung für die Arbeit mit Daten.
Ein einfaches Beispiel: Wenn man mit Einnahmen arbeitet, verwendet man stets die Nettowerte (ohne Mehrwertsteuer). Besonders in einem internationalen Unternehmen können die Mehrwertsteuer-Prozentsätze sehr unterschiedlich sein. Dies gilt sogar innerhalb der Europäischen Union. Außerdem kommt es häufig vor, dass in der Datenbank verschiedene Währungen verwendet werden. Tipp: Ein Datenfeld mit einer einzigen konsolidierten Währung (z.B. CHF, EUR oder USD) hinzufügen. Dadurch können Einnahmen und Kosten in verschiedenen geografischen Gebieten leichter verglichen werden.
Das Bereinigen von Daten kann viel Zeit in Anspruch nehmen. In der Regel ist es am besten, einen Plan zu machen, bevor man mit der Erfassung der Daten beginnt, anstatt sie hinterher aufzuräumen. Wenn man mit einer großen Anzahl von Daten arbeitet, ist es schwierig, die Probleme nach einer langen Zeitspanne zu beheben.
Wenn ihr mehr über Datenintegrität erfahren möchtet und wie ihr am effizientesten mit großen Datenmengen arbeiten könnt, zögert bitte nicht, uns zu kontaktieren.
