eBook
Validierung und Anreicherung: Nutzung von Informationen aus Rohdaten
Einleitung
In unserer schnelllebigen Weltwirtschaft, in der Verbraucherinnen und Verbraucher die gewünschten Produkte sofort erhalten möchten, führen fehlgeschlagene Lieferungen oder falsche Rechnungen aufgrund mangelhafter Daten zu Geschäftsausfällen. Ohne vollständige und zuverlässige Daten sind Unternehmen auf Vermutungen und lückenhafte Informationen angewiesen. Dies führt zu schlechten Entscheidungen, beeinträchtigt die Marktanalyse und verlangsamt das Wachstum.
Daten sind das Lebenselixier moderner Unternehmen. Sie unterstützen die Entscheidungsfindung und die Entwicklung von Strategien und erhöhen die betriebliche Effizienz. Die Effektivität datengestützter Initiativen hängt jedoch in hohem Maße von der Qualität und Integrität der zugrunde liegenden Daten ab.
In diesem eBook betrachten wir die wichtigen Prozesse der Datenvalidierung und -anreicherung, beschreiben die Herausforderungen für Unternehmen und präsentieren Lösungen zur Vereinfachung und Optimierung dieser Prozesse.
Datenvalidierung
In einer idealen Welt hat Ihr Unternehmen Zugriff auf zuverlässige und konsistente Daten, die bedeutsamen Kontext liefern, um die dringendsten Fragen Ihres Unternehmens zu beantworten. Trotz der Nachfrage nach aufschlussreichen Daten ergab eine Umfrage bei Daten- und Analyseexperten im Jahre 2023, dass 77 % der Befragten der datengestützten Entscheidungsfindung zwar einen hohen Wert beimessen, aber in einem Umfeld arbeiten, in dem die Ressourcen beschränkt sind, das Vertrauen in die Daten gering ist und Probleme bei der Datenqualität alle Aspekte der Datenintegrität beeinträchtigen.
Wie kann Ihr Unternehmen zu Datenintegrität gelangen und aus Rohdaten bedeutsame Erkenntnisse gewinnen?
Die Verbesserung der Datenqualität ist die häufigste Anforderung, die Unternehmen erfüllen müssen. Wie kann sich ein Unternehmen auf seine Daten verlassen, wenn sie unvollständig und ungenau sind oder keinen Geschäftswert liefern? Durch Datenvalidierung lassen sich mehrere Aspekte verbessern:
- Genauigkeit: Ermitteln und korrigieren Sie Ungenauigkeiten in den Daten, indem Sie die eingegebenen oder importierten Daten anhand vordefinierter Regeln vergleichen, z. B. in Hinblick auf den Datentyp, den Bereich oder Bereichsbeschränkungen. Durch die Validierung können Fehler wie beispielsweise falsche Werte, fehlende Informationen oder inkonsistente Datenformate gekennzeichnet werden. Enthält eine E-Mail-Adresse das Zeichen „@“?
- Vollständigkeit: Stellen Sie sicher, dass alle erforderlichen Felder ausgefüllt sind und die erforderlichen Informationen enthalten. Eine Überprüfung auf fehlende Werte oder NULL-Werte trägt dazu bei, dass die Daten vollständig sind. Unvollständige Daten können zu verzerrten Analysen führen, die Entscheidungsfindung behindern und die Zuverlässigkeit datengestützter Anwendungen beeinträchtigen. Ist an den Vornamen ein Nachname angefügt?
- Konsistenz: Erzwingen Sie Konsistenz, indem Sie überprüfen, ob die Datenelemente miteinander übereinstimmen und definierten Beziehungen oder Abhängigkeiten entsprechen. Wenn z. B. für einen Kontakt im Marketingsystem ein Titel vorhanden ist, sollte dieser konsistent sein, damit der Kontakt im Vertriebssystem denselben Titel aufweist. Konsistente Daten sorgen für zuverlässige Reporting-, Analyse- und Anwendungsfunktionen.
- Konformität: Die Validierung stellt sicher, dass die Daten vordefinierten Standards, Vorschriften und Geschäftsregeln entsprechen. Dadurch können Daten erkannt werden, die nicht mit festgelegten Formaten, Mustern oder Validierungsregeln übereinstimmen. Dies ist in Szenarien im Zusammenhang mit Datenintegration besonders wichtig. Hier müssen Daten aus verschiedenen Quellen einer einheitlichen Struktur oder einem einheitlichen Standard entsprechen. Wenn Sie für Datenkonformität sorgen, werden Fehler reduziert, die Interoperabilität verbessert und der Datenaustausch erleichtert.
- Verhinderung von Fehlern: Verhindern Sie Fehler am Punkt der Dateneingabe oder des Datenimports. Durch die Überprüfung anhand vordefinierter Regeln können Benutzer:innen zum Korrigieren von Fehlern aufgefordert werden, sodass die Datenqualität von Beginn an verbessert wird. Dieser proaktive Ansatz verringert die Wahrscheinlichkeit von Dateninkonsistenzen oder -ungenauigkeiten im weiteren Verlauf und reduziert den erforderlichen Aufwand für eine spätere Datenbereinigung und -korrektur.
In der bereits genannten Umfrage unter Daten- und Analyseexperten im Jahre 2023 gaben 41 % der Befragten an, dass das größte Hindernis bei der effektiven Nutzung von Ortsdaten für Entscheidungen in ihrem Unternehmen ist, dass die Adressdaten standardisiert, überprüft und zweckgemäß sein müssen. Wenn interne Datensysteme nicht verbunden sind, erfassen sie nicht alle Informationen, die ein Unternehmen benötigt, und müssen dann so organisiert werden, wie es für Analysen erforderlich ist. Deshalb sind Wartungs- und Verbesserungsprozesse kompliziert, komplex, fehleranfällig und langwierig. Aufgrund langsamer Prozesse kann ein Unternehmen nicht wie gewünscht reagieren, und häufig kann es nicht die Services und Funktionen bieten, die von Kund:innen erwartet werden. Dies gefährdet das Wachstum und die Erreichung wichtiger Geschäftsziele.
Unabhängig von der Branche ist es für viele Unternehmen eine Herausforderung, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu transformieren. Die Lösung dieses Problems wird jedoch immer dringlicher, da aufgrund der Digitalisierung Kontext und Personalisierung zunehmend an Bedeutung gewinnen. Häufig reichen bereinigte und überprüfte Daten aber nicht aus, um diese Herausforderung zu bewältigen.
Das Potenzial von Datenanreicherung
Warum ist die Datenanreicherung so effektiv? Sie ermöglicht es Ihrem Unternehmen, umfassendere Informationen über Kund:innen zu gewinnen, und unterstützt somit fundiertere Entscheidungen, optimierte Geschäftsprozesse, kreative Produktinnovationen und personalisierte Marketingbotschaften. Worum genau handelt es sich bei der Datenanreicherung? Sie bezeichnet das Aufwerten der Daten, indem relevanter Kontext aus zusätzlichen Quellen hinzugefügt wird. Ziel ist hierbei, den Wert, die Genauigkeit und die Nutzbarkeit der Daten zu verbessern.
Unternehmen generieren immense Mengen an First-Party-Daten zu ihren Kund:innen und Prozessen. Diese Unternehmen sind aber auch abhängig von externen Drittanbieter-Daten, durch die sie mehr über ihre Kund:innen erfahren. Auf Grundlage dieser Daten können sie nämlich umfassende Omni-Channel-Marketingkampagnen erstellen und Vertriebspartner dabei unterstützen, optimale Maßnahmen für die Zukunft zu treffen. Sie verwenden externe Daten beispielsweise zur Auswertung von Geschäftsrisiken, zur Gewährleistung von Compliance, für fundierte planerische Entscheidungen oder zur Auswahl des richtigen Standorts für Filialen, Restaurants und ihre Infrastruktur.
Angereicherte Daten können nahezu unbegrenzt eingesetzt werden. Die Herausforderung besteht darin, die richtigen Daten und Datenquellen zu finden, mit denen Sie Ihre Geschäftsziele erreichen können. Unabhängig davon, ob Sie Drittanbieter-Daten für Business-Intelligence-Dashboards, zur Problemlösung und Analyse oder für KI/ML-Anwendungen verwenden: Die Qualität der verwendeten Daten spielt für Ihre Ergebnisse eine entscheidende Rolle.
Durch die Anreicherung mit hochwertigen Daten soll – genau wie durch die Datenvalidierung – der Zugriff auf zuverlässige Daten im gesamten Unternehmen ermöglicht werden. Datenexperten verbringen jedoch 80 % ihrer Zeit mit der Suche, Vorbereitung und Verwaltung von Daten1. So verbleiben nur ca. 20 % der Arbeitszeit dafür, die Daten auf wichtige Geschäftsvorgänge anzuwenden: dieAusführung von Modellen zum Aufzeigen von Risiken und Geschäftschancen, die Effizienzsteigerung, die Verbesserung der Customer Experience und die Optimierung von Geschäftsergebnissen.
Lässt sich dieses Verhältnis nicht umkehren?
Wie wäre es, wenn Ihre Mitarbeiter:innen Daten – die eigenen Daten und die von Dritten entwickelten Daten – problemlos auswählen, integrieren, anreichern und mit ihnen interagieren könnten? Welche neuen Möglichkeiten würden sich ergeben? Welche Geschäftschancen würden Sie erschließen?
Eine dauerhafte Kennung, um die Komplexität zu verringern
Es kann kompliziert erscheinen, für unmittelbaren Zugriff auf zuverlässige und einfach zu verwendende Daten zu sorgen. Der Zugriff auf Daten aus isolierten Back-End-Systemen erfordert Zeit, Ressourcen sowie spezielle Tools und Fertigkeiten. Wenn diese Daten aber bereinigt, standardisiert und mit Kontext angereichert werden, können wichtige Beziehungen aufgedeckt werden, die zuvor aufgrund unvollständiger oder mangelhaft aufbereiteter Daten nicht erkannt wurden. Eine weitere Herausforderung besteht darin, Adressen als Kennungen einzusetzen, um Datensätze zu verknüpfen.
Adressen können als Verbindungspunkte für die Bestimmung von Adressen und das Verknüpfen von Daten fungieren. Sie sind jedoch komplex und bieten häufig eine unvollständige Sicht des Ortes.
Verschiedene Verwaltungsorgane – von Kommunalverwaltungen und Bauträgern bis zu Postbehörden – sind für verschiedene Adresskomponenten verantwortlich. Jede dieser Organisationen kann einen Teil des Adressnamens ändern. Ein einzelnes Gebäude wurde möglicherweise in mehrere Wohnungen unterteilt. Ein Besitzer einer Eigentumswohnung kauft möglicherweise zwei Wohneinheiten und kombiniert sie. Als Ergebnis entstehen neue Adressen.
Zudem ist eine physische Adresse zwar für die Postzustellung erforderlich, sie gibt jedoch nicht an, wo sich eine Immobilie relativ zu anderen Orten – Überflutungsflächen, bestimmten Steuerbezirken oder der nächsten Feuerwache – befindet.
Arbeiten Sie mit einem Datenpartner zusammen, der für die Bezeichnung von Immobilien eindeutige und dauerhafte Kennungen verwendet. Mithilfe dieser Kennungen können Data Stewards Tausende von Datenpunkten basierend auf Breitengrad und Längengrad durch spezielle Standorte ergänzen. Dies verbessert die Informationen zu jeder Immobilie. Hier ein kleines Beispiel: Es ist gut zu wissen, dass sich an der Adresse Hauptstraße 100 ein Gebäude mit gemischter Nutzung befindet. Das Anfügen von Flurstücken, Gebäudegrundflächen, Attributen, demografischen Daten und sozioökonomischen Daten an das Gebäude liefert noch weitere Informationen. Hierfür sind eindeutige, dauerhafte Kennungen hilfreich.
Die Alleinstellungsmerkmale von Precisely
Precisely ist weltweit führend im Bereich Datenintegrität und stellt sicher, dass 12.000 Kundenunternehmen in über 100 Ländern – darunter 99 % der Fortune 100 – Zugang zu genauen und konsistenten Daten haben. Die Datenintegritäts-, Datenqualitäts-, Data Governance-, Location Intelligence– und Datenanreicherungsprodukte von Precisely sorgen für bessere Geschäftsentscheidungen, die wiederum zu besseren Ergebnissen führen.
Unsere Produkte und Services basieren auf mehr als 20 Jahren Erfahrung im Datenbereich. Sie ermöglichen es unseren Kundenunternehmen, mehr Zeit für die Verbesserung von Geschäftsergebnissen durch Daten statt für die Beschaffung, Aufbereitung, Qualitätsprüfung und Aktualisierung der Daten aufzubringen.
Wir glauben, dass ein vertrauenswürdiger Datenanbieter unerlässlich ist. Diese Überzeugung beruht auf eigener Erfahrung. Unsere Produkte basieren auf Daten von mehr als 100 Anbietern. Da wir diese Anbieter bereits evaluiert haben, ersparen Sie sich die Zeit und den Aufwand, sie selbst zu überprüfen. Das Ergebnis: Hunderte von interoperablen Datensätzen, einschließlich individuell angepasster Datensätze, sind auf Ihre Anforderungen ausgelegt. Die Lösungen von Precisely bieten mehrere Liefer- und Bereitstellungsoptionen entsprechend Ihren Anforderungen. Möglicherweise haben Sie bereits in andere Technologien investiert. Dies sollte Sie jedoch nicht beunruhigen – wir können Ihre Anforderungen im Hinblick auf Datenvalidierung und -anreicherung unabhängig davon erfüllen, wo Ihre Daten gespeichert sind, und Sie können Ihre aktuellen Technologien weiter nutzen.
Das Erstellen von Verknüpfungen ist eine wesentliche Komponente bei der Nutzung von Daten. Zu diesem Zweck bieten wir die PreciselyID. Die PreciselyID ist eine eindeutige und dauerhafte Kennung, die auf dem Breiten- und Längengrad einer Immobilie basiert. Sie kann Standorte mit mehr als 9.000 Attributen anreichern. Mithilfe der PreciselyID können Unternehmen zudem problemlos die Massenaktualisierung, -korrektur und -verarbeitung von Datensätzen durchführen. So sparen Sie Verarbeitungszeit und Kosten und erhöhen den Wert und die Genauigkeit der Daten.
Precisely-Lösungen lassen sich problemlos bereitstellen, verwenden und verwalten, bieten eine außergewöhnliche Flexibilität und ermöglichen die Verarbeitung immenser Datenmengen. Sie nutzen das Enrich-Produktportfolio von Precisely, Drittanbieter-Daten und Ihre eigenen internen Daten, um mit den sich schnell ändernden Geschäftsanforderungen Schritt zu halten.
Bringen Sie Ihr Unternehmen mit Datenqualitätslösungen voran, die effektivere und bessere Ergebnisse ermöglichen.
Das Transformieren von Daten in umsetzbare Erkenntnisse sollte einfach sein
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