Data Value Management als Basis für die digitale Transformation in Vertrieb und Marketing Anmelden und live dabei sein

Anhand von Kundencases erfahren Sie, wie Sie mit der richtigen Datenstrategie die KI füttern, um richtige Entscheidungen zu treffen, das Thema hybrider Vertrieb zu bearbeiten aber auch Lösungen wie generative KI einsetzen zu können.
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Erfolgsstrategien und Stolperfallen bei der Einführung von KI im Kundenservice Anmelden und live dabei sein

Der Vortrag liefert konkrete Handlungsempfehlungen, um die Potenziale einer optimal integrierten KI voll auszuschöpfen und den Kundensupport langfristig zukunftssicher zu gestalten.
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Checkliste: Effiziente Datenkonsolidierung

von Dominik Grollmann

14.11.2017 Fast jedes Unternehmen kennt Datensilos und versucht diese - vollkommen zu Recht - zu bekämpfen. Doch im Eifer des Gefechts schießen viele über das Ziel hinaus. Für eine effiziente Integration muss nicht immer gleich die ganz große Keule geschwungen werden. Meinen zumindest die Experten von Atlantis Media.

Bild: Pixabay.de / geralt

Für aussagekräftige Datenanalysen benötigen Unternehmen eine solide Datenbasis. Um diese zu erreichen, führen sie oft eine umfassende Gesamtlösung ein, was den Integrationsprozess jedoch oft aufwändiger und langwieriger als nötig macht. Unternehmensübergreifende Systeme erfordern lange Planungs- und Implementierungsphasen, die sich über Jahre hinziehen können und äußerst kostenintensiv sind. Stattdessen raten die Experten der auf Digitalisierung von Geschäftsprozessen spezialisierten Agentur Atlantis Media

zu einer agileren Vorgehensweise. Die folgende Checkliste zeigt, wie Datenintegration rasch und effizient gelingen kann.

Identifizieren Sie die eingesetzten Datensysteme und deren Defizite
Datenquellen gibt es zuhauf: Von ERP-, PIM- und CRM-Systemen über Projektmanagementsoftware und Lösungen zur Zeiterfassung bis hin zu ganz schlichten Excel-Listen. Das sind aber noch lange nicht alle Systeme, die je nach Situation in einer IT-Landschaft zu finden sind. Die Fragen, die Sie sich zu Anfang stellen sollten, sind: Wo genau werden welche Daten erfasst? Welches System hat welchen Zweck? Und habe ich eventuell eine Datenquelle übersehen? Hier gilt es, besonders auf doppelt (und damit potenziell uneinheitlich) erfasste sowie falsch bereinigte Daten zu achten.
Setzen Sie klare Ziele und ermitteln Sie Ihren Bedarf
Möchten Sie mit den Daten ein klassisch Business Intelligence-Lösung bedienen? Oder sollen die einzelnen Fachabteilungen Ihres Unternehmens selbstständig Datenanalysen durchführen (Self-Service-BI)? Sind bereits Technologien im Unternehmen vorhanden, die die entsprechenden Funktionalitäten mitbringen? Oder fehlen eventuell noch Daten, die Sie für aussagekräftige Analysen und Reports unbedingt benötigen? Nehmen Sie sich Zeit, um Ihren speziellen Bedarf zu ermitteln und sich so am Ende für die richtige(n) Lösung(en) entscheiden zu können.
Konsolidieren Sie Ihre Datensysteme im Hinblick auf Ihre Ziele
Im nächsten Schritt sollten Sie sich - ausgerichtet auf Ihre ermittelten Ziele - für die entsprechenden Systeme entscheiden und dabei Prioritäten setzen: Welches der Systeme soll führend sein und welches sich unterordnen? Werden Kundendaten beispielsweise im CRM-System, aber auch in der Fakturierungssoftware gepflegt, bevorzugen Sie am besten das CRM. Denn generell gilt: Minimieren Sie grundsätzlich die Anzahl der eingesetzten Systeme, um die Datenpflege zu vereinfachen.
Verknüpfen Sie die Daten
Gibt es Objekte (z.B. Artikel, Angebote, Kunden etc.), die über die unterschiedlichen Systeme hinweg einheitlich gemappt werden? Dann sorgen Sie für eine systemübergreifende Verwendung der dazugehörigen Attribute (Artikel-, Angebots-, Kundennummern). Im Idealfall nutzen Sie dafür Schnittstellen zwischen den Systemen. Anderenfalls sollten Sie exakte Workflows für eine einheitliche Datenpflege definieren. Führen Sie anschließend die Daten aus den unterschiedlichen Systemen über ein Data Lake bzw. Data Warehouse zusammen.
Erstellen Sie erste Analysen und entwickeln Sie das System sukzessive weiter
Beginnen Sie mit den gewünschten Analysen aus den nun vorliegenden Daten. Im Sinne einer agilen Vorgehensweise erkennen Sie womöglich nach und nach noch Schwachstellen in Ihrer Datenqualität, die Sie direkt beseitigen können. Ihre Datenbasis wird sich so immer weiter verbessern. Darauf aufbauend entwickeln Sie Ihre Datenbasis und Ihre Analysen kontinuierlich weiter.

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