Bis zu 83 % der Unternehmen geben an, dass die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Integration ein erhebliches Hindernis für ihre Entwicklung darstellen. Im Gegensatz dazu bemerken 97 % der IT-Führungskräfte die Probleme ihres Unternehmens bei der Integration von Daten, die von Endbenutzern verwendet werden. Was sind die größten Datenherausforderungen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, und wie können sie angegangen werden? Erfahren Sie, wie Sie die Grundlagen schaffen, die für die Salesforce-Optimierung unerlässlich sind.

• Veraltete oder inkonsistente Informationen führen zu fehlgeleiteten Umsatzprognosen, ineffektivem Marketing und dem Risiko von Fehlern in Managementberichten, die zu sichtbaren finanziellen Verlusten führen.
• Datenqualitätsmanagement ist eine Investition in Wettbewerbsvorteile und die Bereitschaft zur Implementierung fortschrittlicher KI-Lösungen, und der Mangel an strukturierten Daten verhindert eine optimale Nutzung von Analysetools. 
• Die Daten- und Systemintegration ist die Grundlage für eine effektive und kostengünstige digitale Transformation – die Kombination von Informationen aus CRM, ERP und anderen Quellen ermöglicht einen vollständigen Einblick in die Situation des Kunden und die Geschäftsprozesse.

In einer Welt, die von der Digitalisierung dominiert wird, sind Daten zu einer der wichtigsten Ressourcen geworden. Unternehmen bezeichnen Daten oft als das "neue Öl", aber sie behandeln die in Systemen gespeicherten Informationen immer noch nicht als wertvolles Gut. CRM, ERP, Marketingplattformen und verschiedene Portale speichern oft die gleichen Daten, die nicht miteinander integriert sind. Es reicht nicht aus, nur eine riesige Datenmenge zu haben. Vor allem ihre Qualität, Verfügbarkeit und Konsistenz spielen eine Schlüsselrolle beim Aufbau eines Wettbewerbsvorteils. Der Mangel an Konsistenz und einheitlichen Standards führt dazu, dass der Wert der Daten deutlich abnimmt – sie ähneln nicht "neuem Öl", sondern eher minderwertigem Kraftstoff von einer wenig seriösen Grenztankstelle.

Warum bringen die Daten Ihnen keinen Erfolg?

Obwohl Daten eines der wertvollsten Güter eines jeden Unternehmens sind, nutzen viele Unternehmen ihr Potenzial immer noch nicht in vollem Umfang. Es gibt mehrere große Hindernisse, die das Unternehmenswachstum verlangsamen oder ganz stoppen.

Mangelnde Datenkonsistenz und Standardisierung

Unternehmen sammeln ständig riesige Datenmengen in ihren Systemen – die neuesten Analysen gehen davon aus, dass fast 90 % der weltweiten Daten in den letzten zwei Jahren generiert wurden. Das Fehlen geeigneter Standards für die Speicherung führt jedoch zu einer Situation, in der dieselben Informationen in der Organisation in unterschiedlichen Formaten und Strukturen vorkommen. Ein weiterer Nachteil der fehlenden Standardisierung sind die Schwierigkeiten, die mit der Analyse und Integration unstrukturierter Daten verbunden sind. Die Vielfalt der Namens-, Adress- oder Telefonnummernformate führt zu Problemen bei der Kundenidentifikation und reduziert drastisch die Effektivität von Marketingaktivitäten. 

Viele Unternehmen verfügen über Datenbanken, die nicht richtig miteinander integriert sind, was zu einem schwierigen Zugang zu vollständigen und aktuellen Informationen und zu schlechten Kundenerlebnissen führt und es dem Unternehmen unmöglich macht , Verkäufe genau zu prognostizieren, Angebote zu personalisieren und den Verlauf des Kunden zu sehen . Heutzutage erwarten Kunden einen reibungslosen, vertrauenswürdigen Service, der auf einmaligen Daten basiert – jede Anfrage, Daten erneut bereitzustellen oder ein Angebot zu senden , das mit der Geschichte des Kunden oder seiner aktuellen Situation nicht übereinstimmt, ist eine einfache Möglichkeit, sein Vertrauen zu verlieren.

Wie die IT-Führungskräfte betonen, können nur 34 % der Unternehmen sagen, dass sie mit vollständig integrierten Systemen arbeiten, die für den Kundenservice verantwortlich sind.

Probleme mit der Genauigkeit und Vollständigkeit

Der Betriebswert von Daten sinkt drastisch, wenn sie unvollständig, inkonsistent oder ungenau sind. Unternehmen sind sich oft nicht bewusst, dass Fehler in ihren Daten so negativen Auswirkungen auf Vertriebsprozesse oder die richtigen Entscheidungen haben. Geschäftsdaten verlieren ihre Relevanz aufgrund völlig natürlicher Situationen, wie z. B. einer Änderung des Arbeitsplatzes des Kunden, einer Modernisierung der Struktur der Organisation oder eines Portfolios, das sich im Laufe der Zeit ändert. Ohne ein geeignetes Datenaktualisierungsmodell beginnen Systeme, mit veralteten und nutzlosen Informationen zu arbeiten. 

Ein häufiger Fehler in Unternehmen ist, dass dieselben Daten in mehreren Systemen vorhanden sind – oft mit unterschiedlichen Informationen über denselben Kunden. Das Fehlen einer Datenmanagementstrategie bedeutet, falsche Entscheidungen zu treffen und führt zu negativen Benutzererfahrungen

Nur 10 % der Befragten geben an, dass sie keine Herausforderungen im Zusammenhang mit Datensilos haben, während 74 % der Unternehmen sehen übermäßige Abhängigkeit ihrer IT-Systeme. Solche Abhängigkeiten können zu einer Vielzahl von Problemen führen, darunter betriebliche Ineffizienzen, Dateninkonsistenzen und Schwierigkeiten beim Zugriff auf Informationen und beim Austausch von Informationen zwischen verschiedenen Abteilungen.

Schlechte Datenqualität und Geschäftsentscheidungen

Alle Arten von CRM-Systemen, Analysetools, Marketingplattformen und insbesondere KI-Modellen basieren ihre Aktivitäten auf verfügbaren Daten. Das Ergebnis einer unzureichenden Pflege der Qualität der gehaltenen Informationen sind falsche Schlussfolgerungen. In jeder Situation – egal in welchem Kontext – führen unvollständige oder nicht genau verifizierte Daten zu einem falschen Ergebnis. Bei schlechten Annahmen können Sie keine verlässlichen Ergebnisse erwarten. 

Im Geschäft manifestieren sich fehlerhafte Analysen in Form einer schlechten Verkaufsprognose, einer Unterschätzung der Nachfrage oder einer unsachgemäßen Kundensegmentierung, was sich letztendlich in ineffektiven Marketingkampagnen und unbefriedigenden Ergebnissen der Verkaufsaktivitäten niederschlägt. In jedem Unternehmen ist der Bereich der Berichterstattung äußerst wichtig – falsche Daten führen zu Fehlern in Finanz- und Betriebsberichten, was es viel schwieriger macht, genaue und kostengünstige Entscheidungen zu treffen. 

Gesetzliche Anforderungen wie die DSGVO verpflichten das Unternehmen, Daten zuverlässig und aktuell behandelt, und die Nichteinhaltung dieser Anforderungen kann zu schwerwiegenden Geldstrafen und zum Verlust des Kundenvertrauens führen. 

Wichtige Schritte zur Verbesserung der Datenqualität

Die Identifizierung von Datenproblemen ist nur der erste Schritt, um die digitale Transformation Ihres Unternehmens zu beschleunigen. Wir werden nur dann in der Lage sein, den wahren Wert von Daten zu nutzen, wenn das Unternehmen geeignete Maßnahmen zur Organisation, Integration und Umsetzung einer Datenmanagementstrategie plant und ergreift. Die folgenden Schritte bilden die Grundlage für den Aufbau einer konsistenten und wertvollen Datenumgebung.

Schritt 1: Analyse des aktuellen Zustands

Der erste Schritt zur Verbesserung der Datenqualität besteht darin, eine umfassende Analyse durchzuführen, um die Hauptprobleme wie Inkonsistenz, Duplikate, veraltete Informationen oder Inkompatibilität mit Systemformaten zu identifizieren. Die Analyse sollte alle Datenquellen in der Organisation, ihren Fluss zwischen den Systemen und ihre Verwendung in Geschäftsprozessen berücksichtigen.

Schritt 2: Standardisieren und Normalisieren von Daten

Über nützliche Daten auf der Ebene der gesamten Organisation können wir sprechen , wenn sie konsistent sind und den festgelegten Standards entsprechen. Dazu gehören u.a einheitliche Formatierung, die Angabe der erforderlichen Felder für einzelne Datensätze und die Beseitigung von Unklarheiten, die sich aus unterschiedlichen Arten der Aufzeichnung derselben Informationen ergeben.

Schritt 3: Datenintegration

Ein äußerst wichtiger Schritt ist die Implementierung von Integrationslösungen wie Mulesoft oder Data Cloud, die einen automatischen Datenaustausch zwischen CRM-Systemen, ERP-Systemen, Marketing-Automation-Systemen oder E-Commerce-Plattformen ermöglichen. Durch die Beseitigung von Silos erhalten Sie einen vollständigen Einblick in Ihre Kunden und Geschäftsprozesse.

Schritt 4: Implementieren von Datenqualitätsmanagementprozessen

Datenmanagement sollte nicht nur eine einmalige Aktivität sein, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Die Implementierung einer Data-Governance-Strategie umfasst die Definition der Verantwortung für die Datenqualität, die Festlegung von Zugriffs- und Aktualisierungsregeln sowie die regelmäßige Überwachung von Qualitätsindikatoren.

Fazit

Die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität ist eine wichtige Voraussetzung für eine erfolgreiche digitale Transformation. Unternehmen, die sich für Schritte zur Integration, Standardisierung und Verwaltung von Daten entscheiden, ebnen den Weg zu einem echten Wettbewerbsvorteil und schaffen ein Umfeld, das die Einführung fortschrittlicher Technologien erleichtert. Ein vertrauenswürdiger und erfahrener Technologiepartner kann Ihnen helfen, das volle Potenzial der Daten zu nutzen, der nicht nur den aktuellen Zustand der Daten in Ihrem Unternehmen analysiert, sondern auch effektive Lösungen entwirft und implementiert, die auf die Geschäftsziele und das Budget des Unternehmens zugeschnitten sind.

Wenn Sie lernen möchten, wie Sie Daten in echten Wert und Wettbewerbsvorteil verwandeln können, empfehlen wir Ihnen, den nächsten Artikeln zu folgen, wie Sie Ihr Unternehmen auf die effektive Arbeit mit Salesforce vorbereiten können. Bald werden wir u.a die Auswirkungen von Daten von geringer Qualität auf das Funktionieren der Organisation und die realen Vorteile wertvoller Informationen diskutieren.

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