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ø 40% - 70%
beschleunigte Abläufe mit sauberen Daten
Viele Probleme auf einmal lösen & Zeit gewinnen.
Verlässliche Daten
für Analysen & Systeme durch Datenqualität und Datenaufbereitung
Welche Steigerung könnten Ihre Daten zeigen?
Nutzen Sie die 30-minütige Erstanalyse zur Bedarfsklärung für Ihre optimierte Datenqualität und Datenaufbereitung.
100% unverbindlich
Kommt Ihnen das bekannt vor?
- Die Informationen von Ansprechpartnern sind im CRM-System, im ERP-System und auf den Desktops der Mitarbeiter verstreut und haben unterschiedliche Datenstände.
- Preise und Lieferzeiten werden aus Excel-Listen herausgesucht.
- Relevante Daten wie Produktgewichte fehlen oder sind nicht im ERP-System erfasst.
- Die Listen der Zahlungskonditionen und Lieferbedingungen sind endlos lang.
- Die Zahlen in Analysen und Reports sind nicht vertrauenswürdig.
- Marketing-Aktionen sind wegen falscher und fehlender E-Mail-Adressen aufgeschoben.
Nutzen Sie die 30-minütige Erstanalyse zur individuellen Bedarfsklärung.
Das bekommen wir hin
- Durch Stammdaten-Updates minimieren Sie Fehler und erhalten belastbare Zahlen für Auswertungen.
- Weniger Fehler und effizientere Prozesse senken Ihre Kosten und sparen wertvolle Zeit.
- Sie schaffen die Grundlagen für Automatisierungen in ERP- und CRM-Systemen sowie für automatisiertes Reporting und BI-Tools.
- Optimierte Prozesse steigern Ihre Effizienz und Produktivität.
- Schnellere Abläufe und eine höhere Performanz verschaffen Ihnen einen klaren Wettbewerbsvorteil.
Beispielrechnung
Wie viel Zeit verlieren Sie hier aktuell?
Verstreute Daten
- 10 Stunden/Woche
Sind für das Tagesgeschäft relevante Daten nirgends vollständig und in verschiedenen Listen verstreut?
Widersprüchliche und mehrfache Daten/Dubletten
- 6,5 Stunden/Woche
Stimmen Ihre Daten im CRM und ERP nicht überein?
Manuelle Einzelkorrekturen
- 4 Stunden/Woche
Müssen Ihre Mitarbeiter Auffälligkeiten ständig manuell korrigieren?
- Dies führt zu einem Zeitverlust von ca. 1.000 Stunden pro Jahr.
Und dabei sind Folgekosten wie verärgerter Kunden, genervter Mitarbeiter, Produktivitätsverluste, Klärungsbedarfe und Umwege an verschiedenen Stellen noch nicht berücksichtigt.
Was wäre, wenn die Steigerung Ihrer Datenqualität oder Ihre Datenaufbereitung schneller, unkomplizierter und wirkungsvoller umgesetzt werden kann,
als Sie aktuell befürchten?
Leistungen
- Zusammenführen und Abgleichen von Daten aus verschiedenen Quellen
- Auflisten relevanter Felder und Berücksichtigung ihrer Zusammenhänge
- Identifizieren und Beseitigen von Dubletten
- Fehlende Daten erkennen, erfragen und ergänzen
- Monitoring der Datenqualität und Nutzung automatisierter Tools zur Fehlererkennung
- Prozess- und Anforderungsmanagement zur Systemanpassung
- Zusammenführen und Abgleichen von Daten aus verschiedenen Quellen
- Auflisten relevanter Felder und Berücksichtigung ihrer Zusammenhänge
- Identifizieren und Beseitigen von Dubletten
- Fehlende Daten erkennen, erfragen und ergänzen
- Monitoring der Datenqualität und Nutzung automatisierter Tools zur Fehlererkennung
- Prozess- und Anforderungsmanagement zur Systemanpassung
* Diese Leistungen gibt es in den folgenden Business-Analyse-Paketen.
Paket-Varianten
- Solide-Realisierung
12 Stunden/ Monat
(3 Stunden/Woche)
Ideal für:
- grundlegende Überarbeitungen
- unkritischer Nachholbedarf
- Basisarbeit
- Turbo-Realisierung
24 Stunden/ Monat
(6 Stunden/Woche)
Ideal für:
- zeitkritischere Vorhaben
- Stockende Projekte
- besondere Aktionen
- Express-Realisierung
72 Stunden/ Monat
(18 Stunden/Woche)
Ideal für:
- dringende Themen
- Projekte mit Zeitverzug
- gesetzliche Erfordernisse
Anwendungsbeispiele
Anwendungsbsp.
Nach Umsetzung der Maßnahmen…
Kundenstammdaten
- Mehr Belege per E-Mail versenden
- Nutzung von E-Mail-Marketing
- Reduzierung von Rechnungskorrekturen
- Schnelle Kontaktaufnahme zu Kunden
Artikel-/ Produktstammdaten
- Optimierung der Produktionsprozesse
- Schnellere Belegerfassung (Angebote, Aufträge, etc.)
- Durchführung gezielter Marketingaktionen
- Bessere Lagerverwaltung
Weitere Stammdaten
- Reibungslose Abläufe durch vereinheitlichte Lieferbedingungen, Zahlungskonditionen, etc.
- Aktualisierung von Artikelgruppen
In die Thementiefe
Blogbeiträge zu Themen, wie Datenmanagement, Datenqualität, Datenaufbereitung, Datenschutz, Daten und E-Rechnungen sowie Stammdatenmanagement.
Für die Datenqualität und Datenaufbereitung bleibt oft keine Zeit, während der Datenschutz als Pflicht häufig mühsam umgesetzt wird. Ähnlich verhält es sich auch mit den weiteren Themen der folgenden Struktur meines Blogs.
Und kein Wunder, denn theoretisch betrachtet, würden die Themen auf mich selbst trocken und schwer greifbar wirken. Ich durfte sie jedoch über die Umsetzungspraxis kennenlernen und erfuhr die zugehörige Theorie erst nebenbei. Deshalb mischen sich meine folgenden Beiträge bunt aus über 12 Jahren praktischer Erfahrung.
1. Datenmanagement
Einführung ins Datenmanagement
1.1 Bedeutung des Datenmanagements
Bedeutung des Datenmanagements im Unternehmensalltag – veranschaulicht am Praxisbeispiel von E-Mail-Rechnungen.
1.2 Vorteile im Datenmanagement
12 branchenübergreifende Vorteile des Datenmanagements mit 36 Praxisbeispielen, um Daten zielführend zu nutzen.
1.3 Bestandteile im Datenmanagement
Überblick über die wichtigsten Bestandteile mit Praxisbeispielen des Datenmanagements und deren Zusammenspiel zur Weiterentwicklung von Unternehmen.
1.4 Ebenen und Schnittstellen im Datenmanagement
Wie die operative, organisatorische und strategische Ebene mit ihren Schnittstellen im Datenmanagement zusammenwirken und dessen Bedeutung.
1.5 Aufgaben im Datenmanagement
Ein umfassender Überblick zu den Kernaufgaben des Datenmanagements und deren Umsetzung in verschiedenen Abteilungen in Unternehmen.
1.6 Datenmanagement im Zusammenhang: Bestandteile, Ebenen und Aufgaben
Ein umfassender Überblick über den Zusammenhang zwischen Bestandteilen, Ebenen und Aufgaben des Datenmanagements.
>> Beitrag folgt
1.7 Richtlinien im Datenmanagement
Warum Datenmanagement-Richtlinien oft nur auf dem Papier gut aussehen und wie es praxisnaher geht.
>> Beitrag folgt
1.8 Big Data im Datenmanagement
Was KMU mit Big Data zu tun haben.
>> Beitrag folgt
Laufendes Datenmanagement
1.9 Technische und organisatorische Unterstützung im Datenmanagement
Wie sich Technik und Organisatorisches unterstützend und automatisiert bei der Datenmanagement-Einhaltung einsetzen lassen.
>> Beitrag folgt
1.10 Verantwortlichkeiten im Datenmanagement
Wer im Unternehmen für das Datenmanagement verantwortlich ist, wer besser nicht und was bei Zuständigkeiten zu beachten ist.
>> Beitrag folgt
1.11 Prozessarten im Datenmanagement
Wie sich durch verschiedene Prozessarten im Datenmanagement in Unternehmen mehrere Themen parallel und zeitnah entwickeln können.
>> Beitrag folgt
Vorankommen im Datenmanagement
1.12 Vorgehensweisen im Datenmanagement
Die gängige Vorgehensweise vs. meine Vorgehensweise aus der Praxis – mit jeweiligen Vorteilen und Nachteilen.
>> Beitrag folgt
1.13 Probleme und Lösungen im Datenmanagement
Häufige Probleme im Datenmanagement – mit Lösungen.
>> Beitrag folgt
1.14 Checkliste zur Bedarfsermittlung im Datenmanagement
Die Checkliste zur Ermittlung Ihres Bedarfs im Datenmanagement.
>> Beitrag folgt
1.15 Lösungsschritte im Datenmanagement
Eine Sammlung an Lösungsschritten zu verschiedenen Datenmanagement-Themen.
>> Beitrag folgt
1.16 Dienstleistungen im Datenmanagement
Spannende Dienstleistungen rund ums Datenmanagement und warum nicht alles intern umgesetzt werden muss und sollte.
>> Beitrag folgt
2. Datenqualität
2.1 Datenqualität im Datenmanagement
Die Einordnung der Datenqualität im Datenmanagement und der unvorstellbare Einfluss der Datenqualität aufs Tagesgeschäft.
>> Beitrag folgt
2.2 Bedeutung hoher Datenqualität
Warum ohne eine halbwegs akzeptable Datenqualität in Unternehmen gar nichts rund läuft.
2.3 Auswirkungen schlechter Datenqualität
Die Ausmaße schlechter Datenqualität in Unternehmen, insbesondere der Kundenbeziehungen und Prozesse.
2.4 Vorteile hoher Datenqualität
Wie hohe Datenqualität die Produktivität steigert, Fehler reduziert und ganze Unternehmensprozesse optimiert werden.
2.5 Datenqualitätsprobleme mit Rechenbeispiel zu dysfunktionalen Prozessen
Eine Beispielrechnung, wie viel Zeit verloren geht, weil das Thema Datenqualität ungelöst ist.
2.6 Schritte im Datenqualitäts-Prozess
Schritte, mit denen dauerhaft hohe Datenqualität sichergestellt wird.
>> Beitrag folgt
2.7 Automatisierte Tools zur Datenqualität
Mit Excel-Tools zur dauerhaften Sicherstellung der Datenqualität. Praxisnah anwendbar. Umsetzbar im Tagesgeschäft.
>> Beitrag folgt
2.8 Sicherstellung dauerhafter Datenqualität
Wie hohe Datenqualität dauerhaft sichergestellt werden kann.
>> Beitrag folgt
2.9 Zusammenhang Datenqualität und Datenaufbereitung
Wie Datenqualität und Datenaufbereitung miteinander zusammenhängen.
>> Beitrag folgt
2.10 Monitoring und Reporting von Datenqualität
Was der Datenqualität und wie sie überwacht und reportet wird.
>> Beitrag folgt
3. Datenaufbereitung
3.1 Datenaufbereitung im Datenmanagement
Die Einordnung der Datenaufbereitung im Datenmanagement und die große Hebelwirkung aufbereiteter Daten mehrerer Themen rund ums Tagesgeschäft.
>> Beitrag folgt
3.2 Definition und Ziele der Datenaufbereitung
Datenaufbereitung sorgt dafür, dass die Daten fehlerfrei und konsistent sind, damit datengestützte Entscheidungen verlässlich getroffen werden können.
3.3 Verstreute Daten und Datensilos angehen
Wenn Daten überall verstreut sind, ist es Zeit, die Datensilos aufzulösen und Datenchaos entgegenzuwirken.
3.4 Von Datenaufbereitung betroffene Abteilungen
Wie Abteilungen oft unnötig mit Datenaufbereitung in Unternehmen beschäftigt sind, um ihren Tätigkeiten nachgehen zu können.
3.5 Schritte der Datenaufbereitung
Datenaufbereitung ist ein Prozess mit vielen Schritten, die dafür sorgen, dass Daten überhaupt erst verlässlich genutzt werden können.
3.6 Praxisbeispiel: Prozess der Datenaufbereitung für ERP- und CRM-System in Excel
Wie Datenaufbereitung erfolgen kann, um die nötigen Daten in hoher Qualität für ERP- und CRM-Systeme zu erreichen.
3.7 Automatisierte Datenaufbereitung
Mit Excel-Tools zur zeitnahen und konsistenten Erreichung der Datenaufbereitung. Praxisnah anwendbar. Umsetzbar neben dem Tagesgeschäft.
>> Beitrag folgt
4. Daten und E-Rechnungen
4.1 Datengrundlage für E-Rechnungen
Eine hohe Datenqualität und gepflegte Stammdaten sind die Basis für reibungslose E-Rechnungen und sparen im Anschluss nicht nur Zeit, sondern auch Kosten.
4.2 E-Rechnungen: Chance zur Optimierung der Kundenstammdaten
Datenbereinigung für E-Rechnungen: Weitere Datenqualitätsprobleme im Unternehmen erkennen und fortfahren und umfassend von einer erweiterten Datenbereinigung profitieren.
5. Stammdatenmanagement
5.1 Bedeutung, Pflege, Umfang und Arten von Stammdaten
Grundlegendes und Überblick über Stammdaten sowie deren Handhabung rund ums Tagesgeschäft.
>> Beitrag folgt
5.2 Kundenstammdaten
Die Bedeutung und der Umfang von Kundenstammdaten.
>> Beitrag folgt
5.3 Artikelstammdaten
Die Bedeutung und der Umfang von Artikelstammdaten.
>> Beitrag folgt
5.4 Weitere Stammdaten
Die Bedeutung und der Umfang von weiterer Stammdaten.
>> Beitrag folgt
5.5 Prozesse der Pflege und Bereinigung von Stammdaten
Wie Stammdaten gepflegt und bereinigt werden.
>> Beitrag folgt
5.6 Zuständigkeit und Aufgaben in der Stammdatenpflege
Verantwortlichkeiten und Zuständigkeiten im Stammdatenmanagement und der Stammdatenpflege.
>> Beitrag folgt
5.7 Bewertung der Datenqualität von Stammdaten
Was und wie und womit die Stammdaten-Datenqualität bewertet wird.
>> Beitrag folgt
6. Datenschutz
6.1 Datenkategorien und personenbezogene Daten in KMU
Datenkategorien und personenbezogene Daten: Schutz und Verantwortung von KMU.
>> Beitrag folgt
6.2 Zusammenhang von Datenschutzdokumenten und Berechtigungen wie Datenschutzerklärung, TOMs, Verarbeitungsverzeichnis, Risikoeinschätzung und Berechtigungen
Ein Leitfaden zum Zusammenhang von Datenschutzdokumenten und Berechtigungen – für den schlüssigen Datenschutz in KMU.
>> Beitrag folgt
6.3 Schritte zur praktischen, zeitnahen und eigenständigen Datenschutz-Umsetzung
Für einen vollständigeren und praxisnahen Datenschutz in Unternehmen, die noch keinen Datenschutzbeauftragten benötigen.
>> Beitrag folgt
6.4 Vor vs. seit DSGVO – Veränderungen im Tagesgeschäft von Unternehmen
Datenschutz vor und nach der DSGVO: Veränderungen im Mittelstand und was noch zu tun ist.
>> Beitrag folgt
6.5 Auswahl und Relevanz eines Datenschutzbeauftragten
Ob und wann und welche Art eines Datenschutzbeauftragter notwendig, wichtig und hilfreich ist.
>> Beitrag folgt
6.6 Checkliste Datenschutz Einzelunternehmen und kleiner Unternehmen ohne Datenschutzbeauftragten
Die Checkliste für Status und Bedarf rund um den Datenschutz in kleinen und mittleren Unternehmen ohne Datenschutzbeauftragten.
>> Beitrag folgt
6.7 Datenschutz-Umsetzungs-Tool
Datenschutz eigenständig überblicken und fundiert umsetzen – ein Tool für Einzelunternehmen und kleine Unternehmen.
>> Beitrag folgt
6.8 IT-Sicherheit und Datenschutz
Praxisnahe und verständliche IT-Sicherheit und Datenschutz im Unternehmen.
>> Beitrag folgt
7. Daten-Zukunft
7.1 Zukünftige Entwicklungen im Datenmanagement
Für welche zukünftigen Entwicklungen das Datenmanagement spannend wird.
>> Beitrag folgt
7.2 Datenqualität und KI-Einsatz
Wie Künstliche Intelligenz als Brandbeschleuniger schlechter Datenqualität reagiert.
>> Beitrag folgt
7.3 Verbesserung der Datenqualität durch KI
Wie Datenqualität durch Künstliche Intelligenz verbessert werden kann.
>> Beitrag folgt
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