Ist es normal, dass diverse Abteilungen ständig mit der Aufbereitung von Daten beschäftigt sind?
In vielen Unternehmen erfolgt die Datenaufbereitung noch nicht ausreichend und es fehlt häufig an einer wirklich zuständigen Person, wie beispielsweise einem Business Analysten.
Dadurch ufert die Aufgabe der Datenaufbereitung aus, betrifft unnötig viele Abteilungen und führt dazu, dass viele Mitarbeitende Zeit mit Datenaufbereitung verbringen und weniger Zeit für ihre eigentlichen Aufgaben haben.
Folgend sind zwei Betrachtungsweisen aufgeführt: nach Abteilung und nach Tätigkeit, um die Erfordernisse und ungünstigen Auswirkungen einer umfassenden Herangehensweise der Datenaufbereitung zu veranschaulichen.
Beispiele für Datenaufbereitungstätigkeiten nach Abteilungen
Welche Rolle spielt Datenaufbereitung in verschiedenen Abteilungen?
Finanzen, Reporting und Analyse
Genauigkeit und Aktualität der Daten sind entscheidend für die Buchhaltung, das Controlling und das Reporting. Mindestens monatlich kommt es zu (oft verzögerten) Berichten, aufwendigem Copy/Paste, Konsolidierungen und Umwandeln ins gewünschte Format – nicht selten vollständig manuell.
Marketing
Vollständigkeit und Konsistenz der Kundendaten sind wichtig für gezielte Marketingkampagnen. Notfalls werden dafür E-Mail-Adressen manuell aufbereitet.
Vertrieb
Aktuelle und genaue Verkaufsdaten helfen bei der Prognose und Planung von Vertriebsaktionen. Die Aufbereitung im gewünschten Detailgrad wird oft händisch durchgeführt. Eine Ad-hoc Auswertung mit aktuellen Zahlen muss angefragt werden, wenn die reguläre wöchentliche Auswertung nicht abgewartet werden kann.
Personalwesen (HR)
Genauigkeit und Vollständigkeit der Mitarbeiterdaten sind entscheidend, um z.B. auch außer der Reihe Informationen teilen oder planen zu können. Spätestens die jährliche Abstimmung der verfügbaren Urlaubstage erfolgt oft noch aufwändig über Excel-Listen.
Kundendienst
Vollständigkeit und Genauigkeit der Kundendaten sowie Artikelstammdaten, Preise und Lieferzeiten sind entscheidend, um zeitnah auf Anfragen zu reagieren. Dies verschafft Vorsprung gegenüber dem Wettbewerb und ermöglicht es, schwierige Situationen wie Lieferterminverzögerungen besser zu überblicken und zu regeln.
Beispiele für Datenaufbereitungstätigkeiten nach operativer Tätigkeit
Welche Rolle spielt Datenaufbereitung in verschiedenen operativen Tätigkeiten?
Angebotserfassung
Informationen zusammentragen, vergleichen, nachvollziehen und anschließend sicherstellen, dass alle Kundendaten und Angebotsdetails korrekt und vollständig erfasst werden, um Missverständnisse und Verzögerungen zu vermeiden.
Bestellabwicklung
Überprüfung der Genauigkeit und Vollständigkeit der Bestelldaten, um eine reibungslose Abwicklung und Lieferung zu gewährleisten.
Inventur
Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Bestandsdaten, um genaue Bestandsaufnahmen und Nachbestellungen zu ermöglichen.
Rechnungsstellung
Sicherstellen, dass alle Rechnungsdaten korrekt und vollständig sind, um Zahlungsprobleme und Verzögerungen zu vermeiden.
Kundenfeedback-Analyse
Konsistente und vollständige Erfassung von Kundenfeedback, um fundierte Entscheidungen zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen zu treffen.
Schlussfolgerung
Welche Rolle spielt Datenaufbereitung operativ?
Funktional betrachtet ist die Datenaufbereitung ein wesentlicher Schritt im Datenmanagement, der die Qualität und Verwendbarkeit der Daten sicherstellt.
Aus der operativen Sicht entlastet eine umfassende Datenaufbereitung diverse Abteilungen und abteilungsübergreifend für einen reibungsloseren Arbeitsalltag.
Durch die sorgfältige Bereinigung, Strukturierung, Anreicherung, Umwandlung und Validierung der Daten können neben der Automatisierung wesentlicher Prozesse im Tagesgeschäft auch Entscheidungen datengestützt getroffen und damit beschleunigt werden.
Die Datenaufbereitung leistet einen Beitrag zur Digitalisierung und kann auch große Mitbewerber abhängen, die mit vorhandenen Datenbergen und komplexen Systemstrukturen oft selbst nicht hinterherkommen.
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Weitere Ressourcen
Weiterlesen:
>> Schritte der Datenaufbereitung
>> Praxisbeispiel: Prozess der Datenaufbereitung für ERP und CRM in Excel
