Definition und Ziele der Datenaufbereitung

Was ist eine Datenaufbereitung?

Datenaufbereitung ist ein wesentlicher Schritt, um eine hohe Qualität und Nutzbarkeit von Daten zu erreichen.

Die Definition der Datenaufbereitung umfasst alle notwendigen Schritte und Maßnahmen, um Daten für Analysen und Systeme zielführend verwenden zu können.

Nach der Datenaufbereitung können die Daten ins Zielsystem hochgeladen und als Grundlage für Prozessautomatisierungen genutzt werden.

Ziele der Datenaufbereitung

#1 Verbesserung der Datenqualität

Es ist entscheidend, dass Daten fehlerfrei und konsistent sind. Die Datenaufbereitung umfasst die Korrektur von Tippfehlern, die Entfernung von Dubletten, die Behandlung fehlender Werte usw.

Beispielsweise werden doppelt oder mehrfach angelegte Kundendatensätze bestenfalls zusammengeführt.

Auch fehlende E-Mail-Adressen können angereichert oder die Ansprechpartner-Daten im CRM um die Daten aus weiteren Quellen, wie z.B. E-Mail-Programm-Kontaktlisten, erweitert und aktualisiert werden.

#2 Erhöhung der Datenkonsistenz

Dies umfasst die inhaltlich sinnhafte Befüllung von Feldern, bspw. dass E-Mail-Adressen ein „@“ enthalten müssen.

Zudem geht es darum, Feldzusammenhänge zu erkennen oder herzustellen. Ein Beispiel dafür ist, wenn ein Kunde Rechnungen per E-Mail erhalten soll, muss dafür eine E-Mail-Adresse hinterlegt sein.

Auch einheitliche Formate und Schreibweisen, wie „Str.“, statt „Straße“ oder „Strasse“, gehören zur Datenkonsistenz.

#3 Optimierung der Datenanalyse

Aufbereitete und qualitätsgeprüfte Daten sind nicht nur die Grundlage für Systemfunktionen und die Automatisierung von Prozessen, sondern auch für Datenanalysen und Reporting.

In der Datenanalyse selbst, finden zudem weitere Datenaufbereitungen statt.

Beispielsweise das Umwandeln in bestimmte Formate, um Daten aus mehreren Systemen zu einer Datengrundlage zusammenzuführen und damit verbundene Formatanpassungen, Feldergänzungen, usw.

Ein detailliert und strukturiert durchgeführter Datenaufbereitungsprozess kann die Aussagekraft und Zuverlässigkeit von Analysen und Reportings erheblich steigern.

Damit bilden Sie die Grundlage für datengestützte Entscheidungen und reduzieren das Risiko von Fehlinterpretationen oder Reporting-Differenzen.

#4 Datenchaos entgegensteuern

In Unternehmen gibt es eine Vielzahl an Möglichkeiten, wo nützliche Daten ungenutzt aufbewahrt werden, beispielsweise in Excel-Listen, alten Datenbanken, Kontaktlisten oder Papierunterlagen.

Die vorhandenen Daten einmal zusammenzutragen, aufzubereiten und anzupassen, damit diese strukturiert und verwendbar vorliegen, erfolgt durch die Datenaufbereitung.

#5 Daten in Systemen hinterlegen

Insbesondere ERP- und CRM-Systeme bieten in der Nutzung noch oft Luft nach oben. Viele interessante Funktionen sprachen bei der Systemanschaffung für das System.

Einige der Funktionen wurden jedoch eventuell noch nicht in Betrieb genommen, weil die dafür erforderlichen Daten erst noch zusammengesucht und aufbereitet werden müssten.

➡️ An welche Daten denken Sie dabei?

Schlussfolgerung

Warum ist die Datenaufbereitung unverzichtbar?

Die Datenaufbereitung sorgt dafür, dass die richtigen Daten vollständig, korrekt und in sich schlüssig im Tagesgeschäft an der richtigen Stelle verfügbar sind.

Dadurch werden bereits vorhandene Systeme besser genutzt und diverse Handgriffe im Alltag lassen sich so vereinfachen oder sogar vollautomatisieren.

Zudem können fundierte Entscheidungen schneller und unter Berücksichtigung umfassender Zusammenhänge getroffen werden. Insgesamt wird mehr Flexibilität im Tagesgeschäft erreicht und schafft Wettbewerbsvorteile.

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