Welche Auswirkungen haben verstreute Daten?
Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung knapper Kapazitäten, während verstreute Daten und manuelle Vorgehensweisen an der Tagesordnung stehen.
Datenaufbereitung ist in diesen Fällen die Lösung, um die Grundlage für Automatisierungen von Abläufen im Tagesgeschäft zu schaffen. Dazu gehören beispielsweise der automatische Belegversand, ein einheitliches Pricing und die Vollautomatisierung im Reporting.
Durch eine umfassende Datenaufbereitung können Unternehmen aktuelle Daten auf Knopfdruck erhalten – auch in Excel und ohne neu anzuschaffendes BI-Tool.
Excel-Datensilos auflösen
Kennen Sie das, dass Daten eher in Excel-Dateien verstreut sind?
Anstatt die Daten in bestehenden Systemen zu hinterlegen, begegnete es mir von Einzelunternehmen bis Konzern, dass Excel als Datenquelle genutzt wurde.
Leider ist Excel als Datenquelle sehr unstrukturiert. Obwohl ich Excel gerne zur Automatisierung und Vereinfachung im Tagesgeschäft nutze, empfehle ich, auf Systeme als Datenquelle zurückzugreifen.
Oft gibt es bereits Systeme, deren vorhandene Automatisierungsmöglichkeiten durch hinterlegte Daten überhaupt erst genutzt werden können.
Beispiele für fehlende Daten im System sind, wenn:
- Rechnungen noch manuell versendet werden und E-Mail-Adressen herausgesucht werden müssen.
- Preise aus Excel-Listen gefischt werden, statt durchs System ermittelt.
- Lieferzeiten für Standardprodukte einzeln und manuell errechnet werden.
- Artikel bei der Angebots– und Auftragserfassung nur teilweise im System hinterlegt sind.
- Nachträglich Auftragsbestätigungen oder Rechnungen korrigiert werden müssen, weil sich Tippfehler eingeschlichen haben.
- Jeder Außendienstmitarbeiter relevante Ansprechpartner-Informationen in seiner eigenen Datenquelle aufbewahrt.
- Es nach einer Rahmenvertragsverhandlung Wochen bis Monate dauert, bis die aktuellen Preise korrekt im System sind.
- Reporting–Zuordnungen per Sverweis hinzugefügt werden.
- Kundennamen aus mehreren Systemen oder Datenquellen immer wieder (manuell) abgeglichen werden.
- Fehlende Informationen fürs Reporting nachträglich erfragt werden.
- Bestimmte Felder in Angeboten nie vollständig und einheitlich ausgefüllt sind.
Häufige Fehlannahmen zur Datenqualität
Ist umständliches Vorgehen für Unternehmen hinnehmbarer als eine gründliche Datenaufbereitung?
Oft wird angenommen, es gäbe keine oder zu wenige Daten. Oder vorhandene Daten seien nicht nutzbar. Und dass dies völlig normal sei und das Copy/Paste schnell ginge.
Selten zeigt sich, wie viel Zeit dies in Summe verschlingt, nur eine Woche betrachtet, immer wieder Daten zusammenzusuchen und irgendwo einzutragen oder weiterzugeben.
Meine Erfahrung zeigte jedoch, dass mehr Daten vorhanden waren als angenommen. Nachdem diese zusammengetragen und aufbereitet wurden, konnte mit einer ansehnlichen Datengrundlage gestartet werden.
Und wer kennt’s nicht: Ist der Anfang einmal gemacht, geht es einfacher weiter und bereits mit dem ersten Schwung an Daten im System, ist das Tagesgeschäft etwas entlastet.
Weiterlesen im anderen Beitrag:
>> Rechenbeispiel zu dysfunktionalen Prozessen durch Datenqualitätsprobleme
Erkenntnisse aus zuvor verstreuten Daten
Wie wirkt sich Datenaufbereitung auf Alltägliches aus?
➡️ Die Qualität und Verfügbarkeit von Daten sind ein entscheidender Faktor für ein reibungsloseres Tagesgeschäft.
➡️ Bereinigte und verfügbare Daten kommen nicht nur einer Stelle, sondern mehreren Teams und dem gesamten Unternehmen zugute.
➡️ Im System hinterlegte und korrekte Daten sind die Grundlage, um Funktionen zu nutzen – vor allem automatisiert.
➡️ Datenbereinigung, um das Maximum aus bereits bestehenden Systemen wie ERP, CRM, usw. herauszuholen.
➡️ Verlässliche Daten, damit KI-Nutzung und System–Neuanschaffung wirklich Sinn ergeben.
Schlussfolgerung
Ist Datenaufbereitung sinnvoll und machbar?
Die Verbesserung der Datenqualität und die Auflösung von Datensilos sind große Hebel zur Automatisierung und Zeitersparnis im Tagesgeschäft.
Die Investition ist oft geringer als gedacht und nachhaltiger als befürchtet.
Durch KI und fortschreitende Digitalisierung wird aus meiner Sicht weniger die Datenverfügbarkeit das Problem sein.
Vielmehr wird die Bedeutung steigen, die Daten zu strukturieren, korrigieren und ins erforderliche Format zu bringen, diese wirklich zielführend zu nutzen: für aussagekräftige Analysen, um Systeme damit zu füttern und Prozesse übergreifend zu automatisieren.
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