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Data Matching: Warum Datenkonsolidierung Trumpf ist
Datenkonsolidierung und -bereinigung kann Unternehmen dabei helfen, Geschäftsabläufe zu verschlanken, mehr Wert aus den Daten zu ziehen und unnötige Dubletten zu vermeiden.
Datenkonsolidierung mit Data-Matching- und Replikationslösungen kann enorme Potenziale in Unternehmen freisetzen. Laut einer Studie von Statista werden im Jahr 2025 voraussichtlich etwa 181 Zettabytes an Daten erfasst, erstellt oder kopiert. Es ist nicht weiter verwunderlich, dass der Großteil dieser Daten im Business-Kontext erhoben wird. Allerdings bleiben etwa 80 Prozent der Daten ungenutzt.
Diese brachliegenden Daten sind ein komplexes Problem und haben Einfluss auf Kosten, Ausfallzeiten sowie Kundenzufriedenheit. Die Lösung erfordert einen vielschichtigen Ansatz: Deduplikation, Verbesserung von Datenmanagementstrategien und, vielleicht am wichtigsten, die Konsolidierung und Vereinheitlichung von Daten.
Eine unternehmensweite Konsolidierungslösung und die damit einhergehende Datenvereinheitlichung liefert Informationen, um zeitnahe und fundierte Entscheidungen zu treffen. Ein Konsolidierungs-Tool mit Echtzeit-Deduplizierung kann dabei helfen, einen Gesamtblick auf jede Entität zu gewinnen und Duplikate zu eliminieren.
In Kombination mit Replikationslösungen können Unternehmen saubere, deduplizierte Daten von unterschiedlichen Abteilungen im gesamten Unternehmen abgleichen.
Werfen wir einen genaueren Blick darauf, was Datenkonsolidierung ist und wie das Datenmanagement verbessert werden kann.
Definition der Datenkonsolidierung
Datenkonsolidierung beschreibt den Prozess der Aggregation von Daten aus unterschiedlichen operativen Systemen sowie deren Zusammenführung zu einer sogenannten Single-Source-of-Truth-Quelle durch Deduplizierung, Reinigung und Integration aller Datensätze.
Der erste Schritt zur Konsolidierung besteht im Import von Daten aus den verschiedenen Systemen und Anwendungen eines Unternehmens. Nach dem Import kann direkt mit der Datenbereinigung begonnen werden. Hierbei sollten die notwendigen Integrationen, Deduplizierungen sowie die Zusammenführung ähnlicher Datensätze durchgeführt werden.
Nach gründlicher Reinigung der Daten können sie wieder in die verschiedenen Systeme exportiert werden, die für die jeweiligen operative Prozesse notwendig sind.
Data Matching und Datenreplikation: Die Schlüssel zur Konsolidierung
Data-Matching-Lösungen und Datenreplikations-Tools sind bei Konsolidierungsprojekten von unschätzbarem Wert, da sie Cleansing-Prozesse erleichtern und Ausfallzeiten minimieren. Mit einem Replikations-Tool kann eine Kopie aktueller Systeme erstellt werden. Durch die Nutzung eines Matching-Tools können in einem nächsten Schritt Duplikate identifiziert und eliminiert werden.
Während des Cleansing-Prozesses besteht zudem die Möglichkeit, Daten zu optimieren, Fehler zu beheben, Custom-Code zu korrigieren sowie Daten mit nahezu Zero-Downtime selektiv in die Systeme zurückzuspielen.
Warum ist Datenkonsolidierung notwendig?
Bei einer Befragung von 1.500 Führungskräften haben sich fünf Herausforderungen im Datenmanagement herauskristallisiert:
- Wie nutze ich meine Daten sinnvoll?
- Wie verwalte ich mein Speichermanagement?
- Wie kann ich sicherstellen, dass ich relevante Daten speichere?
- Wie kann ich sicherstellen, dass die gesammelten Daten sicher sind?
- Wie können Datensilos aufgebrochen beziehungsweise vermieden werden?
Datenkonsolidierung adressiert genau diese Herausforderungen. Konsolidierungsprojekte sollen Daten nutzbar machen, bei der Datenverwaltung helfen und Silos zwischen unterschiedlichen Systemen abbauen, damit Entscheidungsträger wertvolle Informationen bei Ihren Entscheidungsprozessen nutzen können.
Business Cases: Datenkonsolidierung
Die Anwendungsfälle für Datenkonsolidierung sind praktisch unbegrenzt. Zwei interessante Szenarien möchte ich vorstellen:
Mit den richtigen Daten die Kundenkommunikation verbessern
Kunden interagieren normalerweise über unterschiedliche Kanäle mit Auftragnehmern. Auftragnehmer sammeln Daten entlang dieser Touchpoints, die Daten sind jedoch oft in unterschiedlichen Systemen gespeichert und unstrukturiert.
„Eine unternehmensweite Konsolidierungslösung und die damit einhergehende Datenvereinheitlichung liefert Informationen, um zeitnahe und fundierte Entscheidungen zu treffen. Ein Konsolidierungs-Tool mit Echtzeit-Deduplizierung kann dabei helfen, einen Gesamtblick auf jede Entität zu gewinnen und Duplikate zu eliminieren.“
René Haag, Syniti
Die riesige Menge an Daten, die über unterschiedliche Systeme verteilt sind, machen es oft schwer, die Anfragen von Kunden zeitnah zu bearbeiten. Mit einem Daten-Matching- und Replikations-Workflow können Unternehmen alle eingehenden Kundendaten in einem zentralisierten Datenpool kanalisieren. Das Unternehmen kann Kundenduplikate zusammenführen, um schneller und besser auf Anfragen reagieren zu können und die Zufriedenheit der Kunden insgesamt zu steigern, Kosten zu minimieren sowie Umsatz zu generieren.
Optimierung von Lieferketten
Angesichts der aktuellen wirtschaftlichen Lage suchen Unternehmen nach Kosteneinsparungen und neuen Effizienzen. Hier kann die Optimierung der Lieferkette einen Schlüssel zum Erfolg darstellen.
Mithilfe von Replikations- und Matching-Lösungen können Unternehmen Veränderungen entlang der gesamten Lieferkette erfassen und sicherstellen, dass sie synchronisiert werden sowie über alle Datenbanken hinweg aktuell sind. So lässt sich gewährleisten, dass es keine Produkt- oder Komponentendubletten, doppelte Aufträge oder Lieferanten gibt, die unnötige Ausgaben verursachen.
Mit sauberen und konsolidierten Daten können Unternehmen dann ihre Daten analysieren, um die zukünftige Auftragslage zu erfassen und Lieferplanung zu optimieren, um sich insgesamt rasch an volatile Marktbedingungen anzupassen.
Über den Autor:
René Haag ist Senior Sales Director MEE (Zentral- und Osteuropa) bei Syniti. Sein Schwerpunkt liegt auf den Bereichen Datenmigration, Datenintegration sowie Data Governance. Vor seiner Zeit bei Syniti war Haag selbständiger Berater im SAP-Umfeld und hatte Führungspositionen inne bei Qlik, Magnitude Software sowie bei CDQ in der Schweiz.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
